SiLVR: scalable Lidar-visual reconstruction with neural radiance fields for robotic inspection
We present a neural-field-based large-scale reconstruction system that fuses lidar and vision data to generate high-quality reconstructions that are geometrically accurate and capture photo-realistic textures. This system adapts the state-of-the-art neural radiance field (NeRF) representation to als...
Автори: | Tao, Y, Bhalgat, Y, Fu, LFT, Mattamala, M, Chebrolu, N, Fallon, M |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
IEEE
2024
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Extrinsic calibration of camera to LIDAR using a differentiable checkerboard model
за авторством: Fu, LFT, та інші
Опубліковано: (2023) -
3D lidar reconstruction with probabilistic depth completion for robotic navigation
за авторством: Tao, YT, та інші
Опубліковано: (2022) -
Online tree reconstruction and forest inventory on a mobile robotic system
за авторством: Freißmuth, L, та інші
Опубліковано: (2024) -
Evaluation and deployment of LiDAR-based place recognition in dense forests
за авторством: Oh, H, та інші
Опубліковано: (2024) -
Strategies for large scale elastic and semantic LiDAR reconstruction
за авторством: Wang, Y, та інші
Опубліковано: (2022)