СпаrV: Sparse Radianance Voxels for Squalable Georitical connective LIDAR-Visual картографирование и рендеринг
arXiv: 261 020.25665v 1 Annuales Type: cross Brieft: Robotic Modeling, Naвигация и инспекция требуют фотореалистичных и геометрических карт. Радиационное поле достигает фотореалистичности, но создание их на основе данных роботов ставит три задачи. Траектория робота служит своей задаче, а не реконструкции. Поэтому изображения с нескольких точек зрения оставляют геометрию недоукомплектованной. Остаточные ошибки в камере создают и имманентно стирают карту. Память о GPU в карте растет с размерами сцены, что ограничивает ее уровень детализации в больших сценах. Мы представляем текстовую карту, выполненную с помощью разных лучей, которая позволяет нерегулярным сканировкам LIDAR следить за ней вместе с изображениями. Глубина LIDAR и загруженность якорь неподготовленной геометрии, а нормальные и сглаживающие устройства поддерживают его плавно между точками LIDAR. Для исправления ошибок в работе камер альтернативные сотрудники СпаrV проводят подготовку по составлению карт с фотометрической оптимизацией поз и фокусной длиной. Связать память GPU
