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摘要：本发明公开一种基于多源融合的复杂场景三维重建方法，其基于神经辐射场和三维高斯溅射实现多传感器的信息融合，整个场景被编码在NeRF的符号距离场中，进而通过SDF作为中间介质来关联多模态数据；在NeRF的训练过程中，3DGS作为指导，显式的监督SDF的估计值，并且引导NeRF的射线进行采样。本发明能够在给定初始位姿的条件下，联合优化相机和激光雷达位姿以及场景的隐式表达，获得更加精确的位姿和场景三维重建结果，达到更高的重建精度。
主权项：1.一种基于多源融合的复杂场景三维重建方法，其特征是：其包括以下步骤：S1、采集目标场景的激光雷达点云数据和相机图像数据，采用所述激光雷达点云数据进行位姿估算，得到激光雷达位姿信息；采用所述相机图像数据进行位姿估算，得到相机位姿信息；S2、基于步骤S1中的相机图像数据和相机位姿信息，计算与三维椭球相关的损失函数，该损失函数用于训练三维椭球的属性以及优化相机位姿，三维椭球的属性包含：颜色、位置、透明度、旋转、尺度，其中，旋转和尺度进行组合，得到三维高斯椭球的方差；S3、基于步骤S1中的相机图像数据和激光雷达点云数据，以及相机和激光雷达位姿，计算与神经辐射场有关的损失函数；S4、将步骤S2和步骤S3中所有的损失加在一起，得到最终损失；将最终损失进行反向传播，优化三维高斯椭球、神经辐射场、以及相机和激光雷达位姿；S5、根据最终损失传播到高斯椭球均值上的梯度，对高斯椭球进行动态的增加；S6、若某个高斯椭球的透明度低于0.001，直接删除该高斯椭球；S7、将以上步骤S2～S6重复至少上万次，即完成训练，得到整个场景的三维表达；S8、根据训练的神经辐射场提取场景的三维重建结果。
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百度查询： 中科(洛阳)机器人与智能装备研究院 基于多源融合的复杂场景三维重建方法
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