2. 摘要

提出了一種基于RGB-D圖像序列的協(xié)同隱式神經(jīng)同步定位與建圖(SLAM)系統(tǒng)，該系統(tǒng)由完整的前端和后端模塊組成，包括里程計、回環(huán)檢測、子圖融合和全局優(yōu)化。為了在一個統(tǒng)一的框架中啟用所有這些模塊，我們提出了一種新的基于神經(jīng)點的3D場景表示，其中每個點都保持用于場景編碼的可學習神經(jīng)特征，并且與某個關鍵幀相關聯(lián)。此外，還提出了一種從分布式到集中式的協(xié)作隱式SLAM學習策略，以提高一致性和協(xié)調(diào)性。與傳統(tǒng)的光束法平差一樣，本文還提出了一種新的全局優(yōu)化框架來提高系統(tǒng)精度。在不同數(shù)據(jù)集上的實驗證明了該方法在相機跟蹤和建圖方面的優(yōu)越性。

3. 算法解析

重新理一下思路，NeRF SLAM為啥火？

因為NeRF和SLAM可以相互輔助，SLAM為NeRF訓練提供位姿，NeRF可以重建高清晰度的地圖、做空洞補全、或者用光度損失反過來優(yōu)化位姿。

有什么問題？

個人感覺現(xiàn)在NeRF SLAM有兩個問題，一個是計算量大難以落地，一個是因為做不了回環(huán)和全局優(yōu)化導致定位精度低。

CP-SLAM的核心思想是什么？

傳統(tǒng)的NeRF地圖不好做回環(huán)和優(yōu)化，但是改成基于點的NeRF地圖，就可以像傳統(tǒng)SLAM那樣去優(yōu)化了！

具體是如何實現(xiàn)的？

CP-SLAM本身是一個多機協(xié)同SLAM，輸入是RGB-D數(shù)據(jù)流，每個SLAM系統(tǒng)分別執(zhí)行跟蹤和建圖，最后執(zhí)行子地圖融合。每個SLAM系統(tǒng)都維護一個神經(jīng)點輻射場，借助3個MLP（特征融合、顏色場、占用場）來渲染深度圖和顏色圖。通過計算光度和幾何損失來優(yōu)化輻射場和相機位姿。同時每個單獨的SLAM不斷地用NetVLAD提取關鍵幀描述子，并發(fā)送到描述子池（有點像ORB-SLAM的關鍵幀數(shù)據(jù)庫），中央服務器檢測到回環(huán)以后融合子地圖，并執(zhí)行全局BA。最后再做一個以關鍵幀為中心的地圖優(yōu)化。

下面來逐個聊聊每個子模塊的具體原理。

這個神經(jīng)點是啥？

神經(jīng)點輻射場來源于CVPR 2022 oral的文章Point-NeRF，用神經(jīng)點表示三維場景。其實就是讓空間中的點同時存儲位置信息（xyz）和局部場景信息（單層CNN提取的神經(jīng)特征向量，CP-SLAM里是32維），原始Point-NeRF的神經(jīng)點里還存儲了[0, 1]范圍的置信度，表示這個點有多大概率離真實物體很近。

當然，使用神經(jīng)點輻射場也有優(yōu)點有缺點：

優(yōu)點：執(zhí)行回環(huán)檢測和BA優(yōu)化時，3D點比原始NeRF場景更好調(diào)整，所以就很容易引入回環(huán)和局部地圖優(yōu)化。

缺點：由于神經(jīng)點分布在觀察對象的表面周圍，因此未見區(qū)域的空洞填補能力弱于特征網(wǎng)格方法。

位姿跟蹤和NeRF建圖如何進行？

輻射場采樣上也用到了一個trick，就是盡量讓采樣點貼近物體表面。對于深度有效的點，分別從[0.95D, 1.05D]和[0.95Dmin, 1.05Dmax]區(qū)間內(nèi)均勻采樣，D表示點的深度值，Dmin和Dmax表示整個深度圖的最小最大深度。

對每個采樣點xi，首先檢索它半徑r范圍內(nèi)的K個鄰域點，用一個MLP（框圖中的C）分別處理這K個點，使每個點的特征向量都融合了跟采樣點的距離信息（對應f~k,x~）：

再用一個MLP（框圖中的U）來學習采樣點xi的RGB信息，這里就需要用到上一步K個點的特征向量了：

最后還需要用一個MLP（框圖中的G）來學習采樣點xi的占用概率，這里還是用到上上步計算的K個特征向量，當然如果沒有鄰域點那占用肯定就是0了：

這兩步預測的占用和顏色信息實際上表示了射線中止的概率α，再加上深度值z就可以渲染得到當前視角的深度圖和RGB圖：

然后就可以使用深度圖和RGB圖計算幾何損失和光度損失來優(yōu)化位姿、點特征向量、還有3個MLP：

這里還有幾個需要注意的點：

1、整個序列的第一幀需要采樣很多的點來初始化，優(yōu)化步驟達到3000～5000次；

2、位姿表示成四元數(shù)和平移格式，當前幀位姿的初始值設置為上一幀的位姿，優(yōu)化時要固定神經(jīng)特征向量和3個MLP權重；

3、優(yōu)化位姿沒有用到光度損失，作者認為RGB圖是一個高度非凸問題。

基于學習的回環(huán)檢測如何實現(xiàn)？

這部分主要是用于融合多個SLAM系統(tǒng)分別建立的子地圖，并減少位姿的累計漂移。首先對每個關鍵幀用預訓練的NetVLAD提取描述子，并把描述子扔到池子里（類似ORB-SLAM的關鍵幀數(shù)據(jù)庫），然后用余弦相似性來檢測回環(huán)。

局部優(yōu)化很吃初值，如果兩幀運動太快的話，就很容易陷入局部最優(yōu)，所以CP-SLAM采用了一個由粗到精的回環(huán)檢測策略。如果相似性超過λfine的話直接執(zhí)行回環(huán)優(yōu)化和子地圖融合，如果低于λfine但高于λcoarse的話就只做一個位姿圖優(yōu)化。當然子地圖融合之后肯定有大量的冗余點，還需要做一步非極大值抑制（網(wǎng)格過濾）。

SLAM協(xié)同如何實現(xiàn)？

CP-SLAM本身就是一個協(xié)同SLAM，協(xié)同部分是設計了一個兩階段（從分布式到集中式）的MLP訓練策略，來提高協(xié)作一致性。分布式階段就是每個SLAM單獨做跟蹤和優(yōu)化，執(zhí)行回環(huán)和子地圖融合以后就進入集中式階段，注意集中式階段需要一個中心服務器來做子圖和優(yōu)化的全局管理。

這個階段用的是聯(lián)合學習，也就是以共享的方式訓練單個網(wǎng)絡。在子地圖融合的同時，對每組MLP進行平均處理，并對所有關鍵幀上的平均MLP進行微調(diào)，隨后將共享MLP轉(zhuǎn)移到每個SLAM做訓練，并且平均每個SLAM權重作為共享MLP的最終優(yōu)化結果。

最后簡單說一下位姿圖優(yōu)化

這個模塊分為兩部分，一部分是維護子地圖的共視圖，一部分是是基于幀的地圖優(yōu)化。在執(zhí)行子地圖融合后做全局優(yōu)化，位姿圖中每幀的位姿是頂點，序列相對位姿和回環(huán)相對位姿是邊，優(yōu)化還是用的L-M算法。

為了方便優(yōu)化3D點云位置，作者還做了一個trick：每個3D點都與一個關鍵幀相關聯(lián)。

4. 實驗結果

實驗這一塊分別對比了單機SLAM和協(xié)作SLAM模式，單機SLAM對比在Replica數(shù)據(jù)集進行，對比傳統(tǒng)SLAM（ORB-SLAM3）和NeRF SLAM（NICE-SLAM和Vox-Fusion），協(xié)同SLAM對比的傳統(tǒng)SLAM方案（CCM-SLAM、Swarm-SLAM、ORB-SLAM3）。CP-SLAM的運行環(huán)境是一塊3090，如果需要做協(xié)同的話，就再需要一塊3090做為中心服務器。

雙機協(xié)作精度的定量對比，注意ORB-SLAM3本身不是協(xié)作SLAM，所以作者的實驗方法是融合數(shù)據(jù)集，然后用ORB-SLAM3的多地圖系統(tǒng)來執(zhí)行地圖融合。

4個場景上CP-SLAM和CCM-SLAM的協(xié)作實驗軌跡對比，可以發(fā)現(xiàn)CP-SLAM的地圖融合效果還是比較好的。

單機SLAM的精度對比，這個就說明CP-SLAM的精度超越ORB-SLAM3了。當然如果不加入回環(huán)的話，CP-SLAM精度還是不夠，這一點上說明限制NeRF SLAM精度提升的關鍵就在局部地圖優(yōu)化和回環(huán)優(yōu)化。

單機SLAM軌跡的定性對比，對比的NICE-SLAM和Vox-Fusion這兩個NeRF SLAM方案，沒有對比ORB-SLAM3。

TUM數(shù)據(jù)集上精度和魯棒性的定量對比，但對比的還是只有Co-SLAM和ESLAM這兩個NeRF SLAM方案，沒對比ORB-SLAM3。這里也推薦工坊推出的新課程《徹底剖析激光-視覺-IMU-GPS融合SLAM算法：理論推導、代碼講解和實戰(zhàn)》。

NeRF建圖的定量對比，證明三維重建的精度超越了之前的NeRF SLAM方案。

NeRF建圖的定性對比。

神經(jīng)點密度的消融實驗，證明神經(jīng)點不是越多越好，也不是越少越好。

Office-0-loop場景上運行時間和內(nèi)存消耗的定量對比，包括單幀跟蹤時間、建圖時間、MLP大小、整個神經(jīng)場的內(nèi)存大小。NICE-SLAM神經(jīng)場的尺寸超級大，這是因為它為了解決遺忘問題設計的多層特征網(wǎng)格。

地圖優(yōu)化和采樣點融合的消融實驗，還是驗證它們的策略是對的。

5. 總結

本文介紹了浙大最新的工作CP-SLAM，號稱是第一個基于NeRF的協(xié)作SLAM，跟傳統(tǒng)SLAM一樣具備前后端，定位精度和建圖質(zhì)量都有了很大提升?？上]有開源。

審核編輯：劉清