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文章：NeRF-SLAM: Real-Time Dense Monocular SLAM with Neural Radiance Fields
作者：Antoni Rosinol John J. Leonard Luca Carlone
编辑：点云PCL
代码：https://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM.git
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摘要
这是一个结合单目稠密SLAM和层次化体素神经辐射场的3D场景重建算法，能实时地用图像序列实现准确的辐射场构建，并且不需要位姿或深度输入。论文的核心思想是，使用一个单目稠密SLAM方法来估计相机位姿和稠密深度图以及它们的不确定度，用上述信息作为监督信号来训练NeRF场景表征。
主要贡献
第一个提出了场景重建结合了单目稠密SLAM和层次化体素神经辐射场的优点，该方法从一系列图像中构建精确的辐射场，而不需要姿态或深度作为输入，并实时运行，在单目方法的数据集上实现了最先进的性能。
主要内容
从左到右，输入RGB图像，估计的深度不确定性，反向投影的深度图到点云中，在通过其不确定性 对深度进行阈值化以进行可视化之后，以及从与输入图像相同的视点呈现的所得神经辐射场，本方案能够在仅给定RGB图像流的情况下实时重建神经辐射场。
算法包含跟踪和建图两个并行的线程，跟踪模块使用单目稠密（dense monocular）SLAM估计稠密深度图（dense depth maps）和相机位姿，同时会输出对深度和位姿的不确定度估计，后端建图使用前端的输出信息作为监督，训练一个辐射场（radiance field），其损失函数是颜色误差和带权重的深度误差，权重值由先前的不确定度得到。
图2显示了流程框架
实验结果
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