2023년 1분기 SLAM 뉴스

Posted on Edited on In , ,

이번 달 내가 관심가지는 논문들

GlueStick: Robust Image Matching by Sticking Points and Lines Together - [논문 링크](arxiv.org/abs/2304.02008), [코드 링크](github.com/cvg/gluestick) - Marc Pollefeys 교수님, Viktor Larsson 교수님 랩실 연구 - Line까지 고려하는 SuperGlue 느낌. Line-connectivity를 message passing 방식으로 처리함
AirLoc: Object-based Indoor Relocalization - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2304.00954.pdf) - Sebastian Scherer, PyPose의 저자인 Chen Wang 교수님 랩실 연구 - Object의 apperance와 relative object geometry를 이용해서 relocalization을 하는 연구 - Semantic SLAM 연구라고 봐도 됨
Enhancing Deformable Local Features by Jointly Learning to Detect and Describe Keypoints - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2304.00583.pdf) - hourglass CNN->detection; Warper Net->deformation-aware matches; feature fusion->description
Consistent View Synthesis with Pose-Guided Diffusion Models - [논문 링크](https://poseguided-diffusion.github.io) - Epipolar constraint를 pose-guided diffusion model에 적용해서 single image novel view synthesis
RI Seminar: Luca Carlone : Next-Generation Robot Perception: Hierarchical Representations, Certifiable Algorithms, and Self-Supervised Learning - [영상 링크](https://www.youtube.com/watch?v=-Px8MCrAWZg) - CMU RI 세미나. 발표자는 MIT Luca Carlone 교수님
Formal Algorithms for Transformers - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2207.09238.pdf) - 딥마인드에서 적은 Transformer 알고리즘 논문. 수식적으로 가장 잘 풀어낸 논문임.
NeRF-Supervised Deep Stereo - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2303.17603.pdf) - neural rendering + user-collected images -> stereo training data; rendered stereo triplets + depth maps -> occlusions and enhance fine details
3D Line Mapping Revisited - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2303.17504.pdf) - Marc Pollefeys / Viktor Larsson 교수님 랩실 연구 - Line mapping을 하는데에 필요한 Structural prior 사용
Learning Rotation-Equivariant Features for Visual Correspondence - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2303.15472.pdf) - 국내 연구진 연구. CVPR 2023 - rotation-equivariant CNNs+group aligning->rotation-invariant descriptors
Efficient solutions to the relative pose of three calibrated cameras from four points using virtual correspondences - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2303.16078.pdf) - Jiri Matas, Torsten Sattler, Zuzana Kukelova 교수님 랩실 연구 - 4개의 매칭 포인트 중 virtual correspondence를 이용해서 4p3v 문제를 해결
DBARF: Deep Bundle-Adjusting Generalizable Neural Radiance Fields - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2303.14478.pdf) - Gimhee Lee 교수님 랩실 연구 - deep bundle adjusting camera poses with Generalizable NeRFs
NEWTON: Neural View-Centric Mapping for On-the-Fly Large-Scale SLAM - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2303.13654.pdf) - 키프레임마다 Neural field를 생성해서 수행하는 SLAM
LERF: Language Embedded Radiance Fields - [논문 링크](https://arxiv.org/abs/2303.09553), [프로젝트 링크](https://www.lerf.io) - Matthew Tancik, Angjoo Kanazawa 교수님 랩실 연구 - rounding CLIP vectors volumetrically inside a NeRF allows flexible natural language queries in 3D
Learning a Depth Covariance Function - [논문 링크](https://arxiv.org/abs/2303.12157), [프로젝트 링크](edexheim.github.io/depth_cov/) - ICL의 Andrew Davison 교수님 랩실 연구 - Depth를 학습하지 말고, 이미지로부터 pixel depth correlation (i.e. depth covariance)를 학습한다. 이후 SLAM backend로 최적화한다.
PyPose: A Library for Robot Learning with Physics-based Optimization - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2209.15428.pdf) - Chen Wang 교수님의 주도로 작성된 라이브러리. 수많은 교수님들의 참여. - 파이썬으로 작성된 로보틱스 포즈 최적화 라이브러리
NICER-SLAM: Neural Implicit Scene Encoding for RGB SLAM - [논문 링크](https://arxiv.org/abs/2302.03594) - Songyou Peng은 진짜 전설이야... Viktor Larsson, Andreas Geiger, Marc Pollefey 교수님 랩실 연구 - NICE-SLAM에서 요구하던 RGB-D 인풋 조건을 RGB로 완화시킴. Monodepth, Mono-normal, optical flow, hierarchical grid 추가
Factor Fields: A Unified Framework for Neural Fields and Beyond - [논문 링크](https://arxiv.org/abs/2302.01226) - Siyu Tang, Hao Su, Andreas Geiger 교수님 랩실 연구 - 100500 variants of NERF construction tested
Certifiable 3D Object Pose Estimation: Foundations, Learning Models, and Self-Training - [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2206.11215.pdf) - Luca Carlone 교수님 랩실 연구 - C-3PO라는 certifiable + self-supervised pose estimation 모델을 제안.
vMAP: Vectorised Object Mapping for Neural Field SLAM - [논문 링크](https://arxiv.org/abs/2302.01838) - ICL의 Andrew Davison 교수님 랩실 연구 - NERF-SLAM + instance segmentation -> per-object MLP decomposable representation
SDF Studio: A Unified Framework for Surface Reconstruction - [프로젝트 링크](https://autonomousvision.github.io/sdfstudio/), [코드 링크](https://github.com/autonomousvision/sdfstudio) - Apratim Bhattacharyya, Michale Niemeyer, Siyu Tang, Torsten Sattler, Andreas Geiger 교수님 랩실 합작 - Neural impicit surface reconstruction을 위한 통합/모듈러 프레임워크. 기존의 Nerfstudio 위에 코드를 추가한 형태임
Learned Inertial Odometry for Autonomous Drone Racing - [논문 링크](https://ieeexplore.ieee.org/document/10058169) - Scaramuzza 교수님 랩실 연구 - 엄청 빠르게 돌아가는 뉴럴넷 기반 IMU odometry
PointSLOT: Real-Time Simultaneous Localization and Object Tracking for Dynamic Environment - [논문 링크](https://ieeexplore.ieee.org/document/10068732) - SLAMMOT은 못참지...
Optimizing Fiducial Marker Placement for Improved Visual Localization - [논문 링크](https://ieeexplore.ieee.org/document/10079100) - John Leonard 교수님 랩실 연구
Visual Language Maps for Robot Navigation - [프로젝트 링크](https://vlmaps.github.io), [논문 링크](https://arxiv.org/pdf/2210.05714.pdf), [코드 링크](https://github.com/vlmaps/vlmaps) - Wolfram Burgard 교수님 랩실 / 구글 리서치 연구 - SLAM으로 딴 맵 위에 visual-language index를 추가 + LLM을 로봇이 이해하고 map 탐색 및 경로계획에 사용할 수 있음
CoWs on Pasture: Baselines and Benchmarks for Language-Driven Zero-Shot Object Navigation - [프로젝트 링크](https://cow.cs.columbia.edu), [코드 링크](https://github.com/columbia-ai-robotics/cow), [논문 링크]() - VLMaps 연구와 비슷함. Language-driven zero-shot object navigation 연구. - CLIP on Wheels (CoW)
Related Posts