三层采样保全局与近表面精度
用环境级与实例级全景表达，实现大规模动态场景下连续、紧凑的语义建图。
Shi, Yongliang · Runyi, Yang · Zirui, Wu · Pengfei, Li · Caiyun, Liu · 赵皓 · 周谷越
Knowledge-Based Systems 2024
系统能够从稀疏LiDAR流中持续维护城市规模的神经隐式地图，为大规模环境提供表达力强、连续且紧凑的表示。
通过全局、局部和近表面三层动态采样，同时保证城市尺度下整体结构与表面细节的几何精度。
引入类别特定的先验，即使在观测不完整的情况下也能恢复实例的几何细节。