BundleFusion master

实时全局一致的3D重建，使用动态表面重新整合技术实时，高品质，大尺寸场景的3D扫描是混合现实和机器人应用的关键。然而，可扩展性带来了姿态估计漂移的挑战，在累积模型中引入了显着的错误。方法通常需要几个小时的离线处理来全局纠正模型错误。最近的在线方法证明了令人信服的结果，但遭受以下缺点：（1）需要几分钟的时间才能执行在线修正，影响了真正的实时使用; （2）脆弱的帧到帧（或帧到模型）姿态估计导致许多跟踪失败;或（3）仅支持非结构化的基于点的表示，这限制了扫描质量和适用性。我们通过一个新颖的，实时的端对端重建框架来系统地解决这些问题。其核心是强大的姿态估计策略，通过考虑具有高效分层方法的RGB-D输入