摘要
本发明提供一种融合自监督神经辐射场(NeRF)的同步定位与高质量的环境重建方法(SLAM)。本发明的方法主要包括：首先通过双目相机采集环境信息，对图像预处理，将采集到的图像进行特征提取和匹配选出关键帧，筛除误匹配点；其次，采用二维ICP算法实现移动小车的运动轨迹估计，搭建神经辐射场监督立体网络在合成数据集上训练的模型，采用体积渲染器对每个左图像的三维特征进行NeRF循环迭代优化，得到更好的视差图；最后经过回环检测与后端优化得到更加准确的相机位姿与运动轨迹完善移动机器人重建优质的点云图，生成三维场景重建图。本发明相较于传统的下SLAM方法，本发明方案融合了神经辐射场的自监督神经网络，在立体匹配过程中追加了光损失函数，提高了三维地图重建的可靠性和清晰度，从而获得更准确的定位，更适合于室内实际应用环境。
