Новый метод визуальной локализации GSplatLoc позволяет точно определять положение по одному снимку

Ученые создали метод точной навигации по одному снимку без использования GPS Исследователи T Bank AI Research совместно с Лабораторией BE2R ИТМО и Центром робототехники Сбера представили GSplatLoc метод визуальной локализации который по одиночному RGB кадру определяет положение камеры с точностью до сантиметров а ориентацию до градусов Технология сочетает классическое сопоставление ключевых точек с оптимизацией по визуальному рендерингу на основе 3D Gaussian Splatting Метод работает в трех режимах и устойчив к динамичным сценам с движущимися объектами Разработка особенно перспективна для робототехники AR VR систем позволяя точно ориентироваться в пространстве без дорогих датчиков и оборудования Результаты исследования были представлены на международной конференции IROS 2025 в Китае

В России придумали как определять позицию по одному кадру с точностью до сантиметра Исследователи из T Bank AI Research ИТМО и Центра робототехники Сбера показали GSplatLoc метод который по обычному RGB фото со смартфона дрона или робота моментально определяет положение и ориентацию камеры без GPS и дорогих датчиков Фишка в связке классического сопоставления ключевых точек и рендер оптимизации на основе 3D Gaussian Splatting Самое классное метод устойчив к динамичным сценам толпе людей зеркалам стеклу На бенчах это SOTA нейронных методов визуальной локализации Нужно для AR навигации и для роботов которые смогут легко ориентироваться на складах улицах и в переполненном тц xor journal

Роботы и смартфоны теперь могут точно определять свое местоположение по обычной фотографии даже там где нет GPS Метод GSplatLoc разработанный исследователями T Bank AI Research ИТМО и Центра робототехники Сбера позволяет по одному снимку с камеры определить позицию с точностью до сантиметра Точная навигация помогает например роботам курьерам перемещаться в торговых центрах а AR очки накладывают виртуальные стрелки прямо на реальное пространство Исследование было представлено на секции устных докладов на международной конференции по интеллектуальным роботам и системам IROS 2025 в Китае t me zheltyi ai 459