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

Навигация роботов внутри помещений стала доступной благодаря обычному фото Теперь для точного ориентирования роботов внутри помещений больше не требуются дорогостоящие лидарные датчики достаточно обычной фотокамеры Специалисты из исследовательской лаборатории T Bank AI Research центра BE2R Университета ИТМО и Центра робототехники Сбера разработали метод GSplatLoc способный вычислять местоположение робота с точностью до нескольких сантиметров всего лишь по одной фотографии Принцип работы технологии заключается в сочетании традиционного подхода сопоставления двухмерных изображений с трехмерными объектами и оптимизации на основе метода 3D Gaussian Splatting По словам Руслана Рахимова руководителя группы исследований компьютерного зрения CV Research в T Bank AI Research традиционные методы навигации такие как GPS неэффективны внутри зданий либо допускают погрешность в несколько метров Метод GSplatLoc же обеспечивает точное позиционирование робота путем сравнения изображения с камеры с предварительно составленной 3D картой помещения и мгновенного расчета координат с точностью до сантиметра Эта технология способна функционировать эффективно даже в сложных условиях среди толпы людей рядом с зеркальными поверхностями и стеклянными перегородками Помимо применения в роботах методика подходит и для дополненной реальности позволяя создавать точные цифровые подсказки и маршруты непосредственно в реальной среде

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

Российские исследователи научили роботов ориентироваться в зданиях без лидаров и GPS по одной фотографии Команды T Bank AI Research ИТМО BE2R и Центра робототехники Сбера представили метод GSplatLoc он сопоставляет обычное изображение с 3D картой и определяет положение с точностью до сантиметра По сути робот узнаёт место где находится просто посмотрев вокруг Никаких дорогих сенсоров только камера и вычислительная модель построенная на 3D Gaussian Splatting Навигация дронов и роботов инспекторов на стройплощадках станет точнее и дешевле также можно контролировать ход строительства в помещениях где GPS не работает AR очки смогут точно совмещать BIM модель и реальное пространство