摘要：以下内容来自小六的机器人AI学习圈（6年积累，全国最大的机器人SLAM交流社区，为SLAM行业从业者提供从入门、学习、交流、求职、线下链接、合作、咨询、答疑等一系列的服务）知识星球每日更新内容

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【Neural Implicit Representation for Building Digital Twins of Unknown Articulated Objects】

文章链接：[2404.01440] Neural Implicit Representation for Bu...

开源项目：GitHub - NVlabs/DigitalTwinArt

我们解决了从物体在不同关节状态下的两次RGBD扫描中构建未知关节物体的数字孪生体的问题。我们将问题分解为两个阶段，每个阶段处理不同的方面。我们的方法首先在每个状态下重建物体级别的形状，然后恢复潜在的关节模型，包括局部分割和连接两个状态的关节。通过显式地建模点级对应，并利用来自图像、三维重建和运动学的线索，我们的方法与先前的工作相比产生了更准确和稳定的结果。它还可以处理不止一个可移动的部分，并且不依赖于任何物体形状或结构先验。

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来源：计算机视觉life