计算机工程与应用

作者：杨怡程, 袁杰, 张宁宁, 刘超, 祁鹏程, 万忠原

单位：1.新疆大学 电气工程学院，乌鲁木齐 830017；2.新疆大学 智能科学与技术学院，乌鲁木齐 830017；

关键词：同步定位与地图构建（SLAM）,神经辐射场,信息引导采样,三维重建,复杂室内环境

基金：国家自然科学基金（62263031）；新疆维吾尔自治区自然科学基金（2022D01C53）。

针对复杂室内环境中视觉同步定位与建图（simultaneous localization and mapping，SLAM）算法在高质量三维重建中的效率问题，提出了一种高效的神经辐射场SLAM（NeRF-SLAM）算法——EN-SLAM。该算法利用多分辨率哈希网格表示场景，结合其快速收敛特性及高频局部特征表示能力，显著提升了三维重建效率。为进一步增强未观测区域的表面连贯性及细节补全，算法引入球谐函数进行方向编码，从而保证了重建结果的一致性与细节完整性，同时提高实时性。此外，设计了一种信息引导采样策略，优先采样对重建贡献较大的光线，同时实现全局优化（BA）在所有关键帧上的高效执行。在Replica、ScanNet、TUM RGBD和Neural RGB-D数据集上的实验表明，该算法在提高建图精度、跟踪精度及渲染质量的同时，在Replica数据集上的运行时间较iMAP、NICE-SLAM、Vox-Fusion、ESLAM和Co-SLAM分别提升了98.99%、92.80%、91.97%、63.77%和19.15%，且场景重建完成率达到94.14%。

来源：2026年第7期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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