Completado de geometría semántica e integración de SLAM en mapeo 3D: revisión y enfoque práctico

En este artículo revisamos las técnicas más relevantes para reconstrucción 3D moderna, incluyendo métodos auto-supervisados, SLAM y NeRF, y presentamos un enfoque práctico que combina segmentación de instancias 2D en open-set con retroproyección RGB-D para un mapeo 3D eficiente y centrado en instancias.

Los métodos auto-supervisados permiten aprender representaciones robustas a partir de datos no etiquetados, lo que mejora la escalabilidad en escenarios reales donde la anotación manual es costosa. SLAM sigue siendo la columna vertebral para localización y mapeo en tiempo real, proporcionando estimaciones de poses y mapas geométricos incrementales. NeRF y sus variantes aportan capacidades destacadas de síntesis de vistas y relleno fino de geometría, especialmente útiles para completar regiones faltantes y generar renderizados fotorrealistas desde nuevas perspectivas.

Nuestro enfoque pragmático integra tres componentes clave: primero, una segmentación de instancias 2D en open-set para detectar y clasificar entidades aunque no pertenezcan a una lista cerrada de clases; segundo, la retroproyección RGB-D para convertir las máscaras 2D en volúmenes 3D por instancia, preservando color y profundidad; y tercero, la fusión guiada por SLAM que alinea y actualiza las instancias en un mapa global consistente. Esta combinación permite construir mapas 3D semánticos y orientados a objetos que facilitan tareas posteriores como robótica, control de inventarios y análisis espacial.

La integración de NeRF se utiliza de forma complementaria para mejorar la completitud geométrica y la calidad visual en zonas con datos escasos, mientras que las técnicas auto-supervisadas refuerzan la capacidad del sistema para generalizar a nuevos entornos sin necesidad de anotaciones extensivas. El resultado es un pipeline capaz de entregar mapas 3D por instancias, con semántica y geometría completadas, ideales para aplicaciones de inspección, navegación y gemelos digitales.

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