面向大型复杂室内环境的 3D Gaussian Splatting 辅助定位
计算机视觉与模式识别
2025-08-06 v1 机器人学
摘要
视觉定位领域已被研究数十年，并在此期间找到了许多实际应用。尽管该领域取得了巨大进展，但在一些具有挑战性的情况下，现有方法仍会失效。我们提出了一种通过添加渲染图像来显著提高现有视觉定位方法准确性和可靠性的方法。具体而言，我们首先使用一种现代视觉 SLAM 方法构建基于 3D Gaussian Splatting (3DGS) 的地图，以此创建参考数据。我们证明，利用从 3DGS 在随机采样位姿下渲染出的图像来丰富参考数据，可以显著提升基于几何的视觉定位和场景坐标回归 (SCR) 方法的性能。通过在大型工业环境中的全面评估，我们分析了引入这些额外渲染视图对性能的影响。
引用
@article{arxiv.2502.13803,
title = {3D Gaussian Splatting aided Localization for Large and Complex Indoor-Environments},
author = {Vincent Ress and Jonas Meyer and Wei Zhang and David Skuddis and Uwe Soergel and Norbert Haala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.13803},
year = {2025}
}