ActiveSplat：通过主动高斯泼溅实现高保真场景重建
机器人学
2025-06-17 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了 ActiveSplat，一个利用高斯泼溅的自主高保真重建系统。利用高效且逼真的渲染能力，该系统建立了一个用于在线建图、视角选择和路径规划的统一框架。ActiveSplat 的关键在于一种混合地图表示，它整合了环境的稠密信息和工作空间的稀疏抽象。因此，系统利用稀疏拓扑进行高效的视角采样和路径规划，同时利用视角依赖的稠密预测进行视角选择，从而促进高效决策，并具有良好的准确性和完整性。采用基于拓扑地图的分层规划策略，以在有限的时间预算下减少重复轨迹并提高局部粒度，确保通过逼真的视图合成实现高保真重建。大量的实验和消融研究验证了所提方法在重建精度、数据覆盖和探索效率方面的有效性。发布的代码将在我们的项目页面上提供：https://li-yuetao.github.io/ActiveSplat/。
引用
@article{arxiv.2410.21955,
title = {ActiveSplat: High-Fidelity Scene Reconstruction through Active Gaussian Splatting},
author = {Yuetao Li and Zijia Kuang and Ting Li and Qun Hao and Zike Yan and Guyue Zhou and Shaohui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.21955},
year = {2025}
}
备注
Accepted to IEEE RA-L. Code: https://github.com/Li-Yuetao/ActiveSplat, Project: https://li-yuetao.github.io/ActiveSplat/