DQO-MAP：结合高斯泼溅的双二次曲面多目标建图
计算机视觉与模式识别
2025-03-05 v1
摘要
准确的物体感知对于物体导航等机器人应用至关重要。在本文中，我们提出了 DQO-MAP，这是一种新颖的 object-SLAM 系统，可无缝集成物体姿态估计与重建。我们采用 3D Gaussian Splatting 进行高保真物体重建，并利用二次曲面进行精确的物体姿态估计。两者的管理均在 CPU 上处理，而优化则在 GPU 上执行，从而显著提高了系统效率。通过将物体与唯一 ID 关联，我们的系统能够从场景中快速提取物体。在物体重建和姿态估计方面的大量实验结果表明，DQO-MAP 在精度、重建质量和计算效率方面均取得了出色的性能。代码和数据集可在 https://github.com/LiHaoy-ux/DQO-MAP 获取。
引用
@article{arxiv.2503.02223,
title = {DQO-MAP: Dual Quadrics Multi-Object mapping with Gaussian Splatting},
author = {Haoyuan Li and Ziqin Ye and Yue Hao and Weiyang Lin and Chao Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.02223},
year = {2025}
}