从通用 3DGS 模型到 LiDAR 的超高速 GPU 加速仿真：FGGS-LiDAR
机器人学
2025-09-23 v1
摘要
虽然 3D 高斯溶射 (3DGS) 已彻底革新了照heneistic rendering，但其庞大的资产生态系统仍与高性能 LiDAR 仿真不兼容，这是机器人和自动驾驶中至关重要的工具。我们提出了 \textbf{FGGS-LiDAR}，一种以 truly plug-and-play 方式桥接这一鸿沟的框架。我们的方法将 \textit{任何} 预训练的 3DGS 模型转换为高保真、密闭的网格，无需 LiDAR 专用监督或架构修改。通过体积离散化和截断有符号距离场 (TSDF) 提取实现此转换。我们配合高度优化的 GPU 加速光线投射模块，实现 LiDAR 返回的 500 FPS 以上的仿真速度。在室内和户外场景上进行验证，显示出卓越的几何保真度；通过实现对 3DGS 资产用于几何准确深度感知的直接重用，我们的框架扩展了其实用性，超越可视化，解锁了面向可扩展、多模态仿真的新能力。我们的开源实现已发布于 https://github.com/TATP-233/FGGS-LiDAR。
引用
@article{arxiv.2509.17390,
title = {FGGS-LiDAR: Ultra-Fast, GPU-Accelerated Simulation from General 3DGS Models to LiDAR},
author = {Junzhe Wu and Yufei Jia and Yiyi Yan and Zhixing Chen and Tiao Tan and Zifan Wang and Guangyu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.17390},
year = {2025}
}