GARAD-SLAM:基于 3D 高斯溅射的实时防动态 SLAM
机器人学
2025-02-19 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
基于 3D 高斯溅射(3DGS)的 SLAM 系统因其在实时高保真渲染方面的优异性能而广受关注。然而,在具有动态物体的真实环境中,现有的 3DGS-based SLAM 系统常常面临映射错误和跟踪漂移问题。为此,我们提出了 GARAD-SLAM,一个针对动态场景的实时 3DGS-based SLAM 系统。在跟踪方面,与传统方法不同,我们直接对高斯进行动态分段,并通过高斯金字塔网络将其映射到前端以获取动态点标签,从而实现精确的动态移除和稳健的跟踪。在地图构建方面,我们对动态标记的高斯施加渲染惩罚,这些高斯通过网络更新,以避免简单修剪导致的不可逆错误移除。我们在真实数据集上的结果表明,该方法在跟踪方面与基线方法相当,渲染时产生更少的伪影并生成更高质量的重建。
引用
@article{arxiv.2502.03228,
title = {GARAD-SLAM: 3D GAussian splatting for Real-time Anti Dynamic SLAM},
author = {Mingrui Li and Weijian Chen and Na Cheng and Jingyuan Xu and Dong Li and Hongyu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03228},
year = {2025}
}
备注
The paper was accepted by ICRA 2025