高斯泼溅SLAM
计算机视觉与模式识别
2024-04-16 v2 机器人学
摘要
我们首次将3D高斯泼溅应用于单目SLAM，这是视觉SLAM中最基础但最困难的设置。我们的方法以3fps实时运行，利用高斯作为唯一的3D表示，统一了精确、高效跟踪、建图以及高质量渲染所需的表示。专为具有挑战性的单目设置设计，当外部深度传感器可用时，我们的方法可无缝扩展到RGB-D SLAM。为了从实时相机连续高保真重建3D场景，需要多项创新。首先，为了超越原始3DGS算法（该算法需要来自离线运动恢复结构（SfM）系统的精确位姿），我们通过直接针对3D高斯进行优化来制定3DGS的相机跟踪，并表明这能够实现快速鲁棒的跟踪，具有较宽的收敛域。其次，利用高斯的显式性质，我们引入几何验证和正则化来处理增量式3D密集重建中出现的歧义。最后，我们引入了一个完整的SLAM系统，不仅在新视图合成和轨迹估计方面取得了最先进的结果，而且还能重建微小甚至透明的物体。
引用
@article{arxiv.2312.06741,
title = {Gaussian Splatting SLAM},
author = {Hidenobu Matsuki and Riku Murai and Paul H. J. Kelly and Andrew J. Davison},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.06741},
year = {2024}
}
备注
CVPR2024 Highlight. First two authors contributed equally to this work. Project Page: https://rmurai.co.uk/projects/GaussianSplattingSLAM/