GS-LIVM：基于高斯溅射的实时逼真 LiDAR-惯性-视觉建图
机器人学
2024-10-23 v1 图像与视频处理
摘要
本文介绍了 GS-LIVM，一种面向室外场景、基于高斯溅射的实时逼真 LiDAR-惯性-视觉建图框架。与现有基于神经辐射场（NeRF）和三维高斯溅射（3DGS）的方法相比，我们的方法能够在大型无界室外环境中实现实时逼真建图，同时确保高质量的图像渲染。本工作采用高斯过程回归（GPR）来缓解 LiDAR 观测数据稀疏且分布不均所导致的问题。基于体素的三维高斯地图表示，配合自定义 CUDA 内核加速，支持在大型室外环境中进行实时稠密建图。此外，整个框架采用以协方差为中心的设计，利用估计的协方差来初始化三维高斯的尺度和旋转，并更新 GPR 的参数。我们在多个室外数据集上评估了我们的算法，结果表明，我们的方法在建图效率和渲染质量方面均达到了最先进的性能。源代码可在 GitHub 上获取。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.17084,
title = {GS-LIVM: Real-Time Photo-Realistic LiDAR-Inertial-Visual Mapping with Gaussian Splatting},
author = {Yusen Xie and Zhenmin Huang and Jin Wu and Jun Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.17084},
year = {2024}
}
备注
15 pages, 13 figures