基于高斯溅射的主动高保真重建规划框架 GS-Planner
机器人学
2024-05-27 v2
摘要
主动重建技术使机器人能够自主收集场景数据以实现完全覆盖， relieved 用户s 无需进行繁琐且耗时的 数据捕获过程。然而，基于不合适的场景表示，现有方法显示出不真实的重建结果或无法在线质量评估。由于最近在显式辐射场技术方面的进展， 在线主动高保真重建已变得可实现。本文提出 GS-Planner，一个用于主动高保真重建的规划框架，基于 3D 高斯溅射。通过改进 3DGS 以识别未观察区域，我们在线评估 3DGS 地图的重建质量和完整性，以指导机器人。然后我们设计一种基于抽样的主动重建策略以探索未观察区域并提高重建的几何和纹理质量。为建立完整的机器人主动重建系统，我们选用四旋翼飞行器作为机器人平台，以其高灵活性。随后我们设计一种基于 3DGS 的安全约束，以在 3DGS 地图中为四旋翼飞行器导航生成可执行轨迹。为验证我们方法的有效性，我们在高度真实的仿真场景中进行大量实验和消融研究。
引用
@article{arxiv.2405.10142,
title = {GS-Planner: A Gaussian-Splatting-based Planning Framework for Active High-Fidelity Reconstruction},
author = {Rui Jin and Yuman Gao and Yingjian Wang and Haojian Lu and Fei Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10142},
year = {2024}
}