GSplatVNM: 基于高斯溅射的视觉导航模型视点合成
机器人学
2025-07-29 v3
摘要
本文提出了一种将三维高斯溅射(3DGS)与视觉导航模型(VNM)相结合的图像目标导航新方法，称为 GSplatVNM。视觉导航模型为图像目标导航提供了一种有前景的范式，通过一系列视点图像引导机器人，无需度量定位或环境特定训练。然而，从起点到终点构建密集且可通行的视点序列仍是一个核心挑战，特别是在可用图像数据库稀疏的情况下。为应对这些挑战，本文提出了一种基于 3DGS 的视点合成框架，用于视觉导航模型，该框架能够合成中间视点以无缝填补稀疏数据中的空白，同时显著降低存储开销。在照片级真实感模拟器中的实验结果表明，该方法不仅提升了导航效率，而且在不同级别的图像数据库稀疏性下表现出鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2503.05152,
title = {GSplatVNM: Point-of-View Synthesis for Visual Navigation Models Using Gaussian Splatting},
author = {Kohei Honda and Takeshi Ishita and Yasuhiro Yoshimura and Ryo Yonetani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.05152},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 4 figures