LVD-GS：基于层次显式-隐式表示协作渲染的动态场景高斯溅射SLAM
计算机视觉与模式识别
2025-10-28 v1 人工智能
摘要
3D 高斯溅射 SLAM 已成为空间智能领域高保真地图构建的常用技术。然而，现有方法往往依赖单一表示方案，限制了其在大规模动态户外场景中的性能，并导致累积的姿态误差和尺度模糊。为解决这些挑战，我们提出了一种 novel 的激光雷达-视觉 3D 高斯溅射 SLAM 系统，简称为 LVD-GS。灵感来源于人类信息检索中的链条思维过程，我们引入一种层次化协作表示模块，促进映射优化中的相互强化，有效缓解尺度漂移并增强重建鲁棒性。此外，我们提出了一种联合动态建模模块，通过融合开放世界分割与隐式残差约束，生成细粒度的动态掩码，并借助 DINO-Depth 特征的不确定性估计进行引导。大量评估在 KITTI、nuScenes 和自采集数据集上表明，我们的方法在与现有方法比较下实现了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2510.22669,
title = {LVD-GS: Gaussian Splatting SLAM for Dynamic Scenes via Hierarchical Explicit-Implicit Representation Collaboration Rendering},
author = {Wenkai Zhu and Xu Li and Qimin Xu and Benwu Wang and Kun Wei and Yiming Peng and Zihang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.22669},
year = {2025}
}