MM-Gaussian：基于 3D 高斯的多模态融合用于无限场景中的定位与重建

定位和地图构建是各种应用（如自动驾驶和机器人）的关键任务。户外环境所面临的挑战在其无限特性方面 presents particular complexities。在本工作中，我们提出了 MM-Gaussian，一个用于无限场景中定位和地图构建的激光雷达-相机多模态融合系统。我们的方法灵感来自 recently developed 3D 高斯，这些方法在实现高渲染质量和快速渲染速度方面显示出惊人的能力。具体而言，我们充分利用固态激光雷达提供的几何结构信息，以解决仅依赖视觉解决方案在无限户外场景中遇到的深度不准问题。此外，我们利用 3D 高斯点云辅助像素级梯度下降，充分利用照片中的颜色信息，从而实现逼真的渲染效果。为了进一步增强系统的鲁棒性，我们设计了一个 relocalization 模块，用于在定位失败时帮助返回正确的轨迹。在多个场景中的实验表明了我们方法的有效性。