PG-SLAM:动态环境下的逼真且几何感知的RGB-D SLAM
机器人学
2024-11-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
同步定位与建图(SLAM)在静态环境中已取得令人瞩目的性能。然而,动态环境中的SLAM仍是一个悬而未决的问题。许多方法直接滤除动态物体,导致场景重建不完整且定位精度受限。其他工作则通过点云、稀疏关节或粗糙网格来表示动态物体,无法提供逼真的表示。为克服上述局限,我们通过扩展高斯泼溅,提出了一种逼真且几何感知的RGB-D SLAM方法。我们的方法由三个主要模块组成:1) 建图动态前景,包括非刚性人体和刚性物体;2) 重建静态背景;3) 定位相机。对于前景建图,我们着重于建模变形和/或运动。我们考虑人体的形状先验,并利用人体和物体的外观约束。对于背景建图,我们通过将外观约束纳入几何对齐,设计了一种局部地图间的优化策略。对于相机定位,我们利用静态背景和动态前景来增加观测以进行噪声补偿。我们通过将3D高斯与2D光流和像素块关联来探索几何和外观约束。在多个真实世界数据集上的实验表明,我们的方法在相机定位和场景表示方面优于最先进的方法。论文被接收后,源代码将公开。
关键词
引用
@article{arxiv.2411.15800,
title = {PG-SLAM: Photo-realistic and Geometry-aware RGB-D SLAM in Dynamic Environments},
author = {Haoang Li and Xiangqi Meng and Xingxing Zuo and Zhe Liu and Hesheng Wang and Daniel Cremers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.15800},
year = {2024}
}