基于循环闭合的鲁棐性高斯溅射SLAM
机器人学
2024-10-01 v1
摘要
3D 高斯溅射算法在新视角渲染应用中表现突出，已被 adapted 以扩展传统 SLAM 系统的能力。然而，当前的高斯溅射 SLAM 方法主要为便携式 RGB 或 RGB-D 传感器设计，难以在旋转式 RGB-D 相机 setup 下有效跟踪。本文提出一种鲁棐性高斯溅射 SLAM 架构，利用旋转式多摄像头输入实现精准定位和光照逼真渲染性能。精心设计的高斯溅射循环闭合模块有效解决了常规高斯溅射 SLAM 系统中积累的跟踪与映射误差问题。首先，每个高斯关联锚帧，依据时间戳分为历史或新型。通过在同一视点渲染不同类型的高斯，所提循环检测策略考虑了共视关系及不同的渲染结果。此外，提出一种循环闭合优化方法，以去除相机姿态漂移并保持 3D 高斯模型的高质量。该方法采用轻量级姿态图优化算法纠正姿态漂移，并依据优化后的姿态更新高斯。此外，bundle adjustment 方案进一步利用光度与几何约束细化相机姿态，从而提升场景的全局一致性。在合成数据和真实世界数据集上的定量与定性评估表明，我们的方法在相机姿态估计和新视角渲染任务中超越了最先进的方法。该代码将开源供社区使用。
引用
@article{arxiv.2409.20111,
title = {Robust Gaussian Splatting SLAM by Leveraging Loop Closure},
author = {Zunjie Zhu and Youxu Fang and Xin Li and Chengang Yan and Feng Xu and Chau Yuen and Yanyan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.20111},
year = {2024}
}