ToF-Splatting: 利用稀疏飞行时间深度和多帧集成的密集SLAM
计算机视觉与模式识别
2025-04-24 v1
摘要
飞行时间（ToF）传感器以相对较低的功耗预算提供高效主动深度感知；在这些设计中，只有来自低分辨率传感器的极稀疏测量被认为能够满足移动和AR/VR设备日益受限的功耗约束。然而，这种极端的稀疏程度限制了ToF深度在SLAM中的无缝使用。在本工作中，我们提出了ToF-Splatting，这是第一个专为有效利用极稀疏ToF输入数据而设计的基于3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）的SLAM流水线。我们的方法通过引入多帧集成模块取得了对最先进方法的改进，该模块通过合并极稀疏ToF深度、单目颜色和多视角几何的线索来生成密集深度图。在合成和真实稀疏ToF数据集上的大量实验证明了本方法的可行性，它在参考数据集上取得了最先进的跟踪和建图性能。
引用
@article{arxiv.2504.16545,
title = {ToF-Splatting: Dense SLAM using Sparse Time-of-Flight Depth and Multi-Frame Integration},
author = {Andrea Conti and Matteo Poggi and Valerio Cambareri and Martin R. Oswald and Stefano Mattoccia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.16545},
year = {2025}
}