TVG-SLAM：基于三视图几何约束的鲁棒高斯光束SLAM
计算机视觉与模式识别
2025-07-01 v1
摘要
近期3D高斯光束（3DGS）技术的进展使RGB-only SLAM系统能够实现高保真场景表示。然而，现有系统对光照损失高度依赖，在视角和光照变化严重的无限远环境中鲁棒性受限。为此，我们提出TVG-SLAM，一种基于三视图几何范式的鲁棒RGB-only 3DGS SLAM系统，确保跟踪一致性和高质量地图构建。我们引入稠密三视图匹配模块，将可靠的两两对应聚合为一致的三视图匹配，在帧之间形成稳健的几何约束。对于跟踪，我们提出混合几何约束，利用三视图匹配构建光照损失的互补几何线索，确保在剧烈视角变化和光照变化下仍能实现精准稳定的姿态估计。对于地图构建，我们提出新的概率性初始化策略，将三视图对应中的几何不确定性编码到新初始化的高斯分布中。此外，我们设计动态渲染信任衰减机制以缓解映射延迟导致的跟踪漂移。实验在多个公开室外数据集上表明，TVG-SLAM优于先前基于RGB-only 3DGS的SLAM系统。尤其在最具挑战性的数据集上，我们的方法将平均绝对轨迹误差（ATE）降低69.0%，同时实现最新渲染质量。我们的实现将以开源形式发布。
引用
@article{arxiv.2506.23207,
title = {TVG-SLAM: Robust Gaussian Splatting SLAM with Tri-view Geometric Constraints},
author = {Zhen Tan and Xieyuanli Chen and Lei Feng and Yangbing Ge and Shuaifeng Zhi and Jiaxiong Liu and Dewen Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.23207},
year = {2025}
}