WildGS-SLAM：单目高斯溢射动态环境下的视觉里程计
计算机视觉与模式识别
2025-04-08 v1 机器人学
摘要
我们提出WildGS-SLAM，这是一个针对动态环境设计的稳健且高效的单目RGB视觉里程计系统，利用不确定性感知的几何映射。不同于传统视觉里程计系统假设场景为静态，本方法集成深度与不确定性信息，以提升运动物体存在下的跟踪、映射与渲染性能。我们引入一个由浅层多层感知机和DINOv2特征预测的不确定性图，用于指导跟踪与映射过程中的动态物体移除。该不确定性图增强了稠密束调整和高斯地图优化，提高了重建精度。本系统在多个数据集上进行评估，展示了无损坏视图合成效果。结果表明，WildGS-SLAM在动态环境下的性能优于当前最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2504.03886,
title = {WildGS-SLAM: Monocular Gaussian Splatting SLAM in Dynamic Environments},
author = {Jianhao Zheng and Zihan Zhu and Valentin Bieri and Marc Pollefeys and Songyou Peng and Iro Armeni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.03886},
year = {2025}
}