論文の概要: 3DGS-ReLoc: 3D Gaussian Splatting for Map Representation and Visual ReLocalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11367v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 23:06:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 17:17:15.337338
- Title: 3DGS-ReLoc: 3D Gaussian Splatting for Map Representation and Visual ReLocalization
- Title（参考訳）: 3DGS-ReLoc: 3D Gaussian Splatting for Map Representation and Visual ReLocalization
- Authors: Peng Jiang, Gaurav Pandey, Srikanth Saripalli,
- Abstract要約: 本稿では,3次元ガウススプラッティングを用いた3次元マッピングと視覚的再局在のための新しいシステムを提案する。
提案手法は、LiDARとカメラデータを用いて、環境の正確な視覚的表現を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.868258945395326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a novel system designed for 3D mapping and visual relocalization using 3D Gaussian Splatting. Our proposed method uses LiDAR and camera data to create accurate and visually plausible representations of the environment. By leveraging LiDAR data to initiate the training of the 3D Gaussian Splatting map, our system constructs maps that are both detailed and geometrically accurate. To mitigate excessive GPU memory usage and facilitate rapid spatial queries, we employ a combination of a 2D voxel map and a KD-tree. This preparation makes our method well-suited for visual localization tasks, enabling efficient identification of correspondences between the query image and the rendered image from the Gaussian Splatting map via normalized cross-correlation (NCC). Additionally, we refine the camera pose of the query image using feature-based matching and the Perspective-n-Point (PnP) technique. The effectiveness, adaptability, and precision of our system are demonstrated through extensive evaluation on the KITTI360 dataset.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウススプラッティングを用いた3次元マッピングと視覚的再局在のための新しいシステムを提案する。
提案手法は、LiDARとカメラデータを用いて、環境の正確な視覚的表現を生成する。
本システムでは,LiDARデータを利用して3次元ガウス図のトレーニングを開始することにより,細部と幾何的精度の両方の地図を構築する。
過大なGPUメモリの使用を軽減し、空間的な高速なクエリを容易にするために、2DボクセルマップとKDツリーの組み合わせを用いる。
本手法は,正規化相互相関 (NCC) を用いたガウス・スプレイティング・マップから,クエリ画像とレンダリング画像との対応を効率的に識別する。
さらに,特徴に基づくマッチングとパースペクティブn-Point(PnP)技術を用いて,クエリ画像のカメラポーズを洗練する。
本システムの有効性,適応性,精度は,KITTI360データセットの広範囲な評価によって実証される。
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