論文の概要: CG-SLAM: Efficient Dense RGB-D SLAM in a Consistent Uncertainty-aware 3D Gaussian Field
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16095v1
- Date: Sun, 24 Mar 2024 11:19:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 17:35:42.961136
- Title: CG-SLAM: Efficient Dense RGB-D SLAM in a Consistent Uncertainty-aware 3D Gaussian Field
- Title（参考訳）: CG-SLAM: 連続不確実性を考慮した3次元ガウス場における高密度RGB-D SLAM
- Authors: Jiarui Hu, Xianhao Chen, Boyin Feng, Guanglin Li, Liangjing Yang, Hujun Bao, Guofeng Zhang, Zhaopeng Cui,
- Abstract要約: 本稿では,新しい不確実性を考慮した3次元ガウス場に基づく高密度RGB-D SLAMシステム,すなわちCG-SLAMを提案する。
各種データセットの実験により、CG-SLAMは、最大15Hzの追従速度で優れた追従性能とマッピング性能を達成することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.8198987091734
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently neural radiance fields (NeRF) have been widely exploited as 3D representations for dense simultaneous localization and mapping (SLAM). Despite their notable successes in surface modeling and novel view synthesis, existing NeRF-based methods are hindered by their computationally intensive and time-consuming volume rendering pipeline. This paper presents an efficient dense RGB-D SLAM system, i.e., CG-SLAM, based on a novel uncertainty-aware 3D Gaussian field with high consistency and geometric stability. Through an in-depth analysis of Gaussian Splatting, we propose several techniques to construct a consistent and stable 3D Gaussian field suitable for tracking and mapping. Additionally, a novel depth uncertainty model is proposed to ensure the selection of valuable Gaussian primitives during optimization, thereby improving tracking efficiency and accuracy. Experiments on various datasets demonstrate that CG-SLAM achieves superior tracking and mapping performance with a notable tracking speed of up to 15 Hz. We will make our source code publicly available. Project page: https://zju3dv.github.io/cg-slam.
- Abstract（参考訳）: 近年,高密度同時局在マッピング(SLAM)のための3次元表現として,ニューラルラジアンス場(NeRF)が広く利用されている。
表面モデリングや新しいビュー合成において顕著な成功を収めたにもかかわらず、既存のNeRFベースの手法は計算集約的で時間を要するボリュームレンダリングパイプラインによって妨げられている。
本稿では,高整合性および幾何安定性を有する新しい不確実性を考慮した3次元ガウス場に基づく高密度RGB-D SLAMシステム,すなわちCG-SLAMを提案する。
ガウススプラッティングの詳細な解析を通じて,追跡とマッピングに適した安定な3次元ガウス場を構築するためのいくつかの手法を提案する。
さらに,最適化中のガウスプリミティブの選択を確実にし,トラッキング効率と精度を向上させるために,新しい深度不確実性モデルを提案する。
各種データセットの実験により、CG-SLAMは、最大15Hzの追尾速度で優れた追尾性能とマッピング性能を達成することが示された。
ソースコードを公開します。
プロジェクトページ: https://zju3dv.github.io/cg-slam。
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