論文の概要: Structure Gaussian SLAM with Manhattan World Hypothesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20031v1
- Date: Thu, 30 May 2024 13:16:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 14:28:22.564770
- Title: Structure Gaussian SLAM with Manhattan World Hypothesis
- Title（参考訳）: マンハッタン世界仮説を用いた構造ガウスSLAM
- Authors: Shuhong Liu, Heng Zhou, Liuzhuozheng Li, Yun Liu, Tianchen Deng, Yiming Zhou, Mingrui Li,
- Abstract要約: 幾何学的精度と完全性を高めるRGB-DシステムであるManhattan Gaussian SLAM(MG-SLAM)を提案する。
MG-SLAMは、構造されたシーンから導かれた融合した線分をシームレスに統合することにより、テクスチャレス屋内領域におけるロバストな追跡を確実にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.856833456667483
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gaussian SLAM systems have made significant advancements in improving the efficiency and fidelity of real-time reconstructions. However, these systems often encounter incomplete reconstructions in complex indoor environments, characterized by substantial holes due to unobserved geometry caused by obstacles or limited view angles. To address this challenge, we present Manhattan Gaussian SLAM (MG-SLAM), an RGB-D system that leverages the Manhattan World hypothesis to enhance geometric accuracy and completeness. By seamlessly integrating fused line segments derived from structured scenes, MG-SLAM ensures robust tracking in textureless indoor areas. Moreover, The extracted lines and planar surface assumption allow strategic interpolation of new Gaussians in regions of missing geometry, enabling efficient scene completion. Extensive experiments conducted on both synthetic and real-world scenes demonstrate that these advancements enable our method to achieve state-of-the-art performance, marking a substantial improvement in the capabilities of Gaussian SLAM systems.
- Abstract（参考訳）: ガウスのSLAMシステムは、リアルタイム再構築の効率性と忠実性を向上させるために大きな進歩を遂げた。
しかし、これらのシステムは複雑な屋内環境において、障害物や限られた視角によって引き起こされる未観測の幾何学により、実質的な穴を特徴とする不完全な再構成に遭遇することが多い。
この課題に対処するために,マンハッタンワールド仮説を利用したRGB-DシステムであるManhattan Gaussian SLAM(MG-SLAM)を提案する。
MG-SLAMは、構造されたシーンから導かれた融合した線分をシームレスに統合することにより、テクスチャレス屋内領域におけるロバストな追跡を確実にする。
さらに、抽出された線と平面面仮定により、欠測した幾何学領域における新しいガウスの戦略的補間が可能となり、効率的なシーン補完が可能となった。
合成シーンと実世界のシーンの両方で行われた大規模な実験により、これらの手法が最先端の性能を実現し、ガウスSLAMシステムの能力を大幅に向上することを示す。
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