論文の概要: AutoSplat: Constrained Gaussian Splatting for Autonomous Driving Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02598v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 18:36:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 18:33:58.497601
• Title: AutoSplat: Constrained Gaussian Splatting for Autonomous Driving Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: AutoSplat: 自動走行シーン再構築のための制約付きガウススプラッティング
• Authors: Mustafa Khan, Hamidreza Fazlali, Dhruv Sharma, Tongtong Cao, Dongfeng Bai, Yuan Ren, Bingbing Liu,
• Abstract要約: AutoSplatは、自動走行シーンの高度に現実的な再構築を実現するために、ガウシアンスプラッティングを使用したフレームワークである。 我々は、前景オブジェクトの可視面と見えない面の両方を監督するために、反射ガウス整合性制約を導入する。 PandasetとKITTIの実験では、AutoSplatは様々な運転シナリオにおけるシーン再構築と新しいビュー合成において最先端の手法より優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.600027937450342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realistic scene reconstruction and view synthesis are essential for advancing autonomous driving systems by simulating safety-critical scenarios. 3D Gaussian Splatting excels in real-time rendering and static scene reconstructions but struggles with modeling driving scenarios due to complex backgrounds, dynamic objects, and sparse views. We propose AutoSplat, a framework employing Gaussian splatting to achieve highly realistic reconstructions of autonomous driving scenes. By imposing geometric constraints on Gaussians representing the road and sky regions, our method enables multi-view consistent simulation of challenging scenarios including lane changes. Leveraging 3D templates, we introduce a reflected Gaussian consistency constraint to supervise both the visible and unseen side of foreground objects. Moreover, to model the dynamic appearance of foreground objects, we estimate residual spherical harmonics for each foreground Gaussian. Extensive experiments on Pandaset and KITTI demonstrate that AutoSplat outperforms state-of-the-art methods in scene reconstruction and novel view synthesis across diverse driving scenarios. Visit our $\href{https://autosplat.github.io/}{\text{project page}}$.
• Abstract（参考訳）: 安全クリティカルなシナリオをシミュレートすることで、自律走行システムの進行に現実的なシーン再構築とビュー合成が不可欠である。 3D Gaussian Splattingは、リアルタイムレンダリングと静的なシーン再構築に優れていますが、複雑な背景、動的オブジェクト、スパースビューによる駆動シナリオのモデリングに苦労しています。 本稿では,自律走行シーンの高度に現実的な再構築を実現するために,ガウススプラッティングを用いたAutoSplatを提案する。 道路および空域を表すガウス多様体に幾何的制約を課すことにより,車線変更を含む課題シナリオの多視点一貫したシミュレーションを可能にする。 3Dテンプレートを活用することで,前景オブジェクトの視界と視界の両面を監督するガウス整合性制約を導入する。 さらに,前景の動的外観をモデル化するために,各前景ガウスの残留球面高調波を推定する。 PandasetとKITTIの大規模な実験により、AutoSplatは様々な運転シナリオにおけるシーン再構築と新しいビュー合成において最先端の手法より優れていることが示された。 当社の$\href{https://autosplat.github.io/}{\text{project page}}$をご覧ください。

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