論文の概要: MGSO: Monocular Real-time Photometric SLAM with Efficient 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13055v1
- Date: Thu, 19 Sep 2024 19:07:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 12:03:17.598716
- Title: MGSO: Monocular Real-time Photometric SLAM with Efficient 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: MGSO:高能率3次元ガウススプラッティングを用いた単眼リアルタイム光度SLAM
- Authors: Yan Song Hu, Nicolas Abboud, Muhammad Qasim Ali, Adam Srebrnjak Yang, Imad Elhajj, Daniel Asmar, Yuhao Chen, John S. Zelek,
- Abstract要約: 本稿では,光メトリックSLAMと3DGSを統合した新しいリアルタイムSLAMシステムであるMonocular GSOを提案する。
本システムでは, 品質, メモリ効率, 速度のバランスを保ち, 再現性を向上する。
現代のシステムを超えているだけでなく、ラップトップのハードウェアの性能も維持していることを示す実験も行っています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.577428137443246
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Real-time SLAM with dense 3D mapping is computationally challenging, especially on resource-limited devices. The recent development of 3D Gaussian Splatting (3DGS) offers a promising approach for real-time dense 3D reconstruction. However, existing 3DGS-based SLAM systems struggle to balance hardware simplicity, speed, and map quality. Most systems excel in one or two of the aforementioned aspects but rarely achieve all. A key issue is the difficulty of initializing 3D Gaussians while concurrently conducting SLAM. To address these challenges, we present Monocular GSO (MGSO), a novel real-time SLAM system that integrates photometric SLAM with 3DGS. Photometric SLAM provides dense structured point clouds for 3DGS initialization, accelerating optimization and producing more efficient maps with fewer Gaussians. As a result, experiments show that our system generates reconstructions with a balance of quality, memory efficiency, and speed that outperforms the state-of-the-art. Furthermore, our system achieves all results using RGB inputs. We evaluate the Replica, TUM-RGBD, and EuRoC datasets against current live dense reconstruction systems. Not only do we surpass contemporary systems, but experiments also show that we maintain our performance on laptop hardware, making it a practical solution for robotics, A/R, and other real-time applications.
- Abstract（参考訳）: 複雑な3Dマッピングを持つリアルタイムSLAMは、特にリソース制限されたデバイスでは計算が困難である。
最近の3Dガウススプラッティング(3DGS)の開発は、リアルタイムな高密度3D再構成に有望なアプローチを提供する。
しかし、既存の3DGSベースのSLAMシステムは、ハードウェアの単純さ、スピード、マップの品質のバランスをとるのに苦労している。
ほとんどのシステムは上記の側面の1つか2つを抜いているが、全てを達成することは滅多にない。
鍵となる問題は、SLAMを同時に実行しながら3Dガウスを初期化することの難しさである。
これらの課題に対処するために,光メトリックSLAMと3DGSを統合する新しいリアルタイムSLAMシステムであるMonocular GSO(MGSO)を提案する。
光度SLAMは、3DGSの初期化、最適化の加速、ガウスの少ないより効率的な地図作成のための高密度な構造化点雲を提供する。
その結果,本システムでは, 品質, メモリ効率, 速度のバランスを保ち, 再現性を向上できることを示した。
さらに,本システムはRGB入力を用いて全結果を得る。
Replica、TUM-RGBD、EuRoCのデータセットを現在のライブ高密度再構築システムと比較した。
現代のシステムに勝るだけでなく、実験によってラップトップのハードウェアの性能も維持でき、ロボット工学やA/Rなどのリアルタイムアプリケーションに実用的なソリューションになる。
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