論文の概要: CaRtGS: Computational Alignment for Real-Time Gaussian Splatting SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00486v2
- Date: Wed, 2 Oct 2024 14:07:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 05:16:55.548824
- Title: CaRtGS: Computational Alignment for Real-Time Gaussian Splatting SLAM
- Title（参考訳）: CaRtGS: リアルタイムガウス散乱SLAMのための計算アライメント
- Authors: Dapeng Feng, Zhiqiang Chen, Yizhen Yin, Shipeng Zhong, Yuhua Qi, Hongbo Chen,
- Abstract要約: CaRtGSは、リアルタイム環境における光リアルなシーン再構築の効率性と品質を向上させる新しい手法である。
本手法は適応戦略によりガウススティングSLAM(GS-SLAM)の計算ミスアライメントに対処する。
ReplicaとTUM-RGBDの実験は、CaRtGSが高忠実度レンダリングデータセットを実現するための有効性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.894006173981735
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is pivotal in robotics, with photorealistic scene reconstruction emerging as a key challenge. To address this, we introduce Computational Alignment for Real-Time Gaussian Splatting SLAM (CaRtGS), a novel method enhancing the efficiency and quality of photorealistic scene reconstruction in real-time environments. Leveraging 3D Gaussian Splatting (3DGS), CaRtGS achieves superior rendering quality and processing speed, which is crucial for scene photorealistic reconstruction. Our approach tackles computational misalignment in Gaussian Splatting SLAM (GS-SLAM) through an adaptive strategy that optimizes training, addresses long-tail optimization, and refines densification. Experiments on Replica and TUM-RGBD datasets demonstrate CaRtGS's effectiveness in achieving high-fidelity rendering with fewer Gaussian primitives. This work propels SLAM towards real-time, photorealistic dense rendering, significantly advancing photorealistic scene representation. For the benefit of the research community, we release the code on our project website: https://dapengfeng.github.io/cartgs.
- Abstract（参考訳）: 同時局在マッピング(SLAM)は、ロボット工学において重要な課題であり、光リアルなシーン再構築が重要な課題である。
そこで本稿では,リアルタイム環境における光リアルなシーン再構築の効率と品質を向上させる手法であるCaRtGS (Computational Alignment for Real-Time Gaussian Splatting SLAM)を紹介する。
CaRtGSは3D Gaussian Splatting (3DGS)を活用することで、レンダリング品質と処理速度の向上を実現している。
提案手法は,学習を最適化し,長期最適化に対処し,密度を改良する適応戦略により,ガウススティングSLAM(GS-SLAM)の計算ミスアライメントに対処する。
ReplicaとTUM-RGBDデータセットの実験は、ガウスプリミティブの少ない高忠実性レンダリングの実現におけるCaRtGSの有効性を示している。
この研究はSLAMをリアルタイムでフォトリアリスティックな高密度レンダリングへと推進し、フォトリアリスティックなシーン表現を著しく前進させる。
リサーチコミュニティの利益のために、私たちはプロジェクトのウェブサイトでコードを公開しています。
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