論文の概要: AG-SLAM: Active Gaussian Splatting SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17422v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 20:51:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:06.204192
• Title: AG-SLAM: Active Gaussian Splatting SLAM
• Title（参考訳）: AG-SLAM: アクティブガウススティングSLAM
• Authors: Wen Jiang, Boshu Lei, Katrina Ashton, Kostas Daniilidis,
• Abstract要約: 本稿では,3次元ガウススプラッティング(3DGS)を利用したオンラインシーン再構築システムAG-SLAMを提案する。 そこで本手法では,環境情報ゲインの最大化と局所化誤差の最小化という2つの目的を両立させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.602364433232445
• License:
• Abstract: We present AG-SLAM, the first active SLAM system utilizing 3D Gaussian Splatting (3DGS) for online scene reconstruction. In recent years, radiance field scene representations, including 3DGS have been widely used in SLAM and exploration, but actively planning trajectories for robotic exploration is still unvisited. In particular, many exploration methods assume precise localization and thus do not mitigate the significant risk of constructing a trajectory, which is difficult for a SLAM system to operate on. This can cause camera tracking failure and lead to failures in real-world robotic applications. Our method leverages Fisher Information to balance the dual objectives of maximizing the information gain for the environment while minimizing the cost of localization errors. Experiments conducted on the Gibson and Habitat-Matterport 3D datasets demonstrate state-of-the-art results of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウススプラッティング(3DGS)を利用したオンラインシーン再構築システムAG-SLAMを提案する。 近年,3DGSを含む放射界シーンの表現はSLAMや探査に広く用いられているが,ロボット探査のための軌道を積極的に計画する計画はまだ検討されていない。 特に、多くの探査手法は正確な位置決めを前提としており、SLAMシステムの運用が困難である軌道構築の重大なリスクを軽減しない。 これにより、カメラのトラッキングが失敗し、現実世界のロボットアプリケーションで失敗する可能性がある。 そこで本手法では,環境情報ゲインの最大化と局所化誤差の最小化という2つの目的を両立させる。 GibsonとHabitat-Matterportの3Dデータセットで行った実験は、提案手法の最先端の結果を示している。

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