論文の概要: ActiveSplat: High-Fidelity Scene Reconstruction through Active Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21955v2
• Date: Mon, 16 Jun 2025 06:09:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 15:15:28.888576
• Title: ActiveSplat: High-Fidelity Scene Reconstruction through Active Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: ActiveSplat:Active Gaussian Splattingによる高忠実なシーン再構築
• Authors: Yuetao Li, Zijia Kuang, Ting Li, Qun Hao, Zike Yan, Guyue Zhou, Shaohui Zhang,
• Abstract要約: ガウススプラッティングを利用した自律型高忠実度再構築システムであるActiveSplatを提案する。 このシステムは、オンラインマッピング、視点選択、経路計画のための統合されたフレームワークを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.644175177979196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose ActiveSplat, an autonomous high-fidelity reconstruction system leveraging Gaussian splatting. Taking advantage of efficient and realistic rendering, the system establishes a unified framework for online mapping, viewpoint selection, and path planning. The key to ActiveSplat is a hybrid map representation that integrates both dense information about the environment and a sparse abstraction of the workspace. Therefore, the system leverages sparse topology for efficient viewpoint sampling and path planning, while exploiting view-dependent dense prediction for viewpoint selection, facilitating efficient decision-making with promising accuracy and completeness. A hierarchical planning strategy based on the topological map is adopted to mitigate repetitive trajectories and improve local granularity given limited time budgets, ensuring high-fidelity reconstruction with photorealistic view synthesis. Extensive experiments and ablation studies validate the efficacy of the proposed method in terms of reconstruction accuracy, data coverage, and exploration efficiency. The released code will be available on our project page: https://li-yuetao.github.io/ActiveSplat/.
• Abstract（参考訳）: ガウススプラッティングを利用した自律型高忠実度再構築システムであるActiveSplatを提案する。 効率的でリアルなレンダリングを活用することで、オンラインマッピング、視点選択、経路計画のための統合されたフレームワークを確立する。 ActiveSplatの鍵となるのは、環境に関する密集した情報と、ワークスペースのスパースな抽象化の両方を統合するハイブリッドマップ表現である。 そこで本システムは,視点選択において,視点依存の高密度な予測を活用しながら,効率的な視点サンプリングと経路計画にスパーストポロジを活用し,高い精度と完全性で効率的な意思決定を容易にする。 トポロジカルマップに基づく階層的計画戦略が採用され、反復軌道を緩和し、限られた時間予算を与えられた局所的な粒度を向上し、フォトリアリスティックなビュー合成による高忠実度再構築を確実にする。 大規模な実験とアブレーション研究により, 復元精度, データカバレッジ, 探索効率の観点から, 提案手法の有効性が検証された。 リリースされたコードは、プロジェクトのページで利用可能になる。

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