論文の概要: RP-SLAM: Real-time Photorealistic SLAM with Efficient 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09868v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 05:27:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:36.900945
• Title: RP-SLAM: Real-time Photorealistic SLAM with Efficient 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: RP-SLAM:高効率3次元ガウススプラッティングによるリアルタイム光現実性SLAM
• Authors: Lizhi Bai, Chunqi Tian, Jun Yang, Siyu Zhang, Masanori Suganuma, Takayuki Okatani,
• Abstract要約: RP-SLAM(RP-SLAM)は、単眼およびRGB-Dカメラのための3Dガウススプラッティングに基づく視覚SLAM法である。 リアルタイム性能とモデルコンパクト性を確保しつつ、最先端の地図レンダリング精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.76955981251234
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting has emerged as a promising technique for high-quality 3D rendering, leading to increasing interest in integrating 3DGS into realism SLAM systems. However, existing methods face challenges such as Gaussian primitives redundancy, forgetting problem during continuous optimization, and difficulty in initializing primitives in monocular case due to lack of depth information. In order to achieve efficient and photorealistic mapping, we propose RP-SLAM, a 3D Gaussian splatting-based vision SLAM method for monocular and RGB-D cameras. RP-SLAM decouples camera poses estimation from Gaussian primitives optimization and consists of three key components. Firstly, we propose an efficient incremental mapping approach to achieve a compact and accurate representation of the scene through adaptive sampling and Gaussian primitives filtering. Secondly, a dynamic window optimization method is proposed to mitigate the forgetting problem and improve map consistency. Finally, for the monocular case, a monocular keyframe initialization method based on sparse point cloud is proposed to improve the initialization accuracy of Gaussian primitives, which provides a geometric basis for subsequent optimization. The results of numerous experiments demonstrate that RP-SLAM achieves state-of-the-art map rendering accuracy while ensuring real-time performance and model compactness.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingは高品質な3Dレンダリングのための有望な技術として登場し、3DGSを現実主義SLAMシステムに統合することへの関心が高まっている。 しかし、既存の手法では、ガウス的プリミティブの冗長性、連続最適化時の問題を忘れること、深度情報の欠如による単分子の場合のプリミティブの初期化の難しさといった課題に直面している。 高速かつ光リアルなマッピングを実現するため,単眼およびRGB-Dカメラのための3次元ガウススプラッティングに基づく視覚SLAM法RP-SLAMを提案する。 RP-SLAMデカップリングカメラはガウスのプリミティブ最適化から推定され、3つのキーコンポーネントから構成される。 まず,適応的サンプリングとガウス的プリミティブフィルタリングにより,シーンのコンパクトかつ正確な表現を実現するための効率的なインクリメンタルマッピング手法を提案する。 次に, ウィンドウの動的最適化手法を提案し, 問題を緩和し, マップの整合性を改善する。 最後に、単分子の場合、スパース点雲に基づく単分子鍵フレーム初期化法を提案し、ガウス原始体の初期化精度を改善し、その後の最適化の幾何学的基礎を提供する。 多くの実験の結果、RP-SLAMはリアルタイム性能とモデルコンパクト性を確保しつつ、最先端の地図レンダリング精度を実現することが示されている。

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