論文の概要: ActiveGS: Active Scene Reconstruction using Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17769v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 18:29:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:32.545526
• Title: ActiveGS: Active Scene Reconstruction using Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: ActiveGS: Gaussian Splatting を用いたアクティブシーン再構築
• Authors: Liren Jin, Xingguang Zhong, Yue Pan, Jens Behley, Cyrill Stachniss, Marija Popović,
• Abstract要約: オンボードのRGB-Dカメラを用いて未知のシーンの正確な地図を作成するという課題に挑戦する。 本稿では,ガウススプレイティングマップと粗いボクセルマップを組み合わせたハイブリッドマップ表現を提案する。 本研究では,無人航空機を用いた実世界におけるアクティブなシーン再構築フレームワークの適用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.834272544535335
• License:
• Abstract: Robotics applications often rely on scene reconstructions to enable downstream tasks. In this work, we tackle the challenge of actively building an accurate map of an unknown scene using an on-board RGB-D camera. We propose a hybrid map representation that combines a Gaussian splatting map with a coarse voxel map, leveraging the strengths of both representations: the high-fidelity scene reconstruction capabilities of Gaussian splatting and the spatial modelling strengths of the voxel map. The core of our framework is an effective confidence modelling technique for the Gaussian splatting map to identify under-reconstructed areas, while utilising spatial information from the voxel map to target unexplored areas and assist in collision-free path planning. By actively collecting scene information in under-reconstructed and unexplored areas for map updates, our approach achieves superior Gaussian splatting reconstruction results compared to state-of-the-art approaches. Additionally, we demonstrate the applicability of our active scene reconstruction framework in the real world using an unmanned aerial vehicle.
• Abstract（参考訳）: ロボットアプリケーションは、ダウンストリームタスクを可能にするために、しばしばシーン再構築に頼っている。 本研究では,オンボードRGB-Dカメラを用いて未知シーンの正確な地図を作成するという課題に取り組む。 本稿では,ガウス図と粗いボクセル図を組み合わせたハイブリッド地図表現を提案する。ガウス図の高忠実度シーン再構築能力とボクセル図の空間モデリング強度である。 本フレームワークのコアとなるのは, ボクセルマップからの空間情報を活用して未探索領域を対象とし, 衝突のない経路計画を支援する上で, ガウススプレートマップの有効信頼度モデリング手法である。 地図更新のための未構築・未調査領域のシーン情報を積極的に収集することにより, 最先端の手法と比較して, ガウススプラッティングの再現性が優れていることを示す。 さらに,無人航空機を用いた実世界におけるアクティブなシーン再構築フレームワークの適用性を実証した。

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