論文の概要: VIGS SLAM: IMU-based Large-Scale 3D Gaussian Splatting SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13402v1
- Date: Thu, 23 Jan 2025 06:01:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 15:58:40.821363
- Title: VIGS SLAM: IMU-based Large-Scale 3D Gaussian Splatting SLAM
- Title（参考訳）: VIGS SLAM: IMU-based Large-Scale 3D Gaussian Splatting SLAM
- Authors: Gyuhyeon Pak, Euntai Kim,
- Abstract要約: 大規模屋内環境のための新しい3次元ガウス散乱SLAM法VIGS SLAMを提案する。
提案手法は, ガウススプラッティングに基づくSLAMを, IMUセンサを組み込むことで, 大規模環境で効果的に実現できることを示す最初の方法である。
この提案は,室内シナリオを超えてガウススティングSLAMの性能を向上させるだけでなく,大規模屋内環境における最先端手法に匹敵するSLAM性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.841609263723576
- License:
- Abstract: Recently, map representations based on radiance fields such as 3D Gaussian Splatting and NeRF, which excellent for realistic depiction, have attracted considerable attention, leading to attempts to combine them with SLAM. While these approaches can build highly realistic maps, large-scale SLAM still remains a challenge because they require a large number of Gaussian images for mapping and adjacent images as keyframes for tracking. We propose a novel 3D Gaussian Splatting SLAM method, VIGS SLAM, that utilizes sensor fusion of RGB-D and IMU sensors for large-scale indoor environments. To reduce the computational load of 3DGS-based tracking, we adopt an ICP-based tracking framework that combines IMU preintegration to provide a good initial guess for accurate pose estimation. Our proposed method is the first to propose that Gaussian Splatting-based SLAM can be effectively performed in large-scale environments by integrating IMU sensor measurements. This proposal not only enhances the performance of Gaussian Splatting SLAM beyond room-scale scenarios but also achieves SLAM performance comparable to state-of-the-art methods in large-scale indoor environments.
- Abstract（参考訳）: 近年,現実的な描写に優れた3次元ガウス散乱やNeRFなどの放射場に基づく地図表現が注目され,SLAMと組み合わせようとする試みがなされている。
これらのアプローチは、非常に現実的なマップを構築することができるが、大規模なSLAMは、マッピングのための多数のガウス画像と、追跡のためのキーフレームとして隣接する画像を必要とするため、依然として課題である。
大規模屋内環境におけるRGB-DとIMUセンサのセンサ融合を利用した新しい3次元ガウス散乱SLAM法VIGS SLAMを提案する。
3DGSに基づくトラッキングの計算負荷を低減するため、ICPベースのトラッキングフレームワークを採用し、IMU事前積分を組み合わせ、正確なポーズ推定を行う。
提案手法は, ガウススプラッティングに基づくSLAMを, IMUセンサを組み込むことで, 大規模環境で効果的に実現できることを示す最初の方法である。
この提案は,室内シナリオを超えてガウススティングSLAMの性能を向上させるだけでなく,大規模屋内環境における最先端手法に匹敵するSLAM性能を実現する。
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