論文の概要: GS-LiDAR: Generating Realistic LiDAR Point Clouds with Panoramic Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13971v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 09:12:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:23:51.299396
• Title: GS-LiDAR: Generating Realistic LiDAR Point Clouds with Panoramic Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: GS-LiDAR:パノラマガウススプレーティングによる実効性LiDAR点雲の生成
• Authors: Junzhe Jiang, Chun Gu, Yurui Chen, Li Zhang,
• Abstract要約: GS-LiDARは、パノラマガウススプラッティングで現実的なLiDAR点雲を生成するための新しいフレームワークである。 我々は,パノラマLiDAR監督によって導かれる光線スプラット交差を明示する新しいパノラマレンダリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.376357029373187
• License:
• Abstract: LiDAR novel view synthesis (NVS) has emerged as a novel task within LiDAR simulation, offering valuable simulated point cloud data from novel viewpoints to aid in autonomous driving systems. However, existing LiDAR NVS methods typically rely on neural radiance fields (NeRF) as their 3D representation, which incurs significant computational costs in both training and rendering. Moreover, NeRF and its variants are designed for symmetrical scenes, making them ill-suited for driving scenarios. To address these challenges, we propose GS-LiDAR, a novel framework for generating realistic LiDAR point clouds with panoramic Gaussian splatting. Our approach employs 2D Gaussian primitives with periodic vibration properties, allowing for precise geometric reconstruction of both static and dynamic elements in driving scenarios. We further introduce a novel panoramic rendering technique with explicit ray-splat intersection, guided by panoramic LiDAR supervision. By incorporating intensity and ray-drop spherical harmonic (SH) coefficients into the Gaussian primitives, we enhance the realism of the rendered point clouds. Extensive experiments on KITTI-360 and nuScenes demonstrate the superiority of our method in terms of quantitative metrics, visual quality, as well as training and rendering efficiency.
• Abstract（参考訳）: LiDARノベルビュー合成(NVS)は、LiDARシミュレーションにおける新しいタスクとして登場し、自動運転システムを支援するために、新しい視点から貴重なシミュレーションポイントクラウドデータを提供する。 しかし、既存のLiDAR NVS法は一般に3D表現としてニューラル放射場(NeRF)に依存しており、トレーニングとレンダリングの両方においてかなりの計算コストがかかる。 さらに、NeRFとその派生型は対称的なシーン用に設計されており、運転シナリオに不適当である。 これらの課題に対処するために,パノラマガウススプラッティングを用いて現実的なLiDAR点雲を生成する新しいフレームワークであるGS-LiDARを提案する。 本手法では, 周期振動特性を持つ2次元ガウス原始体を用いて, 駆動シナリオにおける静的要素と動的要素の両方の精密な幾何的再構成を行う。 さらに、パノラマLiDAR監督によって導かれる露光線スプラット交差を有する新しいパノラマレンダリング技術を導入する。 ガウス原始体に強度とレイドロップ球面調和係数(SH)を組み込むことにより、レンダリングされた点雲の現実性を高める。 KITTI-360 と nuScenes の広範囲にわたる実験により,定量的な測定値,視覚的品質,トレーニングおよびレンダリング効率の面で,本手法の優位性が示された。

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