論文の概要: GS-SDF: LiDAR-Augmented Gaussian Splatting and Neural SDF for Geometrically Consistent Rendering and Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10170v2
- Date: Tue, 29 Jul 2025 14:04:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 19:17:25.919187
- Title: GS-SDF: LiDAR-Augmented Gaussian Splatting and Neural SDF for Geometrically Consistent Rendering and Reconstruction
- Title（参考訳）: GS-SDF:LiDAR強化ガウススプラッティングとニューラルSDFによる幾何的整合性レンダリングと再構成
- Authors: Jianheng Liu, Yunfei Wan, Bowen Wang, Chunran Zheng, Jiarong Lin, Fu Zhang,
- Abstract要約: デジタル双生児は、自律運転と具現化された人工知能の開発に基礎を成している。
ニューラルサインされた距離場とガウススプラッティングを相乗化する統合LiDAR視覚システムを提案する。
実験では、様々な軌道にまたがる再現精度とレンダリング品質が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.293953058837653
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Digital twins are fundamental to the development of autonomous driving and embodied artificial intelligence. However, achieving high-granularity surface reconstruction and high-fidelity rendering remains a challenge. Gaussian splatting offers efficient photorealistic rendering but struggles with geometric inconsistencies due to fragmented primitives and sparse observational data in robotics applications. Existing regularization methods, which rely on render-derived constraints, often fail in complex environments. Moreover, effectively integrating sparse LiDAR data with Gaussian splatting remains challenging. We propose a unified LiDAR-visual system that synergizes Gaussian splatting with a neural signed distance field. The accurate LiDAR point clouds enable a trained neural signed distance field to offer a manifold geometry field. This motivates us to offer an SDF-based Gaussian initialization for physically grounded primitive placement and a comprehensive geometric regularization for geometrically consistent rendering and reconstruction. Experiments demonstrate superior reconstruction accuracy and rendering quality across diverse trajectories. To benefit the community, the codes are released at https://github.com/hku-mars/GS-SDF.
- Abstract（参考訳）: デジタル双生児は、自律運転と具現化された人工知能の開発に基礎を成している。
しかし、高粒度表面の再構成と高忠実なレンダリングを実現することは依然として課題である。
ガウススプラッティングは効率的なフォトリアリスティックレンダリングを提供するが、断片化されたプリミティブと、ロボット工学の応用におけるスパース観測データによる幾何学的不整合に苦慮している。
レンダリングによる制約に依存する既存の正規化メソッドは、複雑な環境では失敗することが多い。
さらに, スパースLiDARデータとガウススプラッティングを効果的に統合することは依然として困難である。
ニューラルサインされた距離場とガウススプラッティングを相乗化する統合LiDAR視覚システムを提案する。
正確なLiDAR点雲は、訓練されたニューラルサインされた距離場が多様体の幾何学的場を提供することを可能にする。
これにより,SDFに基づくガウス初期化を物理的に基底とした原始配置に適用し,幾何的に一貫したレンダリングと再構成のための包括的幾何正規化を実現する。
実験では、様々な軌道にまたがる再現精度とレンダリング品質が向上した。
コミュニティの利益を得るために、コードはhttps://github.com/hku-mars/GS-SDFでリリースされている。
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