論文の概要: DynaGSLAM: Real-Time Gaussian-Splatting SLAM for Online Rendering, Tracking, Motion Predictions of Moving Objects in Dynamic Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11979v1
- Date: Sat, 15 Mar 2025 03:20:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 12:31:41.355336
- Title: DynaGSLAM: Real-Time Gaussian-Splatting SLAM for Online Rendering, Tracking, Motion Predictions of Moving Objects in Dynamic Scenes
- Title（参考訳）: DynaGSLAM: 動的シーンにおける動き物体のオンラインレンダリング、追跡、動き予測のためのリアルタイムガウス投射SLAM
- Authors: Runfa Blark Li, Mahdi Shaghaghi, Keito Suzuki, Xinshuang Liu, Varun Moparthi, Bang Du, Walker Curtis, Martin Renschler, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov, Truong Nguyen,
- Abstract要約: 高速なオンラインGSレンダリング, トラッキング, 動画像の動的シーンにおける移動物体の動作予測を実現する, 初のリアルタイムGS-SLAM "DynaGSLAM'" を提案する。
我々のDynaGSLAMは3つの動的実データセット上でSOTA静的および"Anti'' dynamic GS-SLAMより優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.328429333301274
- License:
- Abstract: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is one of the most important environment-perception and navigation algorithms for computer vision, robotics, and autonomous cars/drones. Hence, high quality and fast mapping becomes a fundamental problem. With the advent of 3D Gaussian Splatting (3DGS) as an explicit representation with excellent rendering quality and speed, state-of-the-art (SOTA) works introduce GS to SLAM. Compared to classical pointcloud-SLAM, GS-SLAM generates photometric information by learning from input camera views and synthesize unseen views with high-quality textures. However, these GS-SLAM fail when moving objects occupy the scene that violate the static assumption of bundle adjustment. The failed updates of moving GS affects the static GS and contaminates the full map over long frames. Although some efforts have been made by concurrent works to consider moving objects for GS-SLAM, they simply detect and remove the moving regions from GS rendering ("anti'' dynamic GS-SLAM), where only the static background could benefit from GS. To this end, we propose the first real-time GS-SLAM, "DynaGSLAM'', that achieves high-quality online GS rendering, tracking, motion predictions of moving objects in dynamic scenes while jointly estimating accurate ego motion. Our DynaGSLAM outperforms SOTA static & "Anti'' dynamic GS-SLAM on three dynamic real datasets, while keeping speed and memory efficiency in practice.
- Abstract（参考訳）: 同時局在マッピング(SLAM)は、コンピュータビジョン、ロボティクス、自律走行車/ドローンにとって最も重要な環境認識およびナビゲーションアルゴリズムの1つである。
したがって、高品質で高速なマッピングが根本的な問題となる。
3D Gaussian Splatting(3DGS)がレンダリング品質とスピードの優れた明示的な表現として登場したことで、最先端(SOTA)の作業は、GSをSLAMに導入した。
古典的なポイントクラウドSLAMと比較して、GS-SLAMは入力カメラビューから学習し、高品質なテクスチャで見えないビューを合成することによって、測光情報を生成する。
しかし、これらのGS-SLAMは、移動物体がバンドル調整の静的仮定に反するシーンを占有するときに失敗する。
移動GSの更新が失敗したことは、静的GSに影響を与え、長いフレーム上のフルマップを汚染する。
GS-SLAMの移動物体を同時に検討する試みは行われているが、静的背景のみをGSの恩恵を受けるGSレンダリング(anti''' dynamic GS-SLAM)から移動領域を検出・除去する作業は行われている。
我々のDynaGSLAMは、3つの動的な実データに対してSOTAの静的および"Anti''の動的GS-SLAMより優れており、実際は速度とメモリ効率を保っている。
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