論文の概要: HS-SLAM: Hybrid Representation with Structural Supervision for Improved Dense SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21778v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 17:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 18:49:11.662222
• Title: HS-SLAM: Hybrid Representation with Structural Supervision for Improved Dense SLAM
• Title（参考訳）: HS-SLAM:高密度SLAMのための構造的スーパービジョンによるハイブリッド表現
• Authors: Ziren Gong, Fabio Tosi, Youmin Zhang, Stefano Mattoccia, Matteo Poggi,
• Abstract要約: NeRFベースのSLAMは、最近、追跡と再構築において有望な成果を上げている。 これらの問題に対処するためにHS-SLAMを提案する。 本稿では,ハッシュグリッド,トリプレーン,ワンブロブの相補的強みを組み合わせたハイブリッド符号化ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.82194947459594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: NeRF-based SLAM has recently achieved promising results in tracking and reconstruction. However, existing methods face challenges in providing sufficient scene representation, capturing structural information, and maintaining global consistency in scenes emerging significant movement or being forgotten. To this end, we present HS-SLAM to tackle these problems. To enhance scene representation capacity, we propose a hybrid encoding network that combines the complementary strengths of hash-grid, tri-planes, and one-blob, improving the completeness and smoothness of reconstruction. Additionally, we introduce structural supervision by sampling patches of non-local pixels rather than individual rays to better capture the scene structure. To ensure global consistency, we implement an active global bundle adjustment (BA) to eliminate camera drifts and mitigate accumulative errors. Experimental results demonstrate that HS-SLAM outperforms the baselines in tracking and reconstruction accuracy while maintaining the efficiency required for robotics.
• Abstract（参考訳）: NeRFベースのSLAMは、最近、追跡と再構築において有望な成果を上げている。 しかし、既存の手法では、十分なシーン表現の提供、構造情報の取得、重要な動きや忘れられたシーンにおけるグローバルな一貫性の維持といった課題に直面している。 この目的のために,これらの問題に対処するためのHS-SLAMを提案する。 シーン表現能力を向上させるために,ハッシュグリッド,トリプレーン,ワンブロブの相補的な強度を組み合わせたハイブリッド符号化ネットワークを提案する。 さらに、シーン構造をよりよく捉えるために、個々の光線ではなく、非局所画素のパッチをサンプリングすることで、構造的監視を導入する。 グローバルな整合性を確保するため,カメラのドリフトをなくし,累積誤差を軽減するために,アクティブなグローバルバンドル調整(BA)を実装した。 実験結果から, HS-SLAMは, ロボット工学に必要な効率を維持しつつ, トラッキングと再構築の精度において, ベースラインよりも優れていることが示された。

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