論文の概要: Embracing Dynamics: Dynamics-aware 4D Gaussian Splatting SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04844v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 08:56:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 20:53:39.573605
• Title: Embracing Dynamics: Dynamics-aware 4D Gaussian Splatting SLAM
• Title（参考訳）: ダイナミクスを取り入れる:ダイナミクスを意識した4Dガウス散乱SLAM
• Authors: Zhicong Sun, Jacqueline Lo, Jinxing Hu,
• Abstract要約: D4DGS-SLAMは動的環境のための4DGSマップ表現に基づく最初のSLAMである。 時間次元をシーン表現に組み込むことで、D4DGS-SLAMは動的シーンの高品質な再構成を可能にする。 提案手法は,カメラのポーズトラッキングとマップの品質の両方において,最先端の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simultaneous localization and mapping (SLAM) technology now has photorealistic mapping capabilities thanks to the real-time high-fidelity rendering capability of 3D Gaussian splatting (3DGS). However, due to the static representation of scenes, current 3DGS-based SLAM encounters issues with pose drift and failure to reconstruct accurate maps in dynamic environments. To address this problem, we present D4DGS-SLAM, the first SLAM method based on 4DGS map representation for dynamic environments. By incorporating the temporal dimension into scene representation, D4DGS-SLAM enables high-quality reconstruction of dynamic scenes. Utilizing the dynamics-aware InfoModule, we can obtain the dynamics, visibility, and reliability of scene points, and filter stable static points for tracking accordingly. When optimizing Gaussian points, we apply different isotropic regularization terms to Gaussians with varying dynamic characteristics. Experimental results on real-world dynamic scene datasets demonstrate that our method outperforms state-of-the-art approaches in both camera pose tracking and map quality.
• Abstract（参考訳）: 同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)技術は、3Dガウススプラッティング(3DGS)のリアルタイム高忠実性レンダリング機能のおかげで、光写実性マッピング機能を持つようになった。 しかし、シーンの静的表現のため、現在の3DGSベースのSLAMは、ポーズドリフトと動的環境における正確な地図の再構築に失敗した問題に遭遇する。 この問題に対処するため,動的環境に対する4DGSマップ表現に基づく最初のSLAM法であるD4DGS-SLAMを提案する。 時間次元をシーン表現に組み込むことで、D4DGS-SLAMは動的シーンの高品質な再構成を可能にする。 動的に認識されたInfoModuleを利用することで、シーンポイントのダイナミックス、可視性、信頼性を取得し、それに従って安定した静的ポイントをフィルタリングする。 ガウス点を最適化するとき、異なる等方正則化項を様々な動的特性を持つガウスに適用する。 実世界の動的シーンデータセットによる実験結果から,本手法はカメラポーズ追跡とマップ品質の両方において最先端の手法よりも優れていることが示された。

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