論文の概要: TVG-SLAM: Robust Gaussian Splatting SLAM with Tri-view Geometric Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23207v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 12:31:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.773978
• Title: TVG-SLAM: Robust Gaussian Splatting SLAM with Tri-view Geometric Constraints
• Title（参考訳）: TVG-SLAM: 立体幾何学制約付きロバストガウス格子SLAM
• Authors: Zhen Tan, Xieyuanli Chen, Lei Feng, Yangbing Ge, Shuaifeng Zhi, Jiaxiong Liu, Dewen Hu,
• Abstract要約: TVG-SLAMはRGBのみの堅牢な3DGS SLAMシステムである。 本手法はロバスト性を向上し,平均的絶対軌道誤差(ATE)を69.0%削減し,最先端のレンダリング品質を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.121665995381324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have enabled RGB-only SLAM systems to achieve high-fidelity scene representation. However, the heavy reliance of existing systems on photometric rendering loss for camera tracking undermines their robustness, especially in unbounded outdoor environments with severe viewpoint and illumination changes. To address these challenges, we propose TVG-SLAM, a robust RGB-only 3DGS SLAM system that leverages a novel tri-view geometry paradigm to ensure consistent tracking and high-quality mapping. We introduce a dense tri-view matching module that aggregates reliable pairwise correspondences into consistent tri-view matches, forming robust geometric constraints across frames. For tracking, we propose Hybrid Geometric Constraints, which leverage tri-view matches to construct complementary geometric cues alongside photometric loss, ensuring accurate and stable pose estimation even under drastic viewpoint shifts and lighting variations. For mapping, we propose a new probabilistic initialization strategy that encodes geometric uncertainty from tri-view correspondences into newly initialized Gaussians. Additionally, we design a Dynamic Attenuation of Rendering Trust mechanism to mitigate tracking drift caused by mapping latency. Experiments on multiple public outdoor datasets show that our TVG-SLAM outperforms prior RGB-only 3DGS-based SLAM systems. Notably, in the most challenging dataset, our method improves tracking robustness, reducing the average Absolute Trajectory Error (ATE) by 69.0\% while achieving state-of-the-art rendering quality. The implementation of our method will be released as open-source.
• Abstract（参考訳）: 近年の3Dガウススティング(3DGS)により、RGBのみのSLAMシステムが高忠実度シーン表現を実現している。 しかし、カメラトラッキングにおける既存のシステムのレンダリング損失への依存度は、特に厳しい視点と照明の変化のある非有界な屋外環境において、その頑丈さを損なう。 これらの課題に対処するため、我々は、一貫したトラッキングと高品質なマッピングを確保するために、新しい三ビュー幾何学パラダイムを活用する、堅牢なRGBのみの3DGS SLAMシステムであるTVG-SLAMを提案する。 信頼性のあるペアワイズ対応を一貫したトリビューマッチングに集約し,フレーム間のロバストな幾何学的制約を形成する高密度トリビューマッチングモジュールを提案する。 追従のためのハイブリッド幾何制約を提案する。この手法は,光量損失と相補的な幾何学的手がかりを構築し,劇的な視点シフトや照明変動の下でも正確かつ安定したポーズ推定を実現する。 本稿では,3次元対応からの幾何的不確かさを新たな初期化ガウスにエンコードする確率的初期化戦略を提案する。 さらに、マッピング遅延によるトラッキングドリフトを緩和する動的レンダリングトラスト機構を設計する。 複数の屋外データセットの実験では、TVG-SLAMはRGBのみの3DGSベースのSLAMシステムよりも優れていた。 特に、最も困難なデータセットでは、ロバスト性を向上し、最先端のレンダリング品質を達成しつつ、平均的絶対軌道誤差(ATE)を69.0\%削減する。 本手法の実装をオープンソースとして公開する。

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