論文の概要: $S^3$LAM: Surfel Splatting SLAM for Geometrically Accurate Tracking and Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20854v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 14:09:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.148053
• Title: $S^3$LAM: Surfel Splatting SLAM for Geometrically Accurate Tracking and Mapping
• Title（参考訳）: $S^3$LAM:幾何的精度の追跡とマッピングのためのSurfel Splatting SLAM
• Authors: Ruoyu Fan, Yuhui Wen, Jiajia Dai, Tao Zhang, Long Zeng, Yong-jin Liu,
• Abstract要約: S3$LAMはRGB-D SLAMシステムで、2Dサーベイルスプレイティングを利用して高精度な幾何学的表現を実現し、同時追跡とマッピングを実現している。 本稿では,計算効率を保ちながらマッピング精度を向上させる新しい適応曲面描画手法を提案する。 合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験により、$S3$LAMが最先端のパフォーマンスを達成することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.06010397493795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose $S^3$LAM, a novel RGB-D SLAM system that leverages 2D surfel splatting to achieve highly accurate geometric representations for simultaneous tracking and mapping. Unlike existing 3DGS-based SLAM approaches that rely on 3D Gaussian ellipsoids, we utilize 2D Gaussian surfels as primitives for more efficient scene representation. By focusing on the surfaces of objects in the scene, this design enables $S^3$LAM to reconstruct high-quality geometry, benefiting both mapping and tracking. To address inherent SLAM challenges including real-time optimization under limited viewpoints, we introduce a novel adaptive surface rendering strategy that improves mapping accuracy while maintaining computational efficiency. We further derive camera pose Jacobians directly from 2D surfel splatting formulation, highlighting the importance of our geometrically accurate representation that improves tracking convergence. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets validate that $S^3$LAM achieves state-of-the-art performance. Code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: S^3$LAMという新しいRGB-D SLAMシステムを提案する。 既存の3DGSベースのSLAMアプローチとは異なり、より効率的なシーン表現のためのプリミティブとして2Dガウス波を用いた。 現場の物体の表面に焦点を合わせることで、この設計により、S^3$LAMで高品質な幾何学を再構築することができ、マッピングと追跡の両方の恩恵を受けることができる。 限られた視点下でのリアルタイム最適化を含むSLAM固有の課題に対処するために,計算効率を維持しながらマッピング精度を向上させる適応曲面レンダリング戦略を導入する。 さらに,ジャコビアンを2次元サーベイルスプラッティングの定式化から直接引き起こし,追跡収束を改善する幾何学的に正確な表現の重要性を強調した。 合成と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、$S^3$LAMが最先端のパフォーマンスを達成することを証明している。 コードは公開されます。

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