論文の概要: GSFusion:Globally Optimized LiDAR-Inertial-Visual Mapping for Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23273v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 06:15:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.206045
- Title: GSFusion:Globally Optimized LiDAR-Inertial-Visual Mapping for Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: GSFusion:Globallytimized LiDAR-Inertial-Visual Mapping for Gaussian Splatting
- Authors: Jaeseok Park, Chanoh Park, Minsu Kim, Soohwan Kim,
- Abstract要約: 本稿では,GSFusionを提案する。これはLDAR-Inertial-Visual Mapのオンラインマッピングシステムで,グローバルなポーズグラフ最適化におけるサーベイル・ツー・サーフェル制約による高精度マップの整合性を保証する。
公開とデータセットの実験では、既存の3DGS SLAMシステムよりも、レンダリング品質とマップ構築効率が優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.665306154754564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While 3D Gaussian Splatting (3DGS) has revolutionized photorealistic mapping, conventional approaches based on camera sensor, even RGB-D, suffer from fundamental limitations such as high computational load, failure in environments with poor texture or illumination, and short operational ranges. LiDAR emerges as a robust alternative, but its integration with 3DGS introduces new challenges, such as the need for exceptional global alignment for photorealistic quality and prolonged optimization times caused by sparse data. To address these challenges, we propose GSFusion, an online LiDAR-Inertial-Visual mapping system that ensures high-precision map consistency through a surfel-to-surfel constraint in the global pose-graph optimization. To handle sparse data, our system employs a pixel-aware Gaussian initialization strategy for efficient representation and a bounded sigmoid constraint to prevent uncontrolled Gaussian growth. Experiments on public and our datasets demonstrate our system outperforms existing 3DGS SLAM systems in terms of rendering quality and map-building efficiency.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) はフォトリアリスティックマッピングに革命をもたらしたが、カメラセンサーに基づく従来のアプローチは、RGB-Dでさえも、高い計算負荷、テクスチャや照明の弱い環境での故障、短い操作範囲といった基本的な制限に悩まされている。
LiDARは堅牢な代替手段として登場したが、3DGSとの統合により、フォトリアリスティックな品質に対する例外的なグローバルアライメントの必要性や、スパースデータによる長期最適化といった、新たな課題がもたらされる。
これらの課題に対処するため,GSFusionというオンラインLiDAR-Inertial-Visualマッピングシステムを提案する。
スパースデータの処理には,効率的な表現のための画素対応ガウス初期化戦略と有界シグモイド制約を用い,ガウスの未制御成長を防止する。
公開とデータセットの実験では、既存の3DGS SLAMシステムよりも、レンダリング品質とマップ構築効率が優れています。
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