論文の概要: PMGS: Reconstruction of Projectile Motion across Large Spatiotemporal Spans via 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02660v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 17:49:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.463963
- Title: PMGS: Reconstruction of Projectile Motion across Large Spatiotemporal Spans via 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: PMGS : 3次元ガウススプラッティングによる時空間空間における投射運動の再構築
- Authors: Yijun Xu, Jingrui Zhang, Yuhan Chen, Dingwen Wang, Lei Yu, Chu He,
- Abstract要約: 本研究では,3次元ガウス散乱によるプロジェクタイルの再構成に着目したPMGSを提案する。
本稿では,ニュートン力学を橋渡し,ポーズ推定を行う加速度制約を導入し,運動状態に基づいて学習率を適応的にスケジュールする動的シミュレート変形戦略を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.314869696272297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modeling complex rigid motion across large spatiotemporal spans remains an unresolved challenge in dynamic reconstruction. Existing paradigms are mainly confined to short-term, small-scale deformation and offer limited consideration for physical consistency. This study proposes PMGS, focusing on reconstructing Projectile Motion via 3D Gaussian Splatting. The workflow comprises two stages: 1) Target Modeling: achieving object-centralized reconstruction through dynamic scene decomposition and an improved point density control; 2) Motion Recovery: restoring full motion sequences by learning per-frame SE(3) poses. We introduce an acceleration consistency constraint to bridge Newtonian mechanics and pose estimation, and design a dynamic simulated annealing strategy that adaptively schedules learning rates based on motion states. Futhermore, we devise a Kalman fusion scheme to optimize error accumulation from multi-source observations to mitigate disturbances. Experiments show PMGS's superior performance in reconstructing high-speed nonlinear rigid motion compared to mainstream dynamic methods.
- Abstract（参考訳）: 大きな時空間にわたって複雑な剛性運動をモデル化することは、動的再構成において未解決の課題である。
既存のパラダイムは、主に短期的、小規模な変形に限られており、物理的整合性に対する限定的な考慮を提供する。
本研究では,3次元ガウス平滑化による投射運動の再構成に着目したPMGSを提案する。
ワークフローには2つのステージがある。
1)目標モデリング:動的シーン分解と点密度制御の改善によるオブジェクト分散再構築の実現
2) 動作回復: フレームごとのSE(3)ポーズを学習して全動作シーケンスを復元する。
本稿では,ニュートン力学を橋渡し,ポーズ推定を行うための加速度整合性制約を導入し,運動状態に基づいて学習率を適応的にスケジュールする動的擬似アニーリング戦略を設計する。
さらに,マルチソース観測による誤差蓄積を最適化し,障害を軽減するために,カルマン融合方式を考案した。
実験の結果,PMGSの高速非線形剛性運動の再現性能は,主流の動的手法に比べて優れていた。
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