論文の概要: DiskChunGS: Large-Scale 3D Gaussian SLAM Through Chunk-Based Memory Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.23030v1
- Date: Fri, 28 Nov 2025 09:52:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.845975
- Title: DiskChunGS: Large-Scale 3D Gaussian SLAM Through Chunk-Based Memory Management
- Title（参考訳）: DiskChunGS: チャンクベースのメモリ管理による大規模3DガウスSLAM
- Authors: Casimir Feldmann, Maximum Wilder-Smith, Vaishakh Patil, Michael Oechsle, Michael Niemeyer, Keisuke Tateno, Marco Hutter,
- Abstract要約: DiskChunGSはスケーラブルな3DGS SLAMシステムで、シーンを空間的なチャンクに分割し、ディスク上の不活性領域を保存しながらGPUメモリ内のアクティブ領域のみを保持する。
我々のアーキテクチャは、ポーズ推定とループ閉鎖のための既存のSLAMフレームワークとシームレスに統合され、大規模に一貫した再構築を可能にします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.6622011777237
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have demonstrated impressive results for novel view synthesis with real-time rendering capabilities. However, integrating 3DGS with SLAM systems faces a fundamental scalability limitation: methods are constrained by GPU memory capacity, restricting reconstruction to small-scale environments. We present DiskChunGS, a scalable 3DGS SLAM system that overcomes this bottleneck through an out-of-core approach that partitions scenes into spatial chunks and maintains only active regions in GPU memory while storing inactive areas on disk. Our architecture integrates seamlessly with existing SLAM frameworks for pose estimation and loop closure, enabling globally consistent reconstruction at scale. We validate DiskChunGS on indoor scenes (Replica, TUM-RGBD), urban driving scenarios (KITTI), and resource-constrained Nvidia Jetson platforms. Our method uniquely completes all 11 KITTI sequences without memory failures while achieving superior visual quality, demonstrating that algorithmic innovation can overcome the memory constraints that have limited previous 3DGS SLAM methods.
- Abstract（参考訳）: 近年の3D Gaussian Splatting (3DGS) の進歩は、リアルタイムレンダリング機能を備えた新規なビュー合成において、印象的な結果を示している。
しかし、3DGSとSLAMシステムの統合は、基本的なスケーラビリティの制限に直面している。
我々は、このボトルネックを克服するスケーラブルな3DGS SLAMシステムであるDiskChunGSを、シーンを空間的なチャンクに分割し、ディスク上の不活性領域を保存しながらGPUメモリ内のアクティブ領域のみを保持する、アウトオブコアアプローチで紹介する。
我々のアーキテクチャは、ポーズ推定とループ閉鎖のための既存のSLAMフレームワークとシームレスに統合され、大規模に一貫した再構築を可能にします。
屋内シーン(Replica, TUM-RGBD)、都市運転シナリオ(KITTI)、資源制約のあるNvidia JetsonプラットフォームについてDiskChunGSを検証する。
提案手法は,従来の3DGS SLAM法に制限されたメモリ制約を克服し,優れた視覚的品質を実現しつつ,メモリ障害のない11のKITTIシーケンスを一意に補完する。
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