論文の概要: ParkGaussian: Surround-view 3D Gaussian Splatting for Autonomous Parking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01386v1
- Date: Sun, 04 Jan 2026 05:54:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.267592
- Title: ParkGaussian: Surround-view 3D Gaussian Splatting for Autonomous Parking
- Title（参考訳）: ParkGaussian: 自律駐車のための3Dガウシアンスプレイティング
- Authors: Xiaobao Wei, Zhangjie Ye, Yuxiang Gu, Zunjie Zhu, Yunfei Guo, Yingying Shen, Shan Zhao, Ming Lu, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Rongfeng Lu, Hangjun Ye,
- Abstract要約: パーキングは自動走行システム(ADS)にとって重要な課題であり、混雑する駐車スペースやGPS搭載環境に特有の課題がある。
既存の作業は2D駐車スロットの認識、マッピング、ローカライゼーションに重点を置いている。
本稿では,3次元ガウシアンスプラッティング(3DGS)を統合した駐車シーン再構築のための最初のフレームワークであるParkGaussianを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.87315646330573
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Parking is a critical task for autonomous driving systems (ADS), with unique challenges in crowded parking slots and GPS-denied environments. However, existing works focus on 2D parking slot perception, mapping, and localization, 3D reconstruction remains underexplored, which is crucial for capturing complex spatial geometry in parking scenarios. Naively improving the visual quality of reconstructed parking scenes does not directly benefit autonomous parking, as the key entry point for parking is the slots perception module. To address these limitations, we curate the first benchmark named ParkRecon3D, specifically designed for parking scene reconstruction. It includes sensor data from four surround-view fisheye cameras with calibrated extrinsics and dense parking slot annotations. We then propose ParkGaussian, the first framework that integrates 3D Gaussian Splatting (3DGS) for parking scene reconstruction. To further improve the alignment between reconstruction and downstream parking slot detection, we introduce a slot-aware reconstruction strategy that leverages existing parking perception methods to enhance the synthesis quality of slot regions. Experiments on ParkRecon3D demonstrate that ParkGaussian achieves state-of-the-art reconstruction quality and better preserves perception consistency for downstream tasks. The code and dataset will be released at: https://github.com/wm-research/ParkGaussian
- Abstract（参考訳）: パーキングは自動走行システム(ADS)にとって重要な課題であり、混雑する駐車スペースやGPS搭載環境に特有の課題がある。
しかし、既存の研究は2次元駐車スロットの認識、マッピング、ローカライゼーションに重点を置いており、3次元再構成は未探索のままであり、駐車シナリオにおける複雑な空間幾何学を捉えるのに不可欠である。
再建された駐車場シーンの視覚的品質は、駐車場の入り口がスロット認識モジュールであることから、直接的に自律駐車の恩恵を受けない。
これらの制約に対処するため、駐車シーンの復元に特化して設計されたParkRecon3Dという最初のベンチマークをキュレートする。
4つのサラウンドビューの魚眼カメラからのセンサーデータと、キャリブレーションされた外装と密集した駐車スロットアノテーションが含まれている。
そこで,3次元ガウシアンスプラッティング(3DGS)を統合した最初のフレームワークであるParkGaussianを提案する。
そこで我々は,既存の駐車認識手法を活用し,スロット領域の合成品質を向上させるスロット認識再構築戦略を導入する。
ParkRecon3Dの実験では、ParkGaussianが最先端の再構築品質を達成し、下流タスクに対する認識整合性を向上することを示した。
コードとデータセットは、https://github.com/wm-research/ParkGaussian.comでリリースされる。
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