論文の概要: VGGT-Motion: Motion-Aware Calibration-Free Monocular SLAM for Long-Range Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05508v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 10:07:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.87767
• Title: VGGT-Motion: Motion-Aware Calibration-Free Monocular SLAM for Long-Range Consistency
• Title（参考訳）: VGGT-Motion:ロングランジ一貫性のためのモーションアウェアキャリブレーションフリー単分子SLAM
• Authors: Zhuang Xiong, Chen Zhang, Qingshan Xu, Wenbing Tao,
• Abstract要約: VGGT-Motion(VGGT-Motion)は、キロスケールの軌道上での効率的なグローバル整合性のためのキャリブレーションフリーSLAMシステムである。 まず,光学フローを用いて適応分割を誘導する動き認識サブマップ構築機構を提案する。 次に、アンカー駆動のダイレクトSim(3)登録戦略を設計する。 実験により、VGGT-Motionは軌道の精度と効率を著しく改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.71501560297241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite recent progress in calibration-free monocular SLAM via 3D vision foundation models, scale drift remains severe on long sequences. Motion-agnostic partitioning breaks contextual coherence and causes zero-motion drift, while conventional geometric alignment is computationally expensive. To address these issues, we propose VGGT-Motion, a calibration-free SLAM system for efficient and robust global consistency over kilometer-scale trajectories. Specifically, we first propose a motion-aware submap construction mechanism that uses optical flow to guide adaptive partitioning, prune static redundancy, and encapsulate turns for stable local geometry. We then design an anchor-driven direct Sim(3) registration strategy. By exploiting context-balanced anchors, it achieves search-free, pixel-wise dense alignment and efficient loop closure without costly feature matching. Finally, a lightweight submap-level pose graph optimization enforces global consistency with linear complexity, enabling scalable long-range operation. Experiments show that VGGT-Motion markedly improves trajectory accuracy and efficiency, achieving state-of-the-art performance in zero-shot, long-range calibration-free monocular SLAM.
• Abstract（参考訳）: 3次元視覚基礎モデルによるキャリブレーションフリー単分子SLAMの最近の進歩にもかかわらず、長周期でのスケールドリフトは厳しいままである。 動きに依存しない分割は文脈的コヒーレンスを破り、ゼロモーションドリフトを引き起こすが、従来の幾何学的アライメントは計算的に高価である。 これらの問題に対処するために、キロスケールの軌道上での効率よくロバストな大域的整合性を実現するキャリブレーションフリーSLAMシステムであるVGGT-Motionを提案する。 具体的には、まず、光学的フローを用いて、適応的分割、プルーン静的冗長性、および安定な局所幾何学のためのカプセル化を誘導する動き認識サブマップ構築機構を提案する。 次に、アンカー駆動のダイレクトSim(3)登録戦略を設計する。 コンテクストバランスの取れたアンカーを利用することで、検索不要でピクセルワイドなアライメントと効率的なループクロージャを実現する。 最後に、軽量なサブマップレベルのポーズグラフ最適化は、線形複雑性によるグローバルな一貫性を強制し、スケーラブルな長距離操作を可能にする。 実験により、VGGT-Motionは軌道精度と効率を著しく向上し、ゼロショット・長距離キャリブレーションフリー単分子SLAMにおける最先端性能を実現した。

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