論文の概要: MipSLAM: Alias-Free Gaussian Splatting SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06989v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 02:20:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.586338
• Title: MipSLAM: Alias-Free Gaussian Splatting SLAM
• Title（参考訳）: MipSLAM: Alias-free Gaussian Splatting SLAM
• Authors: Yingzhao Li, Yan Li, Shixiong Tian, Yanjie Liu, Lijun Zhao, Gim Hee Lee,
• Abstract要約: MipSLAM は周波数対応の 3D Gaussian Splatting (3DGS) SLAM フレームワークである。 EAAアルゴリズムは幾何対応の数値積分によりガウスの寄与を近似する。 SA-PGOモジュールは周波数領域における軌道推定を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.971343082631485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces MipSLAM, a frequency-aware 3D Gaussian Splatting (3DGS) SLAM framework capable of high-fidelity anti-aliased novel view synthesis and robust pose estimation under varying camera configurations. Existing 3DGS-based SLAM systems often suffer from aliasing artifacts and trajectory drift due to inadequate filtering and purely spatial optimization. To overcome these limitations, we propose an Elliptical Adaptive Anti-aliasing (EAA) algorithm that approximates Gaussian contributions via geometry-aware numerical integration, avoiding costly analytic computation. Furthermore, we present a Spectral-Aware Pose Graph Optimization (SA-PGO) module that reformulates trajectory estimation in the frequency domain, effectively suppressing high-frequency noise and drift through graph Laplacian analysis. A novel local frequency-domain perceptual loss is also introduced to enhance fine-grained geometric detail recovery. Extensive evaluations on Replica and TUM datasets demonstrate that MipSLAM achieves state-of-the-art rendering quality and localization accuracy across multiple resolutions while maintaining real-time capability. Code is available at https://github.com/yzli1998/MipSLAM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,周波数対応3Dガウススティング(3DGS)のSLAMフレームワークであるMipSLAMについて紹介する。 既存の3DGSベースのSLAMシステムは、不適切なフィルタリングと純粋に空間最適化のため、アーティファクトのエイリアスや軌道ドリフトに悩まされることが多い。 これらの制限を克服するため,幾何学的数値積分によるガウス的寄与を近似する楕円適応型アンチエイリアス法 (EAA) を提案する。 さらに、周波数領域における軌道推定を再構成し、グラフラプラシアン解析による高周波ノイズやドリフトを効果的に抑制するスペクトル対応ポーズグラフ最適化(SA-PGO)モジュールを提案する。 局所周波数領域の知覚損失も導入され、微細な幾何学的ディテールの回復が促進される。 ReplicaとTUMデータセットの大規模な評価は、MipSLAMがリアルタイム能力を維持しながら、複数の解像度にわたる最先端のレンダリング品質とローカライズ精度を実現していることを示している。 コードはhttps://github.com/yzli1998/MipSLAM.comで入手できる。

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