論文の概要: VarSplat: Uncertainty-aware 3D Gaussian Splatting for Robust RGB-D SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09673v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 13:42:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.34294
• Title: VarSplat: Uncertainty-aware 3D Gaussian Splatting for Robust RGB-D SLAM
• Title（参考訳）: VarSplat:ロバストなRGB-D SLAMのための不確実な3Dガウススプレイティング
• Authors: Anh Thuan Tran, Jana Kosecka,
• Abstract要約: VarSplatは3DGS-SLAMシステムである。 従来のRGB-D SLAMと比較して,VarSplatはロバスト性,競争性,優れたトラッキング,マッピング,新しいビューレンダリングを改善していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5823344978857388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) with 3D Gaussian Splatting (3DGS) enables fast, differentiable rendering and high-fidelity reconstruction across diverse real-world scenes. However, existing 3DGS-SLAM approaches handle measurement reliability implicitly, making pose estimation and global alignment susceptible to drift in low-texture regions, transparent surfaces, or areas with complex reflectance properties. To this end, we introduce VarSplat, an uncertainty-aware 3DGS-SLAM system that explicitly learns per-splat appearance variance. By using the law of total variance with alpha compositing, we then render differentiable per-pixel uncertainty map via efficient, single-pass rasterization. This map guides tracking, submap registration, and loop detection toward focusing on reliable regions and contributes to more stable optimization. Experimental results on Replica (synthetic) and TUM-RGBD, ScanNet, and ScanNet++ (real-world) show that VarSplat improves robustness and achieves competitive or superior tracking, mapping, and novel view synthesis rendering compared to existing studies for dense RGB-D SLAM.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)を併用したSLAMは、様々な現実世界のシーンで高速で微分可能なレンダリングと高忠実な再構築を可能にする。 しかし、既存の3DGS-SLAMアプローチは測定信頼性を暗黙的に処理し、低テクスチャ領域、透明な表面、複雑な反射特性を持つ領域でのポーズ推定と大域的なアライメントを許容する。 本稿では,不確実性を考慮した3DGS-SLAMシステムであるVarSplatを紹介する。 アルファ合成による全分散の法則を用いて、効率の良いシングルパスラスタ化により、画素毎の不確実性マップを描画する。 このマップは、トラッカー、サブマップ登録、ループ検出を信頼できる領域に集中させ、より安定した最適化に寄与する。 Replica (synthetic) と TUM-RGBD, ScanNet, ScanNet++ (real-world) の実験結果から, VarSplat は高密度 RGB-D SLAM に対する既存の研究と比較して,堅牢性を改善し,競争力や優れた追跡,マッピング,新規ビュー合成レンダリングを実現することが示された。

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