論文の概要: LR-SGS: Robust LiDAR-Reflectance-Guided Salient Gaussian Splatting for Self-Driving Scene Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12647v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 04:35:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-16 17:38:11.906237
- Title: LR-SGS: Robust LiDAR-Reflectance-Guided Salient Gaussian Splatting for Self-Driving Scene Reconstruction
- Title（参考訳）: LR-SGS:ロバストLiDAR-reflectance-Guided Salient Gaussian Splattingによる自動運転シーン再構築
- Authors: Ziyu Chen, Fan Zhu, Hui Zhu, Deyi Kong, Xinkai Kuang, Yujia Zhang, Chunmao Jiang,
- Abstract要約: 本稿では, 自律走行シーンに対する頑健かつ効率的なLiDAR-reflectance-guided Salient Gaussian Splatting法(LR-SGS)を提案する。
LR-SGSはより少ないガウスと短い訓練時間でより優れた再構成性能を達成する。
特に、複雑な照明シーンでは、OmniReを1.18dBPSNRで上回ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.07185750862275
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent 3D Gaussian Splatting (3DGS) methods have demonstrated the feasibility of self-driving scene reconstruction and novel view synthesis. However, most existing methods either rely solely on cameras or use LiDAR only for Gaussian initialization or depth supervision, while the rich scene information contained in point clouds, such as reflectance, and the complementarity between LiDAR and RGB have not been fully exploited, leading to degradation in challenging self-driving scenes, such as those with high ego-motion and complex lighting. To address these issues, we propose a robust and efficient LiDAR-reflectance-guided Salient Gaussian Splatting method (LR-SGS) for self-driving scenes, which introduces a structure-aware Salient Gaussian representation, initialized from geometric and reflectance feature points extracted from LiDAR and refined through a salient transform and improved density control to capture edge and planar structures. Furthermore, we calibrate LiDAR intensity into reflectance and attach it to each Gaussian as a lighting-invariant material channel, jointly aligned with RGB to enforce boundary consistency. Extensive experiments on the Waymo Open Dataset demonstrate that LR-SGS achieves superior reconstruction performance with fewer Gaussians and shorter training time. In particular, on Complex Lighting scenes, our method surpasses OmniRe by 1.18 dB PSNR.
- Abstract（参考訳）: 近年の3次元ガウス散乱(3DGS)法は、自動運転シーンの再構築と新しいビュー合成の実現可能性を示している。
しかし、既存のほとんどの手法はカメラのみに頼っているか、ガウスの初期化や奥行き監視にのみLiDARを使っているが、リフレクタンスのような点雲に含まれるリッチなシーン情報や、LiDARとRGBの相補性は十分に活用されていないため、エゴモーションや複雑な照明など、困難な自動運転シーンの劣化につながっている。
これらの問題に対処するため,我々は,LiDARから抽出した幾何学的・反射的特徴点から初期化され,サリアン変換により洗練され,エッジと平面構造を捕捉するための密度制御を改善した,構造認識されたサリアン・ガウス表現を導入した,自律シーンのためのロバストかつ効率的なLiDAR反射率誘導型サリアン・ガウス・スプレイティング法(LR-SGS)を提案する。
さらに、LiDAR強度をリフレクタンスに調整し、各ガウスアンに光不変物質チャネルとしてアタッチし、RGBと協調して境界整合を強制する。
Waymo Open Dataset での大規模な実験により、LR-SGS はガウシアンを減らし、訓練時間を短縮し、より優れた再構築性能を発揮することが示された。
特に、複雑な照明シーンでは、OmniReを1.18dBPSNRで上回ります。
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