論文の概要: DROID-SLAM in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19076v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 16:02:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.249283
• Title: DROID-SLAM in the Wild
• Title（参考訳）: 野生におけるDROID-SLAM
• Authors: Moyang Li, Zihan Zhu, Marc Pollefeys, Daniel Barath,
• Abstract要約: 本稿では,異なる不確かさを意識したバンドル調整を利用して動的環境を処理するリアルタイムRGB SLAMシステムを提案する。 提案システムは,10FPS前後でリアルタイムに動作しながら,散在する動的シナリオにおいて,最先端カメラのポーズとシーン形状を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.259688785743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a robust, real-time RGB SLAM system that handles dynamic environments by leveraging differentiable Uncertainty-aware Bundle Adjustment. Traditional SLAM methods typically assume static scenes, leading to tracking failures in the presence of motion. Recent dynamic SLAM approaches attempt to address this challenge using predefined dynamic priors or uncertainty-aware mapping, but they remain limited when confronted with unknown dynamic objects or highly cluttered scenes where geometric mapping becomes unreliable. In contrast, our method estimates per-pixel uncertainty by exploiting multi-view visual feature inconsistency, enabling robust tracking and reconstruction even in real-world environments. The proposed system achieves state-of-the-art camera poses and scene geometry in cluttered dynamic scenarios while running in real time at around 10 FPS. Code and datasets are available at https://github.com/MoyangLi00/DROID-W.git.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異なる不確かさを意識したバンドル調整を利用して動的環境を処理する,堅牢でリアルタイムなRGB SLAMシステムを提案する。 従来のSLAMメソッドは、通常静的なシーンを前提としており、モーションの存在下での障害の追跡に繋がる。 最近の動的SLAMアプローチでは、事前に定義された動的事前や不確実性対応マッピングを使用してこの問題に対処しようとするが、未知の動的オブジェクトや幾何学的マッピングが信頼できない高度に散らばったシーンに直面すると制限される。 対照的に,マルチビューの視覚的特徴の不整合を利用して画素ごとの不確実性を推定し,実環境においてもロバストなトラッキングと再構築を可能にする。 提案システムは,10FPS前後でリアルタイムに動作しながら,散在する動的シナリオにおいて,最先端カメラのポーズとシーン形状を実現する。 コードとデータセットはhttps://github.com/MoyangLi00/DROID-W.git.comで入手できる。

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