論文の概要: LIT-GS: LiDAR-Inertial-Thermal Gaussian Splatting for Illumination-Robust Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20424v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 16:06:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.97277
• Title: LIT-GS: LiDAR-Inertial-Thermal Gaussian Splatting for Illumination-Robust Mapping
• Title（参考訳）: LIT-GS:LiDAR-Inertial-Thermal Gaussian Splatting for Illumination-Robust Mapping
• Authors: Shikuan Shi, Chunran Zheng, Jiaming Xu, Tianyong Ye, Tao Yu, Yukang Cui,
• Abstract要約: LIT-GS(LiDAR-Iertial-thermal Gaussian Splatting framework)を提案する。 我々は、LIV視覚マップポイントを信頼性に配慮したクロスモーダルアンカーとして利用し、信頼性の高い熱-LiDARアソシエーションを確立する。 局所的に観測された平面と整合する3次元点の制約を制約するLiDAR平面規則化微分可微分スプラッティング法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.353975244787629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaussian Splatting has enabled real-time neural rendering, yet existing LiDAR-inertial-visual (LIV) Gaussian mapping pipelines remain fragile under illumination changes and texture-deficient scenes due to their reliance on RGB photometric cues. We present LIT-GS, a LiDAR-inertial-thermal Gaussian Splatting framework that injects LiDAR-derived plane geometry as an explicit constraint in both pose/structure refinement and Gaussian optimization. Specifically, we exploit LIV visual map points as confidence-aware cross-modal anchors to establish reliable thermal-LiDAR associations, and incorporate weighted LiDAR point-to-plane residuals into bundle adjustment to jointly refine camera poses and 3D points under weak thermal supervision. Building on the refined structure, we further introduce a LiDAR-plane-regularized differentiable splatting objective that constrains rendered 3D points to align with locally observed planes, mitigating surface thickening and structural drift in low-contrast thermal imagery. Experiments on proprietary sequences and public datasets demonstrate that LIT-GS consistently improves geometric accuracy and rendering quality over state-of-the-art LIV-based Gaussian Splatting baselines, particularly in challenging lighting conditions.
• Abstract（参考訳）: Gaussian Splattingは、リアルタイムなニューラルレンダリングを可能にしているが、既存のLiDAR-慣性視覚(LIV)マッピングパイプラインは、RGB測光キューに依存するため、照明変化やテクスチャ不足のシーン下でも脆弱である。 LIT-GSはLiDARから導かれる平面幾何学をポーズ/構造改善とガウス最適化の両方において明示的な制約として注入する,LiDAR-慣性-熱的ガウス散乱フレームワークである。 具体的には、LIV視覚マップポイントを信頼性に配慮したクロスモーダルアンカーとして利用し、信頼性の高い熱-LiDARアソシエーションを確立するとともに、重み付けされたLiDARポイント・ツー・プレーン残差をバンドル調整に組み込んで、カメラのポーズと3Dポイントを弱熱監督下で調整する。 改良された構造を基盤として,低コントラスト熱画像における表面の厚みと構造的ドリフトを緩和し,局所的に観察された平面と整合する3次元点を制約したLiDAR平面規則化微分可微分スプレイティングの目的を導入する。 プロプライエタリなシーケンスとパブリックデータセットの実験により、LIT-GSは、特に挑戦的な照明条件において、最先端のLIVベースのガウススプラッティングベースラインよりも幾何的精度とレンダリング品質を一貫して改善することを示した。

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