論文の概要: CGS-SLAM: Collaborative Gaussian Splatting based SLAM for Multi-Agent Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26868v1
- Date: Thu, 27 Aug 2026 09:31:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.330347
- Title: CGS-SLAM: Collaborative Gaussian Splatting based SLAM for Multi-Agent Reconstruction
- Title（参考訳）: CGS-SLAM:多エージェント再構成のための協調ガウス平滑化に基づくSLAM
- Abstract要約: CGS-SLAMは、RGBと慣性データのみを使用してマルチエージェントの3DGS SLAMを可能にするハイブリッド分散/分散システムである。
キーフレームエンコーディングはエージェント間で共有され、空間的重複の領域における動的キーフレーミングを可能にする。
複数のデータセットの実験では、競合追跡性能、最先端の手法による品質向上、正確なサブマップアライメントが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.022188673549244
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent advances in SLAM have leveraged 3DGS for photorealistic reconstruction and novel view synthesis. However, most methods rely on RGB-D input, which is unavailable on consumer-grade smartphones, and few integrate 3DGS within a collaborative framework. Therefore, we present CGS-SLAM, a hybrid decentralized/centralized system enabling multi-agent 3DGS SLAM using only RGB and inertial data. Each agent performs local tracking with inertial data as a motion prior and reconstructs a scaled map using a metric monocular depth estimator (Depth Pro). Keyframe encodings are shared among agents, enabling dynamic keyframing in regions of spatial overlaps with other agents, enhancing submap alignment. Afterwards, a central server aligns submaps using VGGT as a view alignment model. This bidirectional communication keeps communication cost low during mapping and global reconstruction in difficult GNSS-denied environments. Experiments on multiple datasets demonstrate competitive tracking performance, improved rendering quality over state-of-the-art methods, and accurate submap alignment.
- Abstract（参考訳）: SLAMの最近の進歩は、フォトリアリスティックな再構成と新しいビュー合成に3DGSを活用している。
しかし、ほとんどの手法はRGB-D入力に依存しており、コンシューマグレードのスマートフォンでは利用できない。
そこで本研究では,RGBと慣性データのみを用いたマルチエージェント3DGS SLAMを実現するハイブリッド分散/分散システムであるCGS-SLAMを提案する。
各エージェントは、慣性データによる局所追跡を先行動作として実行し、メートル法単眼深度推定器(Depth Pro)を用いてスケールマップを再構成する。
キーフレームエンコーディングはエージェント間で共有され、他のエージェントと空間的に重複する領域での動的キーフレーミングを可能にし、サブマップアライメントを向上させる。
その後、中央サーバはビューアライメントモデルとしてVGGTを使用してサブマップをアライメントする。
この双方向通信は、GNSSの複雑な環境下でのマッピングやグローバル再構築において、通信コストを低く抑える。
複数のデータセットの実験では、競合追跡性能、最先端の手法によるレンダリング品質の改善、正確なサブマップアライメントが示されている。
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