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近年来，3DGS在自动驾驶领域的城市场景重建中展现出巨大潜力。然而，当前的城市场景重建方法通常依赖于多模态传感器输入，例如激光雷达和图像。尽管激光雷达点云提供的几何先验在很大程度上可以缓解重建中的不适定性，但在实践中获取如此精确的激光雷达数据仍然具有挑战性：
i）需要对激光雷达与其他传感器之间进行精确的时空标定，因为它们可能并非同时捕获数据；ii）当激光雷达和相机安装在不同位置时，空间未对准会导致重投影误差。为了避免获取精确激光雷达深度的困难，本文提出了 D²GS，一种无需激光雷达的城市场景重建框架。在这项工作中，获得了与激光雷达效果相当，但更密集、更精确的几何先验。本次自动驾驶之心为大家邀请到D²GS作者 博世创新软件中心，三维重建算法专家张友健为大家详细分析本篇工作。
论文标题：D2GS: Dense Depth Regularization for LiDAR-free Urban Scene Reconstruction
论文链接：https://arxiv.org/abs/2510.25173
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