3DGS(三维高斯散射)与SLAM技术结合的应用


3DGS(三维高斯散射)与SLAM(即时定位与地图构建)技术的结合,为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析:


一、核心融合原理

1. 3DGS在SLAM中的角色
  • 场景表示:替代传统点云或体素地图,通过高斯函数集合显式建模场景几何与外观。
  • 动态建模:通过时间参数化高斯(如位置、协方差随时间变化),实时跟踪运动物体。
  • 可微渲染:支持端到端优化,联合优化相机位姿(SLAM前端)与场景表示(SLAM后端)。
2. 结合框架示例
  • 前端:传统视觉/LiDAR里程计估计初始位姿。
  • 后端:基于3DGS的稠密地图构建,通过可微渲染优化位姿与高斯参数。
  • 动态处理:对移动物体分配独立高斯集,通过光流或目标检测约束其运动轨迹。

二、典型应用场景

1. 动态环境SLAM
  • 挑战:传统SLAM在行人、车辆等动态场景中易失效。
  • 3DGS方案
    • 为静态背景与动态物体分别建模高斯集合。
    • 通过时序优化分离静态/动态高斯参数(如动态高斯的位移场)。
### 3DGS SLAM 技术实现及应用 #### 3D 高斯溅射(Gaussian Splatting)概述 3D 高斯溅射作为一种新兴的场景表示方法,在多模态同步定位(SLAM)领域展现了显著的优势。这种方法通过将空间中的点云数据转换成一组具有位置、方向大小参数化的高斯分布来描述环境,从而提供了一种高效且灵活的方式处理视觉、深度惯性测量等多种传感器的数据[^1]。 #### MM3DGS SLAM 的核心机制 MM3DGS SLAM 是一个多模态框架,它不仅能够利用 RGB 像信息,还能结合来自 LiDAR 或 ToF 设备提供的稠密深度以及 IMU 数据完成精确定位高质量的地。具体来说: - **多模态融合**:系统接收来自不同类型的感知设备的信息流,并对其进行预处理以提取特征; - **鲁棒跟踪模块**:采用先进的 Dense-SLAM 方法确保即使是在复杂动态环境中也能稳定追踪相机运动轨迹; - **高精度地**:借助于上述获得的姿态估计结果,配合高效的渲染引擎实时更新并细化三维模型; - **不确定性的量化**:引入了对于观测噪声水平的认知,使得最终输出更加贴近真实世界情况的同时提高了系统的适应能力[^2]。 ```python def update_map(gaussians, new_observation): """ 更新高斯溅射地 参数: gaussians (list): 当前存在的所有高斯体素列表 new_observation (dict): 新加入的一组观察值 返回: updated_gaussians (list): 经过调整后的最新版高斯集合 """ # 对新来的观测做初步筛选去除异常点 filtered_points = filter_outliers(new_observation['points']) # 将合格的新点按照一定规则分配给最接近它们已知位置处的老成员们 assigned_pairs = assign_closest(filtered_points, gaussians) # 调整现有高斯参数使其更好地拟合新增加进来的内容 for pair in assigned_pairs: adjust_parameters(pair[0], pair[1]) return gaussians ``` #### 实验验证性能表现 通过对多个公开可用的标准测试集如 Replica、TUM-RGBD ScanNet 进行评估表明,相较于其他同类解决方案而言,MM3DGS SLAM 不仅能够在各种规模环境下生成逼真的重成果,而且具备更高的运算效率——可达每秒十帧以上持续运作而不影响质量。
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