水中環境におけるフォトリアリスティックな単眼SLAM: WaterSplat-SLAM
WaterSplat-SLAM: Photorealistic Monocular SLAM in Underwater Environment
水中単眼SLAMのための新しいシステムを提案し、セマンティックな媒体フィルタリングとガウス写像を用いて、頑健なカメラ追跡と高忠実度の密度マッピングを実現した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Kangxu Wang, Shaofeng Zou, Chenxing Jiang, Yixiang Dai, Siang Chen, Shaojie Shen, Guijin Wang
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Underwater monocular SLAM is a challenging problem with applications from autonomous underwater vehicles to marine archaeology. However, existing underwater SLAM methods struggle to produce maps with high-fidelity rendering. In this paper, we propose WaterSplat-SLAM, a novel monocular underwater SLAM system that achieves robust pose estimation and photorealistic dense mapping. Specifically, we couple semantic medium filtering into two-view 3D reconstruction prior to enable underwater-adapted camera tracking and depth estimation. Furthermore, we present a semantic-guided rendering and adaptive map management strategy with an online medium-aware Gaussian map, modeling underwater environment in a photorealistic and compact manner. Experiments on multiple underwater datasets demonstrate that WaterSplat-SLAM achieves robust camera tracking and high-fidelity rendering in underwater environments.
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