GGD-SLAM: 動的環境向け汎用運動モデルを活用した単眼3DGS SLAM
GGD-SLAM: Monocular 3DGS SLAM Powered by Generalizable Motion Model for Dynamic Environments
動的環境下でのカメラ位置推定と高精細な稠密マッピングを、事前の意味注釈や深度入力なしで実現する、汎用運動モデルを用いた単眼3DGS SLAMフレームワークを提案した。
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: Yi Liu, Haoxuan Xu, Hongbo Duan, Keyu Fan, Zhengyang Zhang, Peiyu Zhuang, Pengting Luo, Houde Liu
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Visual SLAM algorithms achieve significant improvements through the exploration of 3D Gaussian Splatting (3DGS) representations, particularly in generating high-fidelity dense maps. However, they depend on a static environment assumption and experience significant performance degradation in dynamic environments. This paper presents GGD-SLAM, a framework that employs a generalizable motion model to address the challenges of localization and dense mapping in dynamic environments - without predefined semantic annotations or depth input. Specifically, the proposed system employs a First-In-First-Out (FIFO) queue to manage incoming frames, facilitating dynamic semantic feature extraction through a sequential attention mechanism. This is integrated with a dynamic feature enhancer to separate static and dynamic components. Additionally, to minimize dynamic distractors' impact on the static components, we devise a method to fill occluded areas via static information sampling and design a distractor-adaptive Structure Similarity Index Measure (SSIM) loss tailored for dynamic environments, significantly enhancing the system's resilience. Experiments conducted on real-world dynamic datasets demonstrate that the proposed system achieves state-of-the-art performance in camera pose estimation and dense reconstruction in dynamic scenes.
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