GS-Planner: A Gaussian-Splatting-based Planning Framework for Active High-Fidelity Reconstruction

要約

アクティブ再構成技術により、ロボットが完全にカバーするシーン データを自律的に収集できるようになり、ユーザーは退屈で時間のかかるデータ収集プロセスから解放されます。
しかし、不適切なシーン表現に基づいて設計された既存の方法では、非現実的な再構成結果が示されたり、オンライン品質評価が不可能になったりします。
最近の明示的な放射輝度フィールド技術の進歩により、オンラインでのアクティブな高忠実度の再構成が実現可能になりました。
この論文では、3D ガウス スプラッティングを使用したアクティブな高忠実度再構成のための計画フレームワークである GS-Planner を提案します。
未観察領域を認識するための 3DGS の改良により、ロボットを誘導するための 3DGS マップの再構成品質と完全性をオンラインで評価します。
次に、サンプリングベースのアクティブな再構成戦略を設計して、観察されていない領域を探索し、再構成の幾何学的およびテクスチャの品質を向上させます。
完全なロボットのアクティブ再構築システムを確立するために、高い敏捷性を備えたロボット プラットフォームとしてクアローターを選択しました。
次に、3DGS を使用して安全制約を考案し、3DGS マップ内でクアッドローター ナビゲーション用の実行可能な軌道を生成します。
私たちの方法の有効性を検証するために、非常に現実的なシミュレーションシーンで広範な実験とアブレーション研究を実施します。

要約(オリジナル)

Active reconstruction technique enables robots to autonomously collect scene data for full coverage, relieving users from tedious and time-consuming data capturing process. However, designed based on unsuitable scene representations, existing methods show unrealistic reconstruction results or the inability of online quality evaluation. Due to the recent advancements in explicit radiance field technology, online active high-fidelity reconstruction has become achievable. In this paper, we propose GS-Planner, a planning framework for active high-fidelity reconstruction using 3D Gaussian Splatting. With improvement on 3DGS to recognize unobserved regions, we evaluate the reconstruction quality and completeness of 3DGS map online to guide the robot. Then we design a sampling-based active reconstruction strategy to explore the unobserved areas and improve the reconstruction geometric and textural quality. To establish a complete robot active reconstruction system, we choose quadrotor as the robotic platform for its high agility. Then we devise a safety constraint with 3DGS to generate executable trajectories for quadrotor navigation in the 3DGS map. To validate the effectiveness of our method, we conduct extensive experiments and ablation studies in highly realistic simulation scenes.

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