LiV-GS: LiDAR-Vision Integration for 3D Gaussian Splatting SLAM in Outdoor Environments

要約

微分可能な空間表現として 3D ガウスを活用する、屋外環境における LiDAR ビジュアル SLAM システムである LiV-GS を紹介します。
特に、LiV-GS は、大規模な屋外シーンで離散的でまばらな LiDAR データを連続微分可能なガウス マップと直接位置合わせする最初の方法であり、従来の LiDAR マッピングにおける固定解像度の制限を克服します。
このシステムは、フロントエンド追跡の共有共分散属性を使用して点群をガウス マップと位置合わせし、法線方向を損失関数に統合してガウス マップを改良します。
LiDAR の視野外のガウスを確実かつ安定して更新するために、これらのガウスを最も近い信頼できるガウスと密接に一致させる新しい条件付きガウス制約を導入します。
ターゲットを絞った調整により、LiV-GS は 7.98 FPS の速度で新しいビュー合成を行い、高速かつ正確なマッピングを実現できます。
広範な比較実験により、SLAM、画像レンダリング、マッピングにおける LiV-GS の優れたパフォーマンスが実証されました。
クロスモーダルのレーダーと LiDAR の位置特定の成功により、クロスモーダルのセマンティック測位とガウス マップを使用したオブジェクトのセグメンテーションにおけるアプリケーションに対する LiV-GS の可能性が強調されます。

要約(オリジナル)

We present LiV-GS, a LiDAR-visual SLAM system in outdoor environments that leverages 3D Gaussian as a differentiable spatial representation. Notably, LiV-GS is the first method that directly aligns discrete and sparse LiDAR data with continuous differentiable Gaussian maps in large-scale outdoor scenes, overcoming the limitation of fixed resolution in traditional LiDAR mapping. The system aligns point clouds with Gaussian maps using shared covariance attributes for front-end tracking and integrates the normal orientation into the loss function to refines the Gaussian map. To reliably and stably update Gaussians outside the LiDAR field of view, we introduce a novel conditional Gaussian constraint that aligns these Gaussians closely with the nearest reliable ones. The targeted adjustment enables LiV-GS to achieve fast and accurate mapping with novel view synthesis at a rate of 7.98 FPS. Extensive comparative experiments demonstrate LiV-GS’s superior performance in SLAM, image rendering and mapping. The successful cross-modal radar-LiDAR localization highlights the potential of LiV-GS for applications in cross-modal semantic positioning and object segmentation with Gaussian maps.

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