ActiveGAMER: Active GAussian Mapping through Efficient Rendering

要約

3Dガウススプラッティング（3DG）を利用して高品質のリアルタイムシーンマッピングと探索を実現するアクティブマッピングシステムであるActiveGamerを紹介します。
アクティブマッピングパフォーマンスを計算的に要求し、制限する従来のNERFベースの方法とは異なり、このアプローチは3DGの効率的なレンダリング機能を活用し、複雑な環境で効果的かつ効率的な探索を可能にします。
システムのコアは、レンダリングベースの情報ゲインモジュールで、次のベストビュー計画の最も有益な視点を動的に識別し、幾何学的および測光再構成の精度の両方を強化します。
ActiveGamerは、粗から洗練された探索、補充後、グローバルローカルなキーフレーム選択戦略を組み合わせて、慎重にバランスの取れたフレームワークを統合し、再構成の完全性と忠実度を最大化します。
当社のシステムは、最先端の幾何学的および測光の精度と完全性で環境を自律的に調査および再構築し、両方の側面で既存のアプローチを大幅に上回ります。
レプリカやMP3Dなどのベンチマークデータセットに関する広範な評価は、アクティブマッピングタスクにおけるActiveGamerの有効性を強調しています。

要約(オリジナル)

We introduce ActiveGAMER, an active mapping system that utilizes 3D Gaussian Splatting (3DGS) to achieve high-quality, real-time scene mapping and exploration. Unlike traditional NeRF-based methods, which are computationally demanding and restrict active mapping performance, our approach leverages the efficient rendering capabilities of 3DGS, allowing effective and efficient exploration in complex environments. The core of our system is a rendering-based information gain module that dynamically identifies the most informative viewpoints for next-best-view planning, enhancing both geometric and photometric reconstruction accuracy. ActiveGAMER also integrates a carefully balanced framework, combining coarse-to-fine exploration, post-refinement, and a global-local keyframe selection strategy to maximize reconstruction completeness and fidelity. Our system autonomously explores and reconstructs environments with state-of-the-art geometric and photometric accuracy and completeness, significantly surpassing existing approaches in both aspects. Extensive evaluations on benchmark datasets such as Replica and MP3D highlight ActiveGAMER’s effectiveness in active mapping tasks.

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