NGM-SLAM: Gaussian Splatting SLAM with Radiance Field Submap

要約

Gaussian Spluttingに基づいたSLAMシステムは、迅速なリアルタイムレンダリングと高忠実度マッピングの能力により、注目を集めています。
ただし、現在のガウススプラットスラムシステムは通常、大きなシーン表現に苦労しており、効果的なループ閉鎖検出がありません。
これらの問題に対処するために、進歩的なシーン表現のために神経放射輝度フィールドサブマップを利用し、神経放射輝度フィールドと3Dガウスのスプラッティングの強度を効果的に統合する最初の3DGSベースのスラムシステムであるNGM-SLAMを紹介します。
ニューラルラディアンスフィールドサブマップを監督として利用し、融合サブマップのガウスレンダリングを通じて高品質のシーン表現とオンラインループ閉鎖調整を実現します。
複数の現実世界のシーンと大規模なシーンデータセットでの結果は、この方法が正確な穴の充填と高品質のシーン表現を実現し、単眼、ステレオ、RGB-Dの入力をサポートし、最先端のシーンの再構築と追跡パフォーマンスを達成できることを示しています。

要約(オリジナル)

SLAM systems based on Gaussian Splatting have garnered attention due to their capabilities for rapid real-time rendering and high-fidelity mapping. However, current Gaussian Splatting SLAM systems usually struggle with large scene representation and lack effective loop closure detection. To address these issues, we introduce NGM-SLAM, the first 3DGS based SLAM system that utilizes neural radiance field submaps for progressive scene expression, effectively integrating the strengths of neural radiance fields and 3D Gaussian Splatting. We utilize neural radiance field submaps as supervision and achieve high-quality scene expression and online loop closure adjustments through Gaussian rendering of fused submaps. Our results on multiple real-world scenes and large-scale scene datasets demonstrate that our method can achieve accurate hole filling and high-quality scene expression, supporting monocular, stereo, and RGB-D inputs, and achieving state-of-the-art scene reconstruction and tracking performance.

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