FOCI: Trajectory Optimization on Gaussian Splats

要約

3D Gaussian Splutting（3DGS）は、3D再構築およびビュー合成方法における神経放射輝度（NERF）のより速い代替品として最近人気を博しました。
3DGSでエンコードされた空間情報を活用して、この作業は、ガウス自身の軌跡を直接最適化できるアルゴリズムであるフォーカス（フィールドオーバーラップ衝突積分）を提案します。
病巣は、ガウス間のオーバーラップ積分の概念を使用して、3DGの新規で解釈可能な衝突定式化を活用します。
環境の移動性を過小評価する保守的な境界ボックスでロボットを表す他のアプローチとは反対に、環境とロボットをガウスのスプラットとして表すことを提案します。
これは望ましい計算プロパティだけでなく、オリエンテーションを意識する計画を可能にし、ロボットが非常に狭くて狭いスペースを通過できるようにします。
合成と実際のガウスの両方のスプラットの両方でアルゴリズムを広範囲にテストし、数十万人のガウシア人が環境を構成していても、数秒で計算できる、何秒でも計算できる衝突のないレッグロボットの衝突のない軌跡を紹介します。
プロジェクトページとコードはhttps://rffr.leggedrobotics.com/works/foci/で入手できます。

要約(オリジナル)

3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently gained popularity as a faster alternative to Neural Radiance Fields (NeRFs) in 3D reconstruction and view synthesis methods. Leveraging the spatial information encoded in 3DGS, this work proposes FOCI (Field Overlap Collision Integral), an algorithm that is able to optimize trajectories directly on the Gaussians themselves. FOCI leverages a novel and interpretable collision formulation for 3DGS using the notion of the overlap integral between Gaussians. Contrary to other approaches, which represent the robot with conservative bounding boxes that underestimate the traversability of the environment, we propose to represent the environment and the robot as Gaussian Splats. This not only has desirable computational properties, but also allows for orientation-aware planning, allowing the robot to pass through very tight and narrow spaces. We extensively test our algorithm in both synthetic and real Gaussian Splats, showcasing that collision-free trajectories for the ANYmal legged robot that can be computed in a few seconds, even with hundreds of thousands of Gaussians making up the environment. The project page and code are available at https://rffr.leggedrobotics.com/works/foci/

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