NGM-SLAM: Gaussian Splatting SLAM with Radiance Field Submap

要約

ガウススプラッティングに基づく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のマッピングが可能であることから注目を集めている。しかし、現在のガウススプラッティングSLAMシステムは、通常、大規模なシーン表現に苦戦し、効果的なループ閉鎖検出を欠いている。これらの問題に対処するために、我々は、ニューラル放射輝度場と3Dガウススプラッティングの長所を効果的に統合し、漸進的なシーン表現のためにニューラル放射輝度場サブマップを利用する、最初の3DGSベースのSLAMシステムであるNGM-SLAMを紹介する。神経輝度場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により、高品質なシーン表現とオンラインループ閉鎖調整を実現する。複数の実世界のシーンと大規模なシーンデータセットに対する我々の結果は、我々の手法が正確な穴埋めと高品質なシーン表現を実現し、単眼、ステレオ、RGB-D入力をサポートし、最先端のシーン再構成と追跡性能を達成できることを示している。

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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