ActiveGAMER: Active GAussian Mapping through Efficient Rendering

要約

3D ガウス スプラッティング (3DGS) を利用して高品質でリアルタイムのシーン 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。
計算量が多く、アクティブなマッピングのパフォーマンスが制限される従来の NeRF ベースの方法とは異なり、当社のアプローチは 3DGS の効率的なレンダリング機能を活用し、複雑な環境でも効果的かつ効率的な探索を可能にします。
私たちのシステムの中核は、次善のビュー計画に最も有益な視点を動的に特定するレンダリングベースの情報ゲイン モジュールで、幾何学的な再構成精度とフォトメトリックな再構成精度の両方を向上させます。
また、ActiveGAMER は、再構築の完全性と忠実度を最大化するために、粗いものから細かいものまでの探索、後リファインメント、およびグローバル/ローカルのキーフレーム選択戦略を組み合わせた、慎重にバランスの取れたフレームワークを統合しています。
当社のシステムは、最先端の幾何学的および測光精度と完全性で環境を自律的に探索および再構築し、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により、アクティブ マッピング タスクにおける ActiveGAMER の有効性が明らかになりました。

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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