RoGER-SLAM: A Robust Gaussian Splatting SLAM System for Noisy and Low-light Environment Resilience
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Haebom
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저자
Huilin Yin, Zhaolin Yang, Linchuan Zhang, Gerhard Rigoll, Johannes Betz
RoGER-SLAM: Robust 3D Gaussian Splatting SLAM for Noise and Low-Light Environments
개요
본 논문은 시각적 입력의 노이즈와 저조도 환경에서 SLAM의 신뢰성을 향상시키는 RoGER-SLAM 시스템을 제안합니다. 3D Gaussian Splatting (3DGS) 기반 SLAM의 취약점을 개선하기 위해, RoGER-SLAM은 구조 보존 로버스트 퓨전 (SP-RoFusion), 잔차 균형 정규화를 통한 적응형 추적 목표, 그리고 CLIP 기반의 향상 모듈을 통합하여 노이즈와 저조도 환경에서의 맵핑 및 추적 성능을 향상시킵니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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노이즈 및 저조도 환경에서 3DGS-SLAM의 성능을 향상시키는 새로운 프레임워크 제시.
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SP-RoFusion, 적응형 추적 목표, CLIP 기반 향상 모듈의 통합으로 성능 개선.
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Replica, TUM, 실제 환경 시퀀스에서 다른 3DGS-SLAM 시스템 대비 우수한 성능 입증.
