LVD-GS: Gaussian Splatting SLAM for Dynamic Scenes via Hierarchical Explicit-Implicit Representation Collaboration Rendering
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Haebom
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저자
Wenkai Zhu, Xu Li, Qimin Xu, Benwu Wang, Kun Wei, Yiming Peng, Zihang Wang
LVD-GS: LiDAR-Visual 3D Gaussian Splatting SLAM
개요
본 논문은 대규모 동적 야외 환경에서의 SLAM 성능 한계를 해결하기 위해 LiDAR와 Visual 정보를 융합한 3D Gaussian Splatting SLAM 시스템인 LVD-GS를 제안한다. 인간의 사고 과정을 모방한 계층적 협업 표현 모듈을 통해 맵핑 최적화를 위한 상호 보완을 촉진하여 스케일 드리프트를 완화하고 재구축의 견고성을 향상시킨다. 또한, 동적 객체의 영향을 효과적으로 제거하기 위해 DINO-Depth 특징으로부터의 불확실성 추정을 기반으로 개방형 세계 분할과 암시적 잔차 제약을 융합하여 세분화된 동적 마스크를 생성하는 결합된 동적 모델링 모듈을 제시한다.
시사점, 한계점
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LiDAR와 Visual 정보를 융합하여 3D Gaussian Splatting SLAM의 성능을 향상시킴.
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계층적 협업 표현 모듈을 통해 스케일 드리프트 및 재구축 견고성 문제를 해결.
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결합된 동적 모델링 모듈을 통해 동적 객체의 영향을 효과적으로 제거.
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KITTI, nuScenes, 자체 수집 데이터셋에서 기존 방법 대비 SOTA 성능을 달성.
