MM3DGS SLAM: Multi-modal 3D Gaussian Splatting for SLAM Using Vision, Depth, and Inertial Measurements

📄 arXiv: 2404.00923v1 📥 PDF

作者: Lisong C. Sun, Neel P. Bhatt, Jonathan C. Liu, Zhiwen Fan, Zhangyang Wang, Todd E. Humphreys, Ufuk Topcu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-04-01

备注: Project Webpage: https://vita-group.github.io/MM3DGS-SLAM

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出MM3DGS以解决SLAM中的多模态地图表示问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: SLAM 3D高斯 多模态数据 实时渲染 轨迹跟踪 光度渲染 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有的SLAM方法在处理无姿态相机图像和惯性测量时存在精度不足的问题。
  2. 论文提出的MM3DGS方法利用3D高斯进行地图表示，结合无姿态图像和惯性测量，实现了更高效的SLAM。
  3. 实验结果显示，MM3DGS在跟踪精度上提升了3倍，光度渲染质量提升了5%，并支持实时高分辨率地图渲染。

📝 摘要（中文）

同时定位与地图构建（SLAM）对于位置跟踪和场景理解至关重要。基于3D高斯的地图表示能够使用多个姿态相机实现场景的真实重建和实时渲染。我们首次展示了使用3D高斯进行无姿态相机图像和惯性测量的地图表示，可以实现准确的SLAM。我们的MM3DGS方法克服了先前神经辐射场表示的局限性，实现了更快的渲染、尺度感知和改进的轨迹跟踪。该框架利用包含预积分惯性测量、深度估计和光度渲染质量度量的相对姿态变换的损失函数，支持关键帧映射和跟踪。我们还发布了一个多模态数据集UT-MM，数据来自配备相机和惯性测量单元的移动机器人。实验评估表明，MM3DGS在多个场景中实现了3倍的跟踪提升和5%的光度渲染质量提升，同时允许高分辨率密集3D地图的实时渲染。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有SLAM方法在处理无姿态相机图像和惯性测量时的精度不足问题。现有方法多依赖于有姿态相机图像，导致在动态环境中表现不佳。

核心思路：MM3DGS方法的核心在于使用3D高斯进行地图表示，结合无姿态图像和惯性测量，能够实现更快速的渲染和更准确的轨迹跟踪。这种设计使得系统能够在复杂环境中保持高效性和准确性。

技术框架：该方法的整体架构包括关键帧映射和跟踪模块，利用预积分惯性测量、深度估计和光度渲染质量度量的损失函数进行优化。系统通过多模态数据输入，整合不同传感器的信息，提升SLAM性能。

关键创新：MM3DGS的主要创新在于首次将3D高斯与无姿态图像和惯性测量结合，克服了传统神经辐射场表示的局限性，实现了更快的渲染速度和更好的轨迹跟踪能力。

关键设计：在损失函数设计上，MM3DGS引入了相对姿态变换的损失，结合深度估计和光度渲染质量度量，确保了地图的高质量重建和实时渲染。

📊 实验亮点

实验结果表明，MM3DGS在多个场景中实现了3倍的跟踪精度提升和5%的光度渲染质量提升，相较于当前的3DGS SLAM最先进技术，显著提高了实时高分辨率密集3D地图的渲染能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等。通过提高SLAM的精度和效率，MM3DGS能够在复杂环境中实现更可靠的定位与地图构建，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Simultaneous localization and mapping is essential for position tracking and scene understanding. 3D Gaussian-based map representations enable photorealistic reconstruction and real-time rendering of scenes using multiple posed cameras. We show for the first time that using 3D Gaussians for map representation with unposed camera images and inertial measurements can enable accurate SLAM. Our method, MM3DGS, addresses the limitations of prior neural radiance field-based representations by enabling faster rendering, scale awareness, and improved trajectory tracking. Our framework enables keyframe-based mapping and tracking utilizing loss functions that incorporate relative pose transformations from pre-integrated inertial measurements, depth estimates, and measures of photometric rendering quality. We also release a multi-modal dataset, UT-MM, collected from a mobile robot equipped with a camera and an inertial measurement unit. Experimental evaluation on several scenes from the dataset shows that MM3DGS achieves 3x improvement in tracking and 5% improvement in photometric rendering quality compared to the current 3DGS SLAM state-of-the-art, while allowing real-time rendering of a high-resolution dense 3D map. Project Webpage: https://vita-group.github.io/MM3DGS-SLAM