Event3DGS: Event-Based 3D Gaussian Splatting for High-Speed Robot Egomotion

📄 arXiv: 2406.02972v4 📥 PDF

作者: Tianyi Xiong, Jiayi Wu, Botao He, Cornelia Fermuller, Yiannis Aloimonos, Heng Huang, Christopher A. Metzler

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-05 (更新: 2024-10-14)

备注: In the 8th Annual Conference on Robot Learning (CoRL 2024)

💡 一句话要点

Event3DGS：基于事件相机的高速机器人三维高斯溅射

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

关键词: 事件相机 三维重建 高斯溅射 机器人 高速运动

📋 核心要点

  1. 传统基于帧的3DGS方法在高速运动下会产生运动模糊和伪影，限制了其在机器人领域的应用。
  2. Event3DGS利用事件相机的高时间分辨率，克服运动模糊问题，实现高速运动下的高保真三维重建。
  3. 实验表明，Event3DGS在重建质量上优于现有方法，计算成本显著降低，并能融合帧信息进一步提升外观保真度。

📝 摘要（中文）

三维高斯溅射(3DGS)通过结合可微渲染和显式的基于点的场景表示，展示了突破性的三维重建能力。然而，由于高速运动带来的运动模糊和伪影，3DGS在机器人领域的应用受到限制。为了解决这个问题，我们提出了Event3DGS，一个基于事件的3DGS框架。通过利用事件相机卓越的时间分辨率，Event3DGS可以在高速运动下重建高保真的三维结构和外观。在多个合成和真实数据集上的大量实验表明，与现有的基于事件的密集三维场景重建框架相比，Event3DGS具有优越性；Event3DGS在降低95%计算成本的同时，显著提高了重建质量(+3dB)。我们的框架还允许将一些运动模糊的基于帧的测量结果纳入重建过程，以进一步提高外观保真度，而不会损失结构精度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高速运动（例如机器人快速运动）场景下，传统基于帧的3DGS方法由于运动模糊而导致的三维重建质量下降的问题。现有方法无法有效利用高速运动中捕捉到的信息，导致重建结果出现伪影和结构失真。

核心思路：论文的核心思路是利用事件相机的高时间分辨率特性，将3DGS框架扩展到事件数据领域。事件相机只记录场景中亮度变化的事件，因此不受运动模糊的影响。通过将事件数据与3DGS相结合，可以实现高速运动下的高精度三维重建。

技术框架：Event3DGS框架主要包含以下几个阶段：1) 事件数据预处理：将原始事件数据转换为适合3DGS处理的格式。2) 三维高斯初始化：使用事件数据初始化场景中的三维高斯分布。3) 可微渲染：基于事件数据和三维高斯分布，进行可微渲染，生成预测的事件流。4) 优化：通过最小化预测事件流与真实事件流之间的差异，优化三维高斯分布的参数，从而实现场景的三维重建。5) 可选的帧融合：将少量帧图像信息融入优化过程，以提升外观质量。

关键创新：Event3DGS的关键创新在于将3DGS框架与事件相机数据相结合，克服了高速运动带来的运动模糊问题。此外，该方法还提出了一种新的事件数据可微渲染方法，能够有效地利用事件数据进行三维重建。与现有基于事件的重建方法相比，Event3DGS能够实现更高的重建质量和更低的计算成本。

关键设计：Event3DGS的关键设计包括：1) 事件数据预处理方法，用于将原始事件数据转换为体素网格或点云等形式。2) 事件数据可微渲染方法，该方法需要考虑事件的极性（正或负）和时间戳信息。3) 损失函数的设计，通常包括事件流的重投影误差和正则化项，以保证重建结果的平滑性和稀疏性。4) 融合帧信息的策略，例如将帧图像的颜色信息作为三维高斯分布的属性进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Event3DGS在多个合成和真实数据集上进行了评估，实验结果表明，与现有的基于事件的密集三维场景重建框架相比，Event3DGS在重建质量上提高了3dB，同时计算成本降低了95%。此外，该方法还能够有效地融合帧图像信息，进一步提高外观保真度。

🎯 应用场景

Event3DGS在机器人自主导航、无人机高速飞行、增强现实等领域具有广泛的应用前景。该技术可以帮助机器人在高速运动中准确感知周围环境，从而实现更安全、更高效的自主行为。此外，Event3DGS还可以用于创建高质量的三维模型，用于虚拟现实和游戏等应用。

📄 摘要（原文）

By combining differentiable rendering with explicit point-based scene representations, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has demonstrated breakthrough 3D reconstruction capabilities. However, to date 3DGS has had limited impact on robotics, where high-speed egomotion is pervasive: Egomotion introduces motion blur and leads to artifacts in existing frame-based 3DGS reconstruction methods. To address this challenge, we introduce Event3DGS, an {\em event-based} 3DGS framework. By exploiting the exceptional temporal resolution of event cameras, Event3GDS can reconstruct high-fidelity 3D structure and appearance under high-speed egomotion. Extensive experiments on multiple synthetic and real-world datasets demonstrate the superiority of Event3DGS compared with existing event-based dense 3D scene reconstruction frameworks; Event3DGS substantially improves reconstruction quality (+3dB) while reducing computational costs by 95\%. Our framework also allows one to incorporate a few motion-blurred frame-based measurements into the reconstruction process to further improve appearance fidelity without loss of structural accuracy.