LiDAR-3DGS: LiDAR Reinforced 3D Gaussian Splatting for Multimodal Radiance Field Rendering

📄 arXiv: 2409.16296v1 📥 PDF

作者: Hansol Lim, Hanbeom Chang, Jongseong Brad Choi, Chul Min Yeum

分类: cs.CV, cs.GR, eess.IV

发布日期: 2024-09-09

DOI: 10.1016/j.cag.2025.104293.

💡 一句话要点

LiDAR-3DGS：利用激光雷达增强3D高斯溅射，实现多模态辐射场渲染

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D高斯溅射 辐射场渲染 激光雷达 多模态融合 点云配准

📋 核心要点

  1. 现有基于图像的3D高斯溅射方法难以捕捉精细结构，如螺栓和孔径等，限制了其在工程领域的应用。
  2. LiDAR-3DGS通过融合激光雷达点云数据增强3DGS输入，无需修改底层3DGS算法即可提升模型细节和精度。
  3. 实验结果表明，即使使用商用级激光雷达，LiDAR-3DGS也能在PSNR和SSIM指标上获得显著提升，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文探索了多模态输入在基于3D高斯溅射(3DGS)的辐射场渲染中的应用潜力。我们提出了一种名为LiDAR-3DGS的新方法，该方法利用激光雷达生成的点云来增强3DGS的输入，从而显著提高3D模型的精度和细节。我们展示了一种系统的激光雷达增强3DGS的方法，能够捕捉重要的特征，例如螺栓、孔径以及其他仅基于图像的特征容易遗漏的细节。这些细节对于远程监控和维护等工程应用至关重要。在不修改底层3DGS算法的情况下，我们证明了即使适量添加激光雷达生成的点云也能显著提高模型感知质量。在3万次迭代时，我们的方法生成的模型在PSNR和SSIM方面分别提高了7.064%和0.565%。由于本研究中使用的激光雷达是常用的商用级设备，因此观察到的改进是适度的，并且可以通过更高级别的激光雷达系统进一步增强。此外，这些改进可以补充辐射场渲染的其他衍生工作，并为未来的激光雷达和计算机视觉集成建模提供新的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于图像的3D高斯溅射方法在重建3D模型时，对于一些细小的结构特征，例如螺栓、孔径等，容易丢失或重建不准确。这限制了其在需要高精度3D模型的工程应用场景中的应用，例如远程监控和维护等。

核心思路：论文的核心思路是利用激光雷达（LiDAR）获取的点云数据来增强3DGS的输入。激光雷达能够直接测量物体的三维信息，可以弥补图像在几何信息上的不足，从而提高3DGS重建模型的精度和细节。论文并没有修改3DGS的底层算法，而是专注于如何有效地将LiDAR数据融入到3DGS的流程中。

技术框架：LiDAR-3DGS的整体框架可以概括为：首先，使用激光雷达扫描目标场景，获取点云数据。然后，将点云数据与图像数据进行配准，并将配准后的点云数据作为3DGS的额外输入。3DGS算法利用融合后的数据进行训练，最终生成高质量的3D模型。该框架的关键在于点云数据的配准和融合，以及如何利用这些数据来指导3DGS的训练过程。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将激光雷达点云数据引入到3DGS的训练过程中，从而显著提高了3D模型的精度和细节。与传统的仅使用图像数据的3DGS方法相比，LiDAR-3DGS能够捕捉到更多的几何信息，尤其是在一些细小的结构特征上表现更佳。这种多模态融合的方法为未来的3D建模提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计在于如何将激光雷达点云数据有效地融入到3DGS的训练过程中。具体而言，论文采用了一种系统的方法来进行LiDAR增强，包括点云数据的预处理、配准以及融合。论文并没有详细说明具体的点云配准算法，但强调了配准的精度对于最终模型质量的重要性。此外，论文也没有修改3DGS的损失函数或网络结构，而是直接利用融合后的数据进行训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，在3万次迭代后，LiDAR-3DGS生成的模型在PSNR和SSIM指标上分别提高了7.064%和0.565%。虽然使用的激光雷达是商用级设备，但仍然取得了显著的性能提升。这表明LiDAR-3DGS具有很大的潜力，可以通过使用更高级别的激光雷达系统进一步提高模型质量。该方法在不修改底层3DGS算法的情况下实现了性能提升，具有良好的通用性和可扩展性。

🎯 应用场景

LiDAR-3DGS在工程领域具有广泛的应用前景，例如远程监控、维护和逆向工程。通过高精度3D模型，工程师可以远程检查设备状态、预测潜在问题，并进行虚拟维护。此外，该方法还可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域，为这些应用提供更准确的环境感知能力。未来，结合更高精度的激光雷达，LiDAR-3DGS有望在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore the capabilities of multimodal inputs to 3D Gaussian Splatting (3DGS) based Radiance Field Rendering. We present LiDAR-3DGS, a novel method of reinforcing 3DGS inputs with LiDAR generated point clouds to significantly improve the accuracy and detail of 3D models. We demonstrate a systematic approach of LiDAR reinforcement to 3DGS to enable capturing of important features such as bolts, apertures, and other details that are often missed by image-based features alone. These details are crucial for engineering applications such as remote monitoring and maintenance. Without modifying the underlying 3DGS algorithm, we demonstrate that even a modest addition of LiDAR generated point cloud significantly enhances the perceptual quality of the models. At 30k iterations, the model generated by our method resulted in an increase of 7.064% in PSNR and 0.565% in SSIM, respectively. Since the LiDAR used in this research was a commonly used commercial-grade device, the improvements observed were modest and can be further enhanced with higher-grade LiDAR systems. Additionally, these improvements can be supplementary to other derivative works of Radiance Field Rendering and also provide a new insight for future LiDAR and computer vision integrated modeling.