A Constrained Optimization Approach for Gaussian Splatting from Coarsely-posed Images and Noisy Lidar Point Clouds

📄 arXiv: 2504.09129v1 📥 PDF

作者: Jizong Peng, Tze Ho Elden Tse, Kai Xu, Wenchao Gao, Angela Yao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-12

💡 一句话要点

提出一种基于约束优化的高斯溅射方法，用于从粗略位姿图像和噪声激光雷达点云中重建场景。

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

关键词: 3D高斯溅射 相机位姿估计 约束优化 点云重建 SLAM

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法依赖于耗时的SfM算法进行初始化，限制了其在真实场景和大规模重建中的应用。
  2. 该论文提出一种约束优化方法，将相机位姿估计分解为相机到中心和中心到世界的优化，并引入参数敏感性约束。
  3. 实验结果表明，该方法在自建数据集和公开数据集上均优于现有3DGS基线和COLMAP辅助方法。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)是一种强大的重建技术，但它需要从精确的相机位姿和高保真点云进行初始化。通常，初始化来自运动结构(SfM)算法；然而，SfM是耗时的，并且限制了3DGS在真实场景和大规模场景重建中的应用。我们提出了一种约束优化方法，用于同时进行相机位姿估计和3D重建，而不需要SfM支持。我们方法的核心是将相机位姿分解为一系列相机到(设备)中心和(设备)中心到世界的优化。为了方便起见，我们提出了两个约束条件，这些约束条件取决于每个参数组的敏感性，并限制每个参数的搜索空间。此外，由于我们直接从噪声点云中学习场景几何，我们提出了几何约束来提高重建质量。实验表明，所提出的方法在我们的收集数据集和两个公共基准上，显著优于现有的(多模态)3DGS基线和由COLMAP补充的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射（3DGS）方法依赖于运动结构（SfM）算法进行初始化，而SfM算法计算成本高昂，限制了3DGS在真实世界场景和大规模场景重建中的应用。因此，如何从粗略的相机位姿和噪声激光雷达点云中高效、高质量地重建场景是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是通过约束优化方法，同时进行相机位姿估计和3D重建，从而避免对SfM的依赖。具体而言，将相机位姿分解为相机到设备中心和设备中心到世界的优化，并引入约束条件来限制参数搜索空间，提高优化效率和重建质量。这种分解和约束的设计旨在利用不同参数组的敏感性，更有效地进行优化。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 相机位姿分解：将相机位姿分解为相机到设备中心和设备中心到世界的变换。2) 参数敏感性分析：分析不同参数组对重建结果的敏感性。3) 约束条件设计：基于参数敏感性，设计约束条件来限制参数搜索空间。4) 几何约束：利用噪声点云中的几何信息，设计几何约束来提高重建质量。5) 联合优化：将相机位姿估计和3D重建问题转化为一个约束优化问题，并进行求解。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了一种基于约束优化的相机位姿估计和3D重建方法，该方法不需要SfM的初始化，可以直接从粗略的相机位姿和噪声激光雷达点云中进行重建。与现有方法相比，该方法更加高效，并且能够处理更大规模的场景。

关键设计：1) 相机位姿分解策略：将相机位姿分解为相机到设备中心和设备中心到世界的变换，简化了优化问题。2) 参数敏感性约束：根据不同参数组的敏感性，设计不同的约束条件，提高了优化效率。3) 几何约束：利用点云的几何信息，设计了几何约束，提高了重建质量。4) 损失函数：使用了包括光度损失、深度损失和几何损失在内的多种损失函数，以提高重建的准确性和鲁棒性。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在自建数据集和两个公开数据集上均优于现有的3DGS基线方法和COLMAP辅助方法。具体性能提升数据未知，但摘要中明确指出是“显著优于”。该方法在无需SfM初始化的情况下，实现了高质量的3D重建，具有重要的实际意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。通过从低质量的传感器数据中进行高效、准确的3D重建，可以降低对硬件的要求，扩展应用场景，并为相关应用提供更可靠的环境感知能力。未来，该方法有望进一步推广到更大规模、更复杂的场景重建中。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) is a powerful reconstruction technique, but it needs to be initialized from accurate camera poses and high-fidelity point clouds. Typically, the initialization is taken from Structure-from-Motion (SfM) algorithms; however, SfM is time-consuming and restricts the application of 3DGS in real-world scenarios and large-scale scene reconstruction. We introduce a constrained optimization method for simultaneous camera pose estimation and 3D reconstruction that does not require SfM support. Core to our approach is decomposing a camera pose into a sequence of camera-to-(device-)center and (device-)center-to-world optimizations. To facilitate, we propose two optimization constraints conditioned to the sensitivity of each parameter group and restricts each parameter's search space. In addition, as we learn the scene geometry directly from the noisy point clouds, we propose geometric constraints to improve the reconstruction quality. Experiments demonstrate that the proposed method significantly outperforms the existing (multi-modal) 3DGS baseline and methods supplemented by COLMAP on both our collected dataset and two public benchmarks.