ExploreGS: a vision-based low overhead framework for 3D scene reconstruction

📄 arXiv: 2505.10578v1 📥 PDF

作者: Yunji Feng, Chengpu Yu, Fengrui Ran, Zhi Yang, Yinni Liu

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2025-05-14

💡 一句话要点

ExploreGS：一种低开销的无人机视觉三维场景重建框架

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

关键词: 三维重建 无人机 视觉SLAM 3D高斯溅射 词袋模型

📋 核心要点

  1. 传统三维重建方法依赖激光雷达，成本高昂且计算量大，难以在资源受限的无人机平台上部署。
  2. ExploreGS采用RGB图像作为输入，结合场景探索和模型重建，利用词袋模型加速处理，实现低成本高质量重建。
  3. 实验结果表明，ExploreGS在资源受限设备上表现出高效性和适用性，重建质量与先进方法相当。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ExploreGS的、基于视觉的低开销三维场景重建框架，专为无人机设计。ExploreGS利用RGB图像，用视觉模型替代了传统的基于激光雷达的点云获取过程，从而以更低的成本实现了高质量的重建。该框架集成了场景探索和模型重建，并利用词袋模型(BoW)实现实时处理能力，因此可以在机载设备上执行3D高斯溅射(3DGS)训练。在模拟和真实环境中的综合实验表明，ExploreGS框架在资源受限的设备上具有效率和适用性，同时保持了与最先进方法相当的重建质量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无人机平台上低成本、高质量三维场景重建的问题。现有方法，特别是基于激光雷达的方法，成本高、功耗大，难以在资源受限的无人机上部署。基于视觉的方法虽然成本较低，但在计算效率和重建质量上仍有提升空间。

核心思路：ExploreGS的核心思路是利用RGB图像作为输入，结合场景探索和3D高斯溅射（3DGS）技术，实现低成本、高质量的三维场景重建。通过视觉模型替代激光雷达，降低了硬件成本和功耗。同时，利用词袋模型（BoW）加速图像处理，提升了计算效率，使得3DGS训练能够在机载设备上实时进行。

技术框架：ExploreGS框架主要包含以下几个阶段：1) 场景探索：无人机在环境中自主导航，采集RGB图像。2) 图像处理：利用词袋模型（BoW）对图像进行特征提取和匹配，估计相机位姿。3) 3DGS训练：基于相机位姿和RGB图像，训练3D高斯溅射模型，实现三维场景重建。4) 模型优化：对3DGS模型进行优化，提高重建质量。整个框架集成了场景探索和模型重建，实现了端到端的重建流程。

关键创新：ExploreGS的关键创新在于将视觉模型、场景探索和3DGS技术相结合，实现了一种低开销、高质量的三维场景重建方案。与传统方法相比，ExploreGS无需昂贵的激光雷达设备，降低了硬件成本。同时，利用词袋模型加速图像处理，提升了计算效率，使得3DGS训练能够在机载设备上实时进行。

关键设计：ExploreGS的关键设计包括：1) 词袋模型（BoW）的选择和训练，用于加速图像特征提取和匹配。2) 3DGS模型的参数设置和优化策略，用于提高重建质量。3) 场景探索策略的设计，用于保证图像采集的覆盖度和质量。论文中可能还涉及一些损失函数的设计，用于优化3DGS模型的参数，具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ExploreGS在模拟和真实环境中的实验结果表明，该框架能够在资源受限的设备上实现高质量的三维场景重建，重建质量与最先进的方法相当。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了其在效率和适用性方面的优势。

🎯 应用场景

ExploreGS框架可应用于无人机自主导航、环境监测、灾害评估、城市建模等领域。该框架降低了三维场景重建的成本和门槛，使得无人机能够在资源受限的环境中进行高质量的三维重建，具有广泛的应用前景。未来，该技术有望进一步应用于机器人导航、增强现实等领域。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a low-overhead, vision-based 3D scene reconstruction framework for drones, named ExploreGS. By using RGB images, ExploreGS replaces traditional lidar-based point cloud acquisition process with a vision model, achieving a high-quality reconstruction at a lower cost. The framework integrates scene exploration and model reconstruction, and leverags a Bag-of-Words(BoW) model to enable real-time processing capabilities, therefore, the 3D Gaussian Splatting (3DGS) training can be executed on-board. Comprehensive experiments in both simulation and real-world environments demonstrate the efficiency and applicability of the ExploreGS framework on resource-constrained devices, while maintaining reconstruction quality comparable to state-of-the-art methods.