VGGT-GS SLAM: Uncalibrated Monocular Gaussian Splatting SLAM with Feed-Forward Priors

📄 arXiv: 2609.19628v1 📥 PDF

作者: Yuhang Han, Hao Wang, Jiaxi Cao, Xingyu Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-09-17

备注: 9 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出VGGT-GS SLAM以解决未标定视频的三维重建问题

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

关键词: 未标定SLAM 三维重建 高斯点云 深度学习 机器人导航 增强现实 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有的SLAM方法在处理未标定视频时，往往面临定位精度不足和渲染质量不佳的问题。
  2. VGGT-GS SLAM通过引入前馈的位姿和深度先验，结合可微束调整，优化相机位姿和三维高斯地图。
  3. 实验结果表明，该方法在标准室内基准测试中显著提高了定位精度和渲染质量，建立了新的性能基线。

📝 摘要（中文）

我们提出了VGGT-GS SLAM，这是一种针对未标定视频的单目三维高斯点云SLAM系统。该系统基于前馈的VGGT位姿和深度先验，执行子图可微束调整，联合优化相机位姿和三维高斯地图，同时通过解析标定雅可比优化共享内参和径向-切向畸变。为了提高全局一致性，我们引入了高斯原生对齐（GNA），用于在连续子图之间进行相机锚定的尺度优化和环闭合候选的验证。在标准室内基准测试上的广泛实验显示，在未标定设置下，定位精度和渲染质量均有显著提升，为未标定高斯SLAM建立了强有力的基线。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决未标定视频中的三维重建问题，现有方法在处理此类数据时，常常面临定位精度低和渲染质量差的挑战。

核心思路：VGGT-GS SLAM的核心思路是利用前馈的VGGT位姿和深度先验，通过可微束调整技术，联合优化相机位姿和三维高斯地图，以提高重建的精度和一致性。

技术框架：该方法的整体架构包括前馈先验的获取、可微束调整的实施、以及高斯原生对齐（GNA）用于尺度优化和环闭合验证，形成一个闭环的优化流程。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了高斯原生对齐（GNA），该方法在处理相机锚定的尺度优化和环闭合验证时，显著提升了全局一致性，与现有方法相比具有本质的区别。

关键设计：在关键设计方面，采用了解析标定雅可比来优化共享内参和畸变参数，确保了优化过程的高效性和准确性，同时在损失函数的设计上也进行了针对性的调整，以适应高斯点云的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在标准室内基准测试中，VGGT-GS SLAM在定位精度和渲染质量上均有显著提升，具体表现为定位误差降低了XX%，渲染质量提升了YY%，为未标定高斯SLAM提供了强有力的性能基线。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、增强现实和虚拟现实等场景，尤其是在未标定视频的处理上具有重要价值。未来，该方法可以扩展到更复杂的环境中，提升自动化系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

We present VGGT-GS SLAM, a monocular 3D Gaussian Splatting SLAM system designed for uncalibrated videos. Starting from feed-forward VGGT pose and depth priors, our system performs submap differentiable bundle adjustment that jointly refines camera poses and a 3D Gaussian map, while optimizing submap-shared intrinsics and radial--tangential distortion through analytic calibration Jacobians. To improve global consistency, we introduce Gaussian-native alignment (GNA) for camera-anchored scale refinement between sequential submaps and verification of loop-closure candidates. Extensive experiments on standard indoor benchmarks show consistent improvements in localization accuracy and strong rendering quality under uncalibrated settings, establishing a strong baseline for uncalibrated Gaussian SLAM.