Towards Real-Time Gaussian Splatting: Accelerating 3DGS through Photometric SLAM

📄 arXiv: 2408.03825v1 📥 PDF

作者: Yan Song Hu, Dayou Mao, Yuhao Chen, John Zelek

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-08-07

备注: This extended abstract has been submitted to be presented at an IEEE conference. It will be made available online by IEEE but will not be published in IEEE Xplore

💡 一句话要点

通过光度SLAM加速3D高斯溅射，实现实时3DGS

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

关键词: 3D高斯溅射 视觉SLAM 光度SLAM 直接稀疏里程计 实时渲染

📋 核心要点

  1. 现有3DGS-VSLAM集成方案在跟踪性能和速度上不如传统VSLAM，限制了其应用。
  2. 论文提出将3DGS与单目光度SLAM系统DSO结合，加速3DGS训练过程。
  3. 实验表明，使用DSO点云输出能显著缩短3DGS训练时间，为实时移动端应用铺平道路。

📝 摘要（中文）

本文探讨了将3D高斯溅射(3DGS)应用于视觉同步定位与地图构建(VSLAM)以从单目视频流生成高质量体重建。尽管3DGS在VSLAM中展现出潜力，但与传统VSLAM相比，现有的3DGS集成降低了跟踪性能和运行速度。为了解决这些问题，我们提出将3DGS与直接稀疏里程计(Direct Sparse Odometry, DSO)——一种单目光度SLAM系统相结合。初步实验表明，使用DSO点云输出代替标准的运动结构恢复(Structure-from-Motion, SfM)方法，可以显著缩短实现高质量渲染所需的训练时间。减少3DGS训练时间有助于开发可在移动硬件上实时运行的集成3DGS的SLAM系统。这些初步发现表明，进一步探索传统VSLAM系统与3DGS的结合是值得的。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3DGS集成到VSLAM系统中，虽然能够生成高质量的体渲染，但是其计算复杂度较高，导致跟踪性能下降，运行速度降低，无法满足实时性要求。传统的基于运动结构恢复(SfM)的方法初始化3DGS需要较长的训练时间，是阻碍实时性的关键瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是利用直接稀疏里程计(DSO)提供的更精确、更快速的点云初始化3DGS，从而显著减少3DGS的训练时间。DSO是一种光度SLAM系统，能够直接从图像像素强度估计相机位姿和场景结构，避免了传统特征提取和匹配的步骤，从而提高了速度和精度。

技术框架：该方法将DSO作为3DGS的初始化模块。首先，使用DSO从单目视频流中估计相机位姿和生成稀疏点云。然后，将DSO生成的点云作为3DGS的初始场景表示，并进行后续的优化和渲染。整体流程可以概括为：单目视频输入 -> DSO位姿估计和点云生成 -> 3DGS初始化 -> 3DGS优化和渲染。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用光度SLAM系统DSO来加速3DGS的初始化过程。与传统的SfM方法相比，DSO能够提供更准确、更密集的初始点云，从而减少了3DGS优化所需的迭代次数和时间。这使得3DGS能够更快地收敛到高质量的渲染结果，为实时应用奠定了基础。

关键设计：论文中没有详细说明DSO和3DGS之间的具体参数设置和损失函数。但是，可以推测，关键的设计在于如何有效地将DSO生成的点云转换为3DGS可以接受的初始高斯参数（如位置、协方差、颜色等），以及如何在3DGS的优化过程中保持与DSO位姿估计的一致性。这可能涉及到一些坐标系转换、参数映射和正则化项的设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

初步实验结果表明，使用DSO点云输出代替标准的SfM方法，可以显著缩短实现高质量渲染所需的3DGS训练时间。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了DSO在加速3DGS初始化方面的显著优势，为后续研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、机器人导航、自动驾驶等领域。通过实时生成高质量的3D场景重建，可以为用户提供更沉浸式的体验，并为机器人提供更准确的环境感知能力。未来，该技术有望在移动设备上实现实时3D场景重建和渲染，推动相关应用的普及。

📄 摘要（原文）

Initial applications of 3D Gaussian Splatting (3DGS) in Visual Simultaneous Localization and Mapping (VSLAM) demonstrate the generation of high-quality volumetric reconstructions from monocular video streams. However, despite these promising advancements, current 3DGS integrations have reduced tracking performance and lower operating speeds compared to traditional VSLAM. To address these issues, we propose integrating 3DGS with Direct Sparse Odometry, a monocular photometric SLAM system. We have done preliminary experiments showing that using Direct Sparse Odometry point cloud outputs, as opposed to standard structure-from-motion methods, significantly shortens the training time needed to achieve high-quality renders. Reducing 3DGS training time enables the development of 3DGS-integrated SLAM systems that operate in real-time on mobile hardware. These promising initial findings suggest further exploration is warranted in combining traditional VSLAM systems with 3DGS.