LI-GS: Gaussian Splatting with LiDAR Incorporated for Accurate Large-Scale Reconstruction

📄 arXiv: 2409.12899v1 📥 PDF

作者: Changjian Jiang, Ruilan Gao, Kele Shao, Yue Wang, Rong Xiong, Yu Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-19

💡 一句话要点

LI-GS：融合激光雷达信息的3D高斯溅射，实现精准的大规模场景重建

🎯 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: 三维重建 高斯溅射 激光雷达 大规模场景 几何精度

📋 核心要点

  1. 现有三维高斯溅射方法在室外和无界场景中难以保证几何精度，尤其是在大规模场景下。
  2. LI-GS通过融合LiDAR数据和3DGS，利用平面约束的多模态GMM进行初始化和优化，从而提升几何精度。
  3. 实验表明，LI-GS在大规模三维重建中显著优于现有方法，精度提升分别达到52.6%和68.7%。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种名为LI-GS的重建系统，旨在解决大规模场景下三维重建的几何精度问题。该系统融合了激光雷达（LiDAR）和三维高斯溅射（3DGS）技术，以提升大规模场景的几何精度。系统采用2D高斯曲面元素作为地图表示，以增强表面对齐效果。此外，提出了一种新颖的建模方法，将LiDAR点云转换为平面约束的多模态高斯混合模型（GMM）。GMM在初始化和优化阶段被利用，以确保对整个场景进行充分且连续的监督，同时降低过拟合的风险。GMM还被应用于网格提取，以消除伪影并提高整体几何质量。实验结果表明，该方法在大规模三维重建方面优于现有技术，与基于LiDAR的方法和基于高斯的方法相比，分别实现了52.6%和68.7%的精度提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模场景下三维重建的几何精度问题。现有的三维高斯溅射方法在处理室外和无界场景时，由于缺乏足够的几何约束，容易出现几何失真和漂移，难以保证重建的准确性。尤其是在大规模场景下，这个问题会更加突出。

核心思路：论文的核心思路是将激光雷达（LiDAR）数据融入到三维高斯溅射（3DGS）的重建过程中，利用LiDAR提供的精确几何信息来约束和优化高斯参数。通过将LiDAR点云转换为平面约束的多模态高斯混合模型（GMM），为3DGS提供更强的几何先验，从而提高重建的几何精度。

技术框架：LI-GS系统的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 数据预处理：对LiDAR点云进行处理，提取平面特征。2) GMM建模：将LiDAR点云转换为平面约束的多模态GMM。3) 初始化：利用GMM初始化3DGS的高斯参数。4) 优化：在优化过程中，利用GMM对高斯参数进行约束和监督。5) 网格提取：利用GMM辅助网格提取，消除伪影。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种将LiDAR点云转换为平面约束的多模态GMM的建模方法。这种方法能够有效地提取LiDAR点云中的几何信息，并将其用于约束3DGS的优化过程。2) 将GMM应用于3DGS的初始化、优化和网格提取三个阶段，实现了对整个重建过程的全面监督。

关键设计：GMM的建模过程是关键。论文采用平面约束来提高GMM的精度。具体来说，对于每个LiDAR点，首先找到其最近的平面，然后将该点的高斯分量约束在该平面上。此外，论文还设计了一种损失函数，用于衡量高斯参数与GMM之间的差异，从而实现对高斯参数的约束。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LI-GS方法在大型场景三维重建中显著优于现有技术。与基于LiDAR的方法相比，LI-GS的精度提高了52.6%；与基于高斯的方法相比，精度提高了68.7%。这些结果证明了LI-GS在提高大规模场景三维重建几何精度方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、城市建模、虚拟现实等领域。高精度的大规模场景重建对于机器人和自动驾驶系统理解周围环境至关重要，可以提高导航和决策的准确性。此外，该技术还可以用于创建逼真的虚拟环境，为用户提供沉浸式的体验。

📄 摘要（原文）

Large-scale 3D reconstruction is critical in the field of robotics, and the potential of 3D Gaussian Splatting (3DGS) for achieving accurate object-level reconstruction has been demonstrated. However, ensuring geometric accuracy in outdoor and unbounded scenes remains a significant challenge. This study introduces LI-GS, a reconstruction system that incorporates LiDAR and Gaussian Splatting to enhance geometric accuracy in large-scale scenes. 2D Gaussain surfels are employed as the map representation to enhance surface alignment. Additionally, a novel modeling method is proposed to convert LiDAR point clouds to plane-constrained multimodal Gaussian Mixture Models (GMMs). The GMMs are utilized during both initialization and optimization stages to ensure sufficient and continuous supervision over the entire scene while mitigating the risk of over-fitting. Furthermore, GMMs are employed in mesh extraction to eliminate artifacts and improve the overall geometric quality. Experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art methods in large-scale 3D reconstruction, achieving higher accuracy compared to both LiDAR-based methods and Gaussian-based methods with improvements of 52.6% and 68.7%, respectively.