Gassidy: Gaussian Splatting SLAM in Dynamic Environments

📄 arXiv: 2411.15476v1 📥 PDF

作者: Long Wen, Shixin Li, Yu Zhang, Yuhong Huang, Jianjie Lin, Fengjunjie Pan, Zhenshan Bing, Alois Knoll

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-23

备注: This paper is currently under reviewed for ICRA 2025

💡 一句话要点

Gassidy：针对动态环境的高斯溅射SLAM，提升相机追踪精度和地图重建质量。

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

关键词: 动态环境SLAM 高斯溅射 渲染损失流 相机追踪 地图重建

📋 核心要点

  1. 传统3D高斯溅射SLAM在静态环境中表现出色，但在动态环境中，由于动态物体的干扰，相机追踪精度和地图重建质量会下降。
  2. Gassidy通过计算渲染损失流来区分动态和静态环境组件，并过滤动态干扰，从而实现更准确的场景重建。
  3. 实验结果表明，Gassidy在相机追踪精度和地图质量方面均优于现有方法，分别提升高达97.9%和6%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Gassidy的RGB-D密集SLAM系统，用于在动态环境中实现高斯溅射SLAM。针对动态物体不规则运动对环境造成的干扰，Gassidy通过计算高斯函数，并基于设计的光度-几何损失函数，为每个环境组件生成渲染损失流。通过迭代分析渲染损失流，Gassidy能够检测出动态物体和静态组件之间损失值变化的特征，从而区分和过滤环境干扰，确保场景重建的准确性。在开放数据集上的实验结果表明，与最先进的SLAM方法相比，Gassidy将相机追踪精度提高了高达97.9%，并将地图质量提高了高达6%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态环境中，由于动态物体运动造成的环境干扰，导致3D高斯溅射SLAM相机追踪精度下降和地图重建质量降低的问题。现有方法难以有效区分和处理动态物体带来的干扰，从而影响SLAM系统的整体性能。

核心思路：论文的核心思路是利用渲染损失流来区分动态和静态环境组件。通过分析渲染损失的变化，可以识别出由于动态物体运动而产生的干扰，并将其过滤掉，从而保证SLAM系统在静态环境下的准确性。这种方法基于光度一致性和几何一致性，能够有效地检测和处理动态干扰。

技术框架：Gassidy的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用RGB-D数据初始化3D高斯模型；2) 基于光度-几何损失函数计算每个环境组件的渲染损失流；3) 迭代分析渲染损失流，检测动态物体和静态组件之间的损失值变化特征；4) 过滤动态干扰，优化3D高斯模型，实现准确的场景重建和相机追踪。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于渲染损失流的动态环境干扰检测和过滤方法。与传统方法相比，Gassidy能够更有效地识别和处理动态物体带来的干扰，从而提高SLAM系统的鲁棒性和准确性。通过迭代分析渲染损失流，可以更精确地定位动态物体，并将其从场景重建中排除。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 设计了光度-几何损失函数，用于计算渲染损失流；2) 提出了迭代分析渲染损失流的算法，用于检测动态物体；3) 采用了3D高斯溅射作为场景表示方法，能够灵活地调整场景质量。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Gassidy在开放数据集上的实验结果表明，其性能优于现有最先进的SLAM方法。具体而言，Gassidy将相机追踪精度提高了高达97.9%，并将地图质量提高了高达6%。这些结果表明，Gassidy在动态环境下的SLAM性能方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

Gassidy在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用前景。在这些场景中，动态环境是普遍存在的，Gassidy能够提高SLAM系统的鲁棒性和准确性，从而为这些应用提供更可靠的环境感知能力。未来，Gassidy可以进一步扩展到更复杂的动态场景，并与其他传感器融合，实现更全面的环境理解。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) allows flexible adjustments to scene representation, enabling continuous optimization of scene quality during dense visual simultaneous localization and mapping (SLAM) in static environments. However, 3DGS faces challenges in handling environmental disturbances from dynamic objects with irregular movement, leading to degradation in both camera tracking accuracy and map reconstruction quality. To address this challenge, we develop an RGB-D dense SLAM which is called Gaussian Splatting SLAM in Dynamic Environments (Gassidy). This approach calculates Gaussians to generate rendering loss flows for each environmental component based on a designed photometric-geometric loss function. To distinguish and filter environmental disturbances, we iteratively analyze rendering loss flows to detect features characterized by changes in loss values between dynamic objects and static components. This process ensures a clean environment for accurate scene reconstruction. Compared to state-of-the-art SLAM methods, experimental results on open datasets show that Gassidy improves camera tracking precision by up to 97.9% and enhances map quality by up to 6%.