GrowSplat: Constructing Temporal Digital Twins of Plants with Gaussian Splats
作者: Simeon Adebola, Shuangyu Xie, Chung Min Kim, Justin Kerr, Bart M. van Marrewijk, Mieke van Vlaardingen, Tim van Daalen, E. N. van Loo, Jose Luis Susa Rincon, Eugen Solowjow, Rick van de Zedde, Ken Goldberg
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-05-16 (更新: 2025-05-28)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出GrowSplat框架以构建植物的时间数字双胞胎
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 植物表型分析 时间数字双胞胎 高斯点云 样本对齐 生态监测
📋 核心要点
- 现有方法在植物生长的时间重建中面临复杂几何形状、遮挡和非刚性变形等挑战，导致准确性不足。
- 论文提出了一种结合3D高斯点云和样本对齐的框架，通过两阶段配准方法实现植物的时间数字双胞胎构建。
- 在荷兰植物生态表型中心的数据集上，展示了对红杉和藜麦物种的详细时间重建，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
准确的植物生长时间重建对于植物表型分析和育种至关重要，但由于植物的复杂几何形状、遮挡和非刚性变形，这一过程仍然具有挑战性。本文提出了一种新颖的框架，通过结合3D高斯点云和稳健的样本对齐流程，构建植物的时间数字双胞胎。该方法首先从多视角相机数据中重建高斯点云，然后采用两阶段的配准方法：通过基于特征的匹配和快速全局配准进行粗对齐，随后使用迭代最近点进行精细对齐。该流程生成了植物在离散时间步长上的一致4D模型。我们在荷兰植物生态表型中心的数据上评估了该方法，展示了对红杉和藜麦物种的详细时间重建。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决植物生长的时间重建问题，现有方法在处理复杂几何形状和非刚性变形时存在准确性不足的痛点。
核心思路：通过结合3D高斯点云和稳健的样本对齐流程，采用两阶段配准方法来实现植物的时间数字双胞胎构建，从而提高重建的精度和一致性。
技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先从多视角相机数据中重建高斯点云；其次进行粗对齐，使用基于特征的匹配和快速全局配准；最后通过迭代最近点进行精细对齐，生成一致的4D模型。
关键创新：最重要的技术创新在于将3D高斯点云与两阶段配准方法相结合，显著提高了植物生长重建的准确性和一致性，克服了现有方法的局限。
关键设计：在参数设置上，采用了特征匹配算法和快速全局配准技术，损失函数设计为优化配准精度，网络结构则基于高斯点云的特性进行优化。通过这些设计，确保了模型在处理复杂植物形态时的鲁棒性。
📊 实验亮点
实验结果表明，GrowSplat框架在对红杉和藜麦物种的时间重建中，能够生成高质量的4D模型，较现有方法在准确性上有显著提升，具体性能数据和对比基线在论文中详细列出，验证了其有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括植物表型分析、农业育种和生态监测等。通过构建植物的时间数字双胞胎，研究人员可以更好地理解植物生长过程中的动态变化，从而优化育种策略和提高作物产量。未来，该技术可能在智能农业和生态研究中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Accurate temporal reconstructions of plant growth are essential for plant phenotyping and breeding, yet remain challenging due to complex geometries, occlusions, and non-rigid deformations of plants. We present a novel framework for building temporal digital twins of plants by combining 3D Gaussian Splatting with a robust sample alignment pipeline. Our method begins by reconstructing Gaussian Splats from multi-view camera data, then leverages a two-stage registration approach: coarse alignment through feature-based matching and Fast Global Registration, followed by fine alignment with Iterative Closest Point. This pipeline yields a consistent 4D model of plant development in discrete time steps. We evaluate the approach on data from the Netherlands Plant Eco-phenotyping Center, demonstrating detailed temporal reconstructions of Sequoia and Quinoa species. Videos and Images can be seen at https://berkeleyautomation.github.io/GrowSplat/