Real-time Photorealistic Mapping for Situational Awareness in Robot Teleoperation

📄 arXiv: 2509.06433v2 📥 PDF

作者: Ian Page, Pierre Susbielle, Olivier Aycard, Pierre-Brice Wieber

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-08 (更新: 2025-09-15)

期刊: IROS 2025 - IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Oct 2025, Hangzhou, China

💡 一句话要点

提出基于高斯溅射SLAM的实时光照逼真地图构建方法，提升机器人遥操作情境感知能力。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人遥操作 高斯溅射SLAM 实时地图构建 情境感知 GPU加速 三维重建 远程控制

📋 核心要点

  1. 传统在线地图遥操作系统难以实时生成视觉精确的3D地图，导致遥操作性能下降，这是核心问题。
  2. 该论文提出一种基于GPU的模块化集成方案，结合高斯溅射SLAM与现有在线地图遥操作系统，实现实时光照逼真地图构建。
  3. 实验结果表明，该方法显著提高了决策速度和环境交互的准确性，从而提升了遥操作效率。

📝 摘要（中文）

在未知环境中实现高效的远程遥操作极具挑战，因为遥操作员必须快速构建对场地布局的理解。在线3D地图构建是应对这一挑战的有效策略，它使遥操作员能够从多个角度逐步探索场地。然而，由于涉及的高计算成本，传统的基于在线地图的遥操作系统难以实时生成视觉上精确的3D地图，导致较差的遥操作性能。本文提出了一种解决方案，以提高未知环境中的遥操作效率。我们的方法提出了一种新颖、模块化且高效的基于GPU的集成方案，将高斯溅射SLAM的最新进展与现有的基于在线地图的遥操作系统相结合。我们将提出的解决方案与最先进的遥操作系统进行比较，并通过使用无人机的真实实验验证其性能。结果表明，决策速度和与环境的更准确交互方面有显著改进，从而提高了遥操作效率。通过无缝集成光照逼真地图生成与实时性能，我们的系统增强了远程遥操作，从而能够在不熟悉的环境中进行有效的遥操作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在未知环境中机器人远程遥操作时，由于缺乏实时、视觉逼真的环境地图而导致的操作效率低下的问题。现有方法计算成本高，难以实时生成高质量的3D地图，影响遥操作员对环境的理解和决策。

核心思路：论文的核心思路是将近年来在SLAM领域取得突破的高斯溅射（Gaussian Splatting）技术与现有的在线地图遥操作系统相结合。高斯溅射能够以更高效的方式表示和渲染3D场景，从而在保证视觉质量的同时，降低计算成本，实现实时性能。

技术框架：该系统采用模块化的架构，主要包含以下几个阶段：1) 使用RGB-D相机或其他传感器获取环境数据；2) 利用高斯溅射SLAM算法，基于输入数据构建场景的3D高斯模型；3) 将生成的高斯模型渲染成逼真的3D地图，并将其集成到遥操作界面中；4) 遥操作员通过界面观察环境，并控制机器人进行操作。整个流程在GPU上加速，以保证实时性。

关键创新：该论文的关键创新在于将高斯溅射SLAM技术引入到机器人遥操作领域，并将其与现有的在线地图系统无缝集成。与传统的基于点云或网格的地图构建方法相比，高斯溅射能够以更紧凑的方式表示场景，并支持高质量的实时渲染，从而显著提升了遥操作的效率和体验。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 高斯溅射SLAM算法的具体实现细节，例如高斯模型的参数化方式、优化算法等；2) 如何将高斯模型高效地渲染成3D地图，并将其集成到遥操作界面中；3) 如何利用GPU加速整个流程，以保证实时性；4) 针对遥操作场景的特殊需求，对高斯溅射SLAM算法进行定制化修改。

📊 实验亮点

该论文通过真实世界的实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与最先进的遥操作系统相比，该方法在决策速度和与环境的交互准确性方面都有显著提升，从而提高了整体的遥操作效率。具体的性能数据（例如决策时间缩短的百分比、交互准确率提高的百分比）未知，但摘要强调了“显著改进”。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人远程遥操作领域，例如在危险环境（如核电站、灾难现场）中的救援、勘探，以及在复杂环境（如深海、太空）中的作业。通过提供实时、逼真的环境地图，该系统能够显著提高遥操作员的情境感知能力和操作效率，降低操作风险。

📄 摘要（原文）

Achieving efficient remote teleoperation is particularly challenging in unknown environments, as the teleoperator must rapidly build an understanding of the site's layout. Online 3D mapping is a proven strategy to tackle this challenge, as it enables the teleoperator to progressively explore the site from multiple perspectives. However, traditional online map-based teleoperation systems struggle to generate visually accurate 3D maps in real-time due to the high computational cost involved, leading to poor teleoperation performances. In this work, we propose a solution to improve teleoperation efficiency in unknown environments. Our approach proposes a novel, modular and efficient GPU-based integration between recent advancement in gaussian splatting SLAM and existing online map-based teleoperation systems. We compare the proposed solution against state-of-the-art teleoperation systems and validate its performances through real-world experiments using an aerial vehicle. The results show significant improvements in decision-making speed and more accurate interaction with the environment, leading to greater teleoperation efficiency. In doing so, our system enhances remote teleoperation by seamlessly integrating photorealistic mapping generation with real-time performances, enabling effective teleoperation in unfamiliar environments.