본 연구는 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 기술을 활용하여 LiDAR와 카메라 데이터를 융합하여 정확하고 시각적으로 매력적인 환경 표현을 제공하는 새로운 시스템을 제안한다.
지도 구축 단계에서는 LiDAR 데이터를 활용하여 3DGS 모델의 초기 학습을 수행함으로써 기하학적으로 정확한 지도를 생성한다. 또한 GPU 메모리 사용량을 줄이기 위해 2D 볼륨 맵과 KD-트리를 활용하여 효율적인 공간 쿼리를 수행한다.
시각적 재위치화 단계에서는 3DGS 지도에서 렌더링된 이미지와 깊이 정보를 활용하여 쿼리 이미지와의 대응점을 찾고, 이를 통해 PnP 기법으로 쿼리 이미지의 정확한 포즈를 추정한다. 반복적인 특징점 매칭 과정을 통해 포즈 추정의 정확도를 점진적으로 향상시킨다.
KITTI360 데이터셋을 활용한 실험 결과, 제안 시스템의 효과성, 적응성 및 정확성을 입증하였다. 초기 위치 추정 오차는 X, Y, 요 축에서 각각 3.5m, 2.4m, 14도 수준이었으나, 반복적인 특징점 매칭을 통해 0.2m, 0.1m, 0.5도 수준으로 정밀하게 개선되었다. 실시간 재위치화 실험에서도 높은 정확도와 안정성을 보여주었다.
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by Peng Jiang,G... في arxiv.org 03-19-2024
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