Concetti Chiave
3D Gaussianスプラッティングに基づく差分可能なレンダリングを用いて、事前知識なしで未知の動的物体の3D再構築と6自由度姿勢追跡を行う。
Sintesi
本研究は、事前知識なしで未知の動的物体の3D再構築と6自由度姿勢追跡を行う新しいアプローチを提案する。
物体の外観と幾何学的構造を3D Gaussianの集合で表現する。
差分可能なレンダリングフレームワークに基づき、勾配降下法を用いて物体パラメータと姿勢パラメータを交互に最適化する。
10種類の多様な宇宙機モデルを用いた実験により、短期から中期にかけての高精度な3D再構築と姿勢追跡を実証する。
長期的な姿勢追跡の課題と潜在的な解決策について議論する。
Statistiche
物体の3D位置(μ)の平均誤差は0.5m以内
物体の3D姿勢(q)の平均誤差は10度以内