ReefMapGS：マルチモーダルSLAMとガウススプラッティングを“ループでつなぐ”ことで大規模な水中再構成を可能にする
arXiv cs.RO / 2026/4/15
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要点
- 本論文は、計算負荷の高い構造・光学計測（structure-from-motion）では正確なカメラ姿勢を取得しにくい水中環境向けに設計された、漸進的な3Dガウススプラッティング（3DGS）再構成フレームワーク「ReefMapGS」を提案する。
- 音響・慣性・圧力・視覚といったマルチモーダルセンサデータを用い、不確実性推定つきのポーズグラフSLAMを実行して、3DGSのための軌跡／カメラ姿勢を得ることで「ループを閉じる」。
- ReefMapGSは、高い確実性を持つ領域から初期再構成を構築し、その後、観測のためのローカルトラッキングと、3DGSシーン表現の最適化を交互に行いながら、モデルを段階的に拡張する。
- 改良された姿勢はポーズグラフにフィードバックされ、車両の軌跡を大域的に最適化することで、長い調査ルート全体にわたる整合性を向上させる。
- 実験では、2つの複雑なサンゴ礁サイトに対してCOLMAP不要の3D再構成を実現し、さらにAUVについて、最大700メートルの軌跡にわたるより正確な大域的姿勢推定を報告している。
