抄録: 関節を持つ物体は現実世界において一般的である一方で、その構造と運動をモデリングすることは3D再構成手法にとって依然として困難な課題です。本研究では、高忠実度なジオメトリと物理的に整合した関節運動を備えた、多部品物体の関節化デジタルツインをモデル化するための新しい枠組みであるPart^{2}GSを提案します。Part^{2}GSは、学習可能な属性によって関節化された構成要素を符号化する、部品に着目した3Dガウス表現を活用し、高忠実度なジオメトリを保持しながら、構造化された分離可能な変換を可能にします。物理的に整合した運動を保証するために、接触の強制、速度の整合性、ベクトル場の整列といった物理ベースの制約によって導かれる、運動に着目した正規（canonical）表現を提案します。さらに、部品同士の衝突を防ぎ、関節運動の経路を安定に保つための「リペル（repel）点」の場を導入し、ベースラインに比べて運動のコヒーレンスを大幅に改善します。合成データセットおよび実世界データセットの両方に対する大規模な評価により、Part^{2}GSが、可動部品におけるChamfer Distanceで最大10 imesの範囲で常に最先端手法を上回ることが示されます。
Part$^{2}$GS：3Dガウススパッタリングを用いた関節可動物体のパート認識モデリング
arXiv cs.RO / 2026/4/10
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要点
- Part$^{2}$GSは、「関節可動デジタルツイン」のために、関節可動の多部品物体を高精細な幾何で表現するパート認識（part-aware）3Dガウススパッタリングの枠組みを提案する。
- 本手法では、パート認識表現に結び付けた学習可能で分離（disentangled）された変換を用い、関節可動時の幾何の保持をより良くする。
- 接触の強制、速度整合性、ベクトル場の整列といった物理ベースの制約により、物理的にもっともらしい動きを保証する「運動（motion）認識のカノニカル表現」を導入する。
- 部品同士の衝突を減らし、関節可動シーケンス全体での運動の一貫性と安定性を高めるために、「repel points」メカニズムを追加する。
- 合成データセットおよび実データセットでの実験により、可動部品に対するChamfer Distanceで既存の最先端手法に比べ最大10倍の改善が示される。
