{Ψ}-Map: パノプティック・サーフェス統合マッピングによるReal2Sim転送の実現
arXiv cs.RO / 2026/4/14
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要点
- 本論文は、ロボティクスの知覚とシミュレーションにおけるより信頼性の高いreal-to-sim転送を可能にすることを目的とした、オープンワールドのパノプティック再構成のための枠組み{Ψ}-Mapを提案する。
- LiDAR駆動の平面制約付きマルチモーダル・ガウス混合モデルと、2Dガウス・サーフェルを用いることで、大規模環境におけるサーフェス整合を改善し、連続的な幾何学的教師信号を提供する。
- 複数段のパイプラインによって生じる誤差の蓄積を抑えるために、フレームビューフラスタム内でローカル・クロスアテンションを用いて2Dマスク特徴を3Dへ持ち上げ、グローバルに整合したパノプティック理解を可能にする、クエリ誘導のエンドツーエンド構造を提案する。
- Precise Tile Intersectionと、セマンティック計算のためのTop-Kハード選択戦略によりレンダリングを最適化し、リアルタイム性能を向上させる。
- 実験により、40 FPS超の推論速度を維持しつつ、幾何学およびパノプティック再構成の品質が向上することを報告しており、ロボティクスの制御ループにおけるリアルタイム性の要件をターゲットとしている。
