融合G-ICP与3D Gaussian splatting的密集SLAM系统
Dense SLAM system integrating G-ICP and 3D Gaussian splatting
广东工业大学 计算机学院, 广州 511400
摘要
针对视觉SLAM性能常受初始位姿估计误差和累积误差的影响，开展了融合G-ICP(Generalized Iterative Closest Point)与3D Gaussian Splatting的密集SLAM系统研究，并设计了从三维到二维的过渡式位姿估计策略。该方法首先利用G-ICP算法获得可靠的初始位姿，接着通过3DGS技术进一步优化估计值，实现三维几何与二维图像的信息融合，从而提高整体位姿精度。为缓解累积误差问题，在G-ICP框架中引入滑动窗口机制，动态维护由历史关键帧构成的局部几何模型，以增强点云匹配的稳健性并提高初始位姿估计精度。此外，还设计了双关键帧策略，跟踪关键帧与建图关键帧协同参与3DGS的训练与优化。实验结果表明，所构建系统在位姿精度上优于传统方法，验证了该方法的有效性与可行性，为 SLAM 位姿估计算法提供了新的思路。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62102097)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0418
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-02-25] 优先出版
引用本文
陈仕豪, 何元烈, 刘铿. 融合G-ICP与3D Gaussian splatting的密集SLAM系统 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0418. (Chen Shihao, He Yuanlie, Liu Keng. Dense SLAM system integrating G-ICP and 3D Gaussian splatting [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0418. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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