PERCEPTION
基于各向异性可见性场的不确定性驱动3D高斯泼溅主动建图
Shangjie Xue, Jesse Dill, Dhruv Ahuja, Frank Dellaert, Panagiotis Tsiotras, Danfei Xu
- 发表年份
- 2026
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- 开放获取
摘要
本文提出GAVIS框架，通过引入各向异性可见性场量化3DGS的不确定性，并集成到贝叶斯网络实现实时不确定性量化。该框架在主动建图任务中显著优于现有方法，且可后验应用于提升其他方法性能。
关键词
3D Gaussian Splattinguncertainty quantificationactive mappinganisotropic visibilityBayesian network
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