作者：小柠檬 | 来源：3DCV
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1、导读
本文提出了Splat-Nav,一个用于在Gaussian Splatting (GSplat)环境中实时、安全地导航的管道。这个管道包括一个实时的安全规划模块和一个健壮的状态估计模块。首先，作者制定了严格的碰撞约束，可以快速计算出通过地图的保证安全的多面体走廊。然后，优化一条通过这个走廊的B样条轨迹。作者还将GSplat表示解释为点云，从而开发出一个实时的、健壮的状态估计模块。这个模块使机器人能够通过RGB-D图像进行点云对齐进行全局定位，然后通过RGB图像进行图像到点云的局部定位来跟踪其在场景中的移动。所有的这些模块主要都在CPU上运行，从而释放GPU资源用于实时场景重建等任务。 在模拟和硬件环境中，作者证明了他们管道的安全性和健壮性，展示了5Hz的重新规划能力和20Hz的姿态估计能力，比基于神经辐射场（NeRF）的导航方法快一个数量级，从而实现了实时导航。
2、主要贡献
3、方法
Splat-Nav系统主要由以下两个模块组成：
Splat-Plan模块：用于生成安全轨迹，通过快速碰撞检测和生成安全走廊来实现。 Splat-Loc模块：用于定位机器人，利用点云对齐和图像到点云的定位来实现。
3.1、Splat-Plan模块是如何工作的？
Splat-Plan模块的工作流程如下：
总的来说，Splat-Plan模块通过利用Gaussian Splatting的几何表示，快速进行碰撞检测，生成安全走廊，并通过优化算法生成平滑的轨迹。
3.2、Splat-Loc模块是如何进行点云对齐和图像定位的？
Splat-Loc模块的工作流程如下：
1、点云对齐：
2、图像定位：
Splat-Loc模块通过这些步骤实现了从无先验知识的情况下进行全局定位，并在运动过程中进行实时位姿跟踪。
4、实验结果
我们检查导航和姿态估计管道中每个组件的性能，并进行消融研究，将我们的算法与现有方法进行比较。我们在一个合成场景巨石阵和两个真实场景（从真实RGB图像训练）雕像和飞行室中评估我们提出的姿态估计器，如图3所示。
根据论文的实验结果，Splat-Nav在仿真和实际机器人上展示了以下重要性能：
表1：splat-loc中姿态初始化模块的性能 表2：δR=20°和δt=0.1m的雕像场景中姿态估计算法的比较 表3：δR=30°和δt=0.5m的雕像场景中姿态估计算法的比较
综上所述，Splat-Nav在仿真和实际场景中展现了其安全性和实时性，验证了该导航框架的有效性。
5、结论
Splat-Nav是一个在GSplat环境表示下实现机器人安全导航和姿态估计的新框架。通过提出高效的安全碰撞检测和利用GSplat作为点云进行姿态估计，Splat-Nav实现了比基于NeRF的导航更快、更可靠的导航效果。在仿真和实际机器人上的实验验证了其安全性和实时性。因此，本文提出了首个在GSplat表示下进行导航和定位的框架，展现了该表示在机器人导航中的巨大潜力。
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