机器人中的三维高斯溅射：综述

主要观点总结

本文主要对三维高斯溅射（3DGS）在机器人领域的应用进行全面的综述。文章介绍了3DGS的核心概念和数学原理，详细分类了与机器人应用相关的3DGS研究，讨论了改进3DGS以增强其在机器人任务中的能力的各种进展，总结了用于评估3DGS机器人应用的数据集和评估指标，并探讨了当前面临的挑战和未来发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 文章概述了三维高斯溅射（3DGS）的核心概念和数学原理。

介绍了三维高斯溅射作为一种显式辐射场表示方法的基本原理和优势。

关键观点2: 文章详细分类了与机器人应用相关的3DGS研究。

分析了3DGS在机器人领域的应用方向，包括场景理解、交互等。

关键观点3: 文章讨论了改进3DGS以适应机器人任务的各种进展。

探讨了如何通过改进和优化增强3DGS在机器人任务中的性能。

关键观点4: 文章总结了用于评估3DGS机器人应用的数据集和评估指标。

介绍了在机器人领域中评估3DGS性能时常用的数据集和指标。

关键观点5: 文章探讨了当前面临的挑战和未来发展方向。

指出了未来可能的改进方向和发展趋势。

文章预览

摘要 —密集的三维环境表示一直是机器人领域的长期目标。尽管之前的神经辐射场（NeRF）表示因其基于坐标的隐式模型而广泛应用，但最近出现的三维高斯溅射（3DGS）在显式辐射场表示方面展示了显著潜力。通过利用三维高斯基元进行显式场景表示并实现可微渲染，3DGS在实时渲染和逼真性能上比其他辐射场有显著优势，这对于机器人应用极具益处。 在本综述中，我们对3DGS在机器人领域的应用进行了全面分析。我们将相关工作的讨论分为两个主要类别：3DGS的应用及其技术进展 。在应用部分，我们从场景理解和交互的角度探讨了3DGS在各种机器人任务中的应用。而在技术进展部分，我们聚焦于3DGS在适应性和效率方面的改进，以期提升其在机器人领域的性能表现。随后，我们总结了机器人领域中最常用的数据集和评估指标。最后，我们识别了当前3DG ………………………………