Gaussian-LIC：基于3D高斯喷射的照片真实感LiDAR-惯性-相机SLAM

主要观点总结

本文介绍了一种基于LiDAR-惯性-相机融合的新型实时SLAM系统Gaussian-LIC。系统通过利用彩色化LiDAR点云作为先验，实现增量式真实感建图。主要贡献包括引入首个基于3D高斯喷射的LiDAR-惯性-相机融合SLAM系统，在线重建高斯地图并实现高效精准的建图。实验验证了在室内和室外场景中的先进表现，展示了强大的稳健性。

关键观点总结

关键观点1: 基于多模态辐射场的SLAM系统

Gaussian-LIC集成了异构的LiDAR-惯性-相机测量，用于稳健的位姿跟踪，并利用彩色化的LiDAR点云作为先验，以增量方式实时重建精确的高斯地图，从而实现快速且高保真的渲染。

关键观点2: 引入3D高斯喷射技术

系统采用3D高斯函数表示场景中的物体，创建高精度的稠密地图。通过球谐函数捕捉物体在不同视角下的外观变化，实现高质量渲染。

关键观点3: 激光雷达-惯性-相机里程计

采用Coco-LIC系统实现稳健、实时且高精度的位姿估计，支持整个SLAM系统的运行。通过融合激光雷达、惯性测量单元（IMU）和相机三种传感器的数据，优化轨迹估计和地图构建。

关键观点4: 真实感建图

建图模块在输入相机位姿、去畸变图像和有色激光雷达点后，逐步构建和优化高斯地图。采用增量模式进行地图扩展和优化，通过轮廓图像选择不可靠像素，初始化新的高斯球，从而扩展地图。利用相机位姿持续优化高斯地图，并自适应控制高斯地图的密度。

关键观点5: 实验与结果

Gaussian-LIC在真实室内外数据集上进行广泛实验，验证了其跟踪和逼真建图性能。与其他先进的RGB SLAM系统对比，Gaussian-LIC表现出最佳的跟踪和渲染性能，特别是在大规模户外场景下。通过增量式构建和优化高斯地图，生成高保真图像。

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