從自動駕駛、機器人導航，到AR/VR等前沿應用，SLAM都是離不開的核心技術之一。

現有基于3D高斯分布（3DGS）的SLAM方法雖在室內場景表現出色，但使用僅RGB輸入來處理無界的戶外場景仍然面臨挑戰：

• 準確的深度和尺度估計困難，這影響了姿態精度和3DGS初始化
• 圖像重疊有限且視角單一，缺乏有效的約束，導致訓練難以收斂

為了解決上述挑戰，港科廣團隊提出全新解決方案——OpenGS-SLAM。僅憑RGB圖像實現高精度定位與逼真場景重建。

△OpenGS-SLAM管線示意圖

具體來說，研究人員采用了一個點圖回歸網絡來生成幀間一致的點圖。

這些點圖儲存了來自多個標準視角的3D結構，包含了視角關系、2D到3D的對應關系和場景幾何信息。這使得相機位姿估計更加穩健，有效緩解了預訓練深度網絡的誤差問題。

此外，OpenGS-SLAM將相機位姿估計與3DGS渲染集成到一個端到端可微的管道中。通過這種方式，實現了位姿和3DGS參數的聯合優化，顯著提高了系統的跟蹤精度。

研究人員還設計了一種自適應比例映射器和動態學習率調整策略，能夠更準確地將點圖映射到3DGS地圖表示。

值得注意的是，在Waymo數據集上的實驗表明，OpenGS-SLAM將追蹤誤差降低至現有3DGS方法的9.8%。研究人員還在新視角合成任務上建立了一個新的基準，達到了最先進的結果。

基于3DGS表示的RGB-only SLAM系統

來看具體技術細節。

在OpenGS-SLAM的管線示意圖可以看到，每一幀都會輸入一張RGB圖像用于追蹤。

當前幀和上一幀作為圖片對輸入到Pointmap回歸網絡進行位姿估計，隨后基于當前的3D高斯地圖進行位姿優化。

在關鍵幀處，系統執行地圖更新，并通過自適應尺度映射器（Adaptive Scale Mapper）對Pointmap進行處理，以插入新的3D高斯點。

此外，相機位姿與3D高斯地圖會在局部窗口內進行聯合優化，確保更精準的追蹤與場景重建。

追蹤

幀間點圖回歸與位姿估計

之前基于3DGS和NeRF的SLAM工作，主要集中在室內和小規模場景中，其中相機的運動幅度較小，視角密集。在這種情況下，NeRF或3DGS可以直接用于優化相機位姿。

然而，戶外場景通常涉及基于車輛的攝影，特征是運動幅度較大且視角相對稀疏。這使得直接優化相機位姿難以收斂。

鑒于點圖包含視角關系、2D到3D的對應關系和場景幾何信息，OpenGS-SLAM團隊提出了一種基于幀間點圖回歸網絡的位姿估計方法，旨在實現穩健且快速的當前幀相機位姿估計。

他們利用一個預訓練的點圖回歸網絡，該網絡結合了ViT編碼器、帶有自注意力和交叉注意力層的Transformer解碼器以及一個MLP回歸頭，生成連續幀圖像的點圖。特別地，兩個圖像分支之間的信息共享有助于點圖的正確對齊。

盡管應用點圖可能看起來有些反直覺，但它能夠在圖像空間中有效表示3D形狀，并且允許在不同視角的射線之間進行三角測量，而不受深度估計質量的限制。隨后，團隊使用穩健且廣泛應用的RANSAC和PnP來推斷兩幀之間的相對姿態，使用這種方法，可以估計第k幀的位姿為：。

位姿優化

為了實現精確的相機位姿追蹤，團隊基于3DGS可微光柵化管道，構建了一套可微的相機位姿優化方法。

定義光度損失為：

其中表示每個像素的可微渲染函數，通過高斯和相機位姿生成圖像，表示真實圖像。光度損失關于位姿

的梯度為：

通過這些步驟，利用渲染函數的微分，將增量位姿更新與光度損失緊密關聯。這一策略使得相機位姿能夠基于3DGS 渲染結果進行端到端優化，從而確保高精度且穩定的位姿跟蹤。

3DGS場景表示

研究人員使用3DGS作為場景表示，提出自適應尺度映射器（Adaptive Scale Mapper），在關鍵幀時為地圖插入新的高斯點。

利用先前獲得的點圖來映射3D高斯地圖，由于幀間點圖存在尺度不穩定的問題，研究人員基于點匹配關系計算連續幀之間的相對尺度變化因子，以確保整個場景的尺度一致性。

建圖

高斯地圖優化

管理一個局部關鍵幀窗口,以選擇觀察相同區域的非冗余關鍵幀，為后續的建圖優化提供更高效的多視角約束。在每個關鍵幀上，通過聯合優化窗口中的高斯屬性和相機位姿來實現局部BA。

優化過程仍然通過最小化光度損失進行。為了減少高斯橢球體的過度拉伸，研究人員采用了各向同性正則化：

高斯地圖優化任務可以總結為：

自適應學習率調整

在經典的室內 SLAM 數據集中，相機通常圍繞小范圍場景運動并形成閉環，使高斯優化的學習率隨迭代次數逐漸衰減。然而，戶外數據由前向車輛相機捕獲，所經過區域不會重訪，因此需要不同的學習率衰減策略。

為此，研究人員提出了一種基于旋轉角度的自適應學習率調整策略：當車輛沿直路行駛時，學習率逐步衰減；在遇到坡道或轉彎時，動態提升學習率，以更有效地優化新場景。

首先，計算當前關鍵幀和上一關鍵幀之間的旋轉矩陣和，其相對旋轉矩陣為：

接著計算旋轉弧度：

接著將弧度轉換為度數，并根據以下公式調整累計迭代次數：

當旋轉角度達到90度時，累積迭代次數將被重置。

實驗結果

如下圖所示，在Waymo數據集的無界戶外場景上，OpenGS-SLAM能渲染高保真的新視角圖片，準確捕捉車輛、街道和建筑物的細節。相比之下，MonoGS和GlORIE-SLAM存在渲染模糊和失真的問題。

如下圖所示，OpenGS-SLAM擁有明顯更優的追蹤性能，在面臨大轉彎時也能穩定收斂。

精度方面，OpenGS-SLAM在Waymo數據集上實現了新視角合成（NVS）的最佳性能。在追蹤精度方面，與GlORIE-SLAM相當；而相比同樣基于3DGS的SLAM方法MonoGS，OpenGS-SLAM誤差降低至 9.8%，顯著提升了系統的魯棒性和準確性。

消融研究結果顯示，自適應學習率調整和自適應尺度映射均對整體性能產生積極影響，而Pointmap回歸網絡更是本方法的核心支撐，對系統性能至關重要。

總結

OpenGS-SLAM是一種基于3DGS表示的RGB-only SLAM系統，適用于無界的戶外場景。

該方法將點圖回歸網絡與3DGS表示結合，確保精確的相機姿態跟蹤和出色的新視圖合成能力。

與其他基于3DGS的SLAM系統相比，該方法在戶外環境中提供了更高的跟蹤精度和魯棒性，使其在實際應用中具有較高的實用性。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2502.15633
代碼鏈接：https://github.com/3DAgentWorld/OpenGS-SLAM
官方主頁：https://3dagentworld.github.io/opengs-slam/