APRIL-ZJU/Gaussian-LIC

해결하는 문제

Gaussian-LIC2는 로봇의 정확한 자세 추정을 유지하면서 실시간으로 고해상도의 사진 수준의 3D 지도를 생성하는 문제를 해결합니다. 이 시스템은 LiDAR, 관성 센서, 카메라의 장점을 결합하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 시스템에서 개별 센서의 한계를 극복합니다.

작동 방식

이 시스템은 LiDAR-Inertial-Camera 융합과 가우시안 스플래터링을 통합합니다. 동시에 강력한 자세 추정과 3D 가우시안 지도를 생성합니다. 파이프라인은 TensorRT를 사용하여 배포되며, OpenCV 및 LibTorch와 같은 제3자 라이브러리를 활용하여 센서 데이터를 처리하고 환경을 실시간으로 렌더링합니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 SLAM, 3D 재구성, 자율 주행 분야에서 일하는 로봇 연구자 및 엔지니어를 위한 것으로, 사진 수준의 환경 맵핑과 정밀한 위치 추정이 필요한 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 다중 센서 융합: LiDAR, 관성, 카메라 데이터를 통합하여 신뢰성 향상.
• 사진 수준의 맵핑: 가우시안 스플래터링을 사용해 고품질 3D 지도 생성.
• 실시간 성능: 자세 추정과 지도 생성을 동시에 실시간으로 수행 가능.
• 학술 검증: ICRA 2025 및 International Journal of Robotics Research (IJRR) 2026에 채택됨.