哈工大(深圳)胡靓教授团队在 IEEE Robotics and Automation Letters(IEEE RA-L) 发表题为《Aqua-Splat: Physically-Informed Sonar-Camera Gaussian Splatting for Underwater 3D Reconstruction》的论文。
本文提出一种基于3D高斯表示的声呐—视觉水下重建与新视角合成方法——Aqua-Splat。该方法将前视声呐的物理成像规律融入3D高斯泼溅,通过声呐与视觉共同优化同一水下三维场景,提高重建结果的物理一致性。仿真和实验水池结果表明,Aqua-Splat提升了水下场景的几何重建精度和图像保真度,声呐图像渲染速度超过120 FPS。
由水下动作捕捉相机组成的 NOKOV度量水下动作捕捉系统为搭载ZED2双目相机和Oculus m750d前视声呐的BlueROV2水下机器人提供位姿真值。结合传感器外参,研究人员确定了每帧视觉图像和声呐图像对应的采集位置与姿态,助力构建水下视觉—声呐—位姿多模态数据集。
这些位姿数据为每帧视觉图像和声呐图像建立准确的空间对应关系,并用于确定3D高斯在相机和声呐坐标系中的位置,支持Aqua-Splat的声呐—视觉联合优化、水下三维重建和新视角合成。
论文信息:
论文题目:Aqua-Splat: Physically-Informed Sonar-Camera Gaussian Splatting for Underwater 3D Reconstruction
期刊:IEEE Robotics and Automation Letters
DOI: 10.1109/LRA.2025.3615528
论文原文: 在 IEEE Xplore 查看 Aqua-Splat 论文
