IEEE RA-L | Aqua-Splat声呐—视觉水下三维重建，NOKOV度量动捕系统提供水下机器人六自由度位姿真值-度量科技

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

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