小米&杭电提出ParkGaussian：业内首个泊车场景重建算法，效果还不错

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 论文作者 | Xiaobao Wei等 编辑 | 自动驾驶之心 高斯泼溅的风，刮到了自驾的每个角落。 一大早看到了小米&杭电在泊车场景重建中的工作ParkGaussian。 相比英伟达3DGUT和OmniRe提升挺大，分享给大家。 泊车是自动驾驶系统（ADS）的关键任务，在车位拥挤且无GPS信号的环境中面临独特挑战。现有研究主要集中于二维车位感知、建图与定位，而三维重建领域的探 索仍显不足——该技术对于捕捉泊车场景中的复杂空间几何结构至关重要。单纯提升重建泊车场景的视觉质量并不能直接助力自动泊车，因为泊车系统的核心入口是 车位感知模块。 为解决这些局限，小米汽车联合杭州电子科技大学构建了首个专为泊车场景重建设计的基准数据集ParkRecon3D，其包含来自四台已完成外参标定的环视鱼眼相机的 传感器数据，以及密集的车位标注信息。在此基础上，本文提出了ParkGaussian框架，这是首个将3D高斯Splatting（3DGS）融入泊车场景重建的方案。为进一步提 ...