发表机构
University of California, Berkeley; KBR Inc.; NASA Ames Research Center; California Institute of Technology（加利福尼亚大学伯克利分校; KBR公司; 美国国家航空航天局艾姆斯研究中心; 加利福尼亚理工学院）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
该研究将3D高斯溅射技术应用于国际空间站内部三维重建，基于Astrobee机器人的500张原位图像构建高保真地图，其性能优于Nerfacto、TensoRF等现有方法，可用于快速更新舱内地图。
AI 中文摘要
本文提出了一种使用3D高斯溅射（3DGS）对国际空间站（ISS）内部进行三维重建与建图的新方法。利用Astrobee自由飞行机器人数据集提供的现有灰度图像，我们构建了ISS的希望号（Kibō）即日本实验舱（JEM）的完整三维溅射模型。近年来，3DGS已在多图像或多视频捕获场景的新视角合成中展现出潜力，本文将该方法应用于载人航天系统。我们将所提出的3DGS架构与现有方法如Nerfacto和TensoRF进行比较，结果显示该重建方法在场景质量和渲染速度两方面均提升了现有技术水平。我们还证明，仅需500张原位图像，即可利用Astrobee的导航相机（NavCam）在JEM内自由飞行期间构建高保真地图。这些重建结果可使自由飞行机器人快速创建和更新国际空间站这类舱内栖息地的内部地图。
英文摘要
This article presents a novel 3D reconstruction and mapping of the interior of the International Space Station (ISS) using 3D Gaussian Splatting (3DGS). Using existing grayscale images from the Astrobee free-flying robot dataset, we construct a full 3D splat of the ISS' Kibō or Japanese Experiment Module (JEM). 3DGS has in recent years shown promise in providing novel view synthesis of scenes captured from many images or videos, this article applies this approach to human spaceflight systems. We compare our 3DGS architecture to existing methods such as Nerfacto and TensoRF and show that reconstruction improves the state-of-the-art in both scene quality and rendering speed. We show that with as little as 500 in-situ images, a high-fidelity map can be constructed using Astrobee's Navigation Camera (NavCam) during free-flight in the JEM. These reconstructions could enable free-flyers to rapidly create and update interior maps for intra-vehicular habitats like the ISS.
