공간복원 기술을 이용한 실내 경로 시각화 시스템
Indoor Path Visualization System Based on 3D Scene Reconstruction
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초록
본 논문은 실내 3차원 길안내를 위해 데이터 수집, SfM, 3D Gaussian Splatting(3DGS), 좌표 정합, 웹 오버레이를 통합한 로봇 파이프라인을제안한다. 로봇은 LiDAR 기반 Cartographer SLAM으로 실시간 위치를 추정하고, 수집 영상은 COLMAP과 3D Gaussian Splatting으로 재구성한 뒤 단일 좌표계에 경로를 오버레이해 실내 내비게이션을 제공한다. UrbanScene3D에서 NeRF 계열 모델과 3DGS를 같은 조건으로 비교했으며,시각적 평가는 PSNR/SSIM/LPIPS, 실시간 사용성 평가는 학습 시간으로 평가했다. 충분한 반복에서 3DGS가 구조ㆍ텍스처 보존, 시점 안정성, 경로 가독성에서 우수했으며, 제안 파이프라인은 공간 이해도 향상과 지도 생성 효율을 유의미하게 개선하였다.
Abstract
This paper proposes a robotic pipeline integrating data collection, SfM, 3D Gaussian Splatting (3DGS), coordinateregistration, and web overlay for indoor 3D navigation. The robot uses LiDAR-based Cartographer SLAM for realtimelocalization, and collected images are reconstructed via COLMAP and 3DGS with routes overlaid in a unifiedcoordinate system. NeRF-based models and 3DGS were compared on UrbanScene3D using PSNR/SSIM/LPIPS forvisual quality and training time for real-time usability. With sufficient iterations, 3DGS outperformed in structure/texture preservation, viewpoint stability, and route readability, while the proposed pipeline significantly improvedspatial understanding and map generation efficiency.