연구진이 3D Gaussian Splatting(3DGS) 기반의 시각적 재위치 방법을 제안했어요. 기존 방식과 달리, 이미지 간의 대응 관계를 찾지 않고 3DGS 모델을 활용해 카메라 포즈를 직접 추정하는 방식이에요.
다중 뷰 스테레오(MVS)와 LiDAR 깊이 정보를 결합한 기하학적 지도 학습 전략을 통해 3DGS 모델의 정확도를 높였어요. 이를 통해 어려운 환경에서도 단일 이미지로 6 자유도(6-DoF) 자세 추정 성능을 향상시켰어요.
행성 지형과 유사한 환경에서 실험한 결과, 기존 방식 대비 재위치 정확도가 크게 향상된 것을 확인했어요. 관련 코드는 GitHub에서 공개됐어요.