ParkGaussian: 자율 주차를 위한 전방향 3D 가우시안 스플래팅

ParkGaussian: Surround-view 3D Gaussian Splatting for Autonomous Parking

자율 주행 시스템(ADS)에서 주차는 혼잡한 주차 공간 및 GPS 신호가 끊기는 환경에서 독특한 어려움을 야기하는 중요한 과제입니다. 그러나 기존 연구는 주로 2D 주차 공간 인식, 매핑 및 위치 추정에 초점을 맞추고 있으며, 주차 시나리오에서 복잡한 공간 기하 구조를 파악하는 데 필수적인 3D 재구성은 상대적으로 덜 연구되었습니다. 재구성된 주차 장면의 시각적 품질을 단순히 개선하는 것은 자율 주차에 직접적인 이점을 제공하지 않으며, 주차의 핵심은 주차 공간 인식 모듈이기 때문입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 주차 장면 재구성에 특화된 최초의 벤치마크인 ParkRecon3D를 구축했습니다. 이 벤치마크는 보정된 외적 정보와 상세한 주차 공간 어노테이션을 포함하는 4개의 전방향 어안 렌즈 카메라 센서 데이터를 포함합니다. 우리는 주차 장면 재구성을 위한 3D 가우시안 스플래팅(3DGS)을 통합한 최초의 프레임워크인 ParkGaussian을 제안합니다. 재구성과 다운스트림 주차 공간 탐지 간의 정렬을 더욱 개선하기 위해, 기존 주차 인식 방법을 활용하여 주차 공간 영역의 합성 품질을 향상시키는 주차 공간 인지 전략을 도입했습니다. ParkRecon3D에서의 실험 결과, ParkGaussian은 최첨단 재구성 품질을 달성하고 다운스트림 작업에 대한 인식 일관성을 더 잘 유지하는 것으로 나타났습니다. 코드 및 데이터세트는 다음 주소에서 공개될 예정입니다: https://github.com/wm-research/ParkGaussian

Parking is a critical task for autonomous driving systems (ADS), with unique challenges in crowded parking slots and GPS-denied environments. However, existing works focus on 2D parking slot perception, mapping, and localization, 3D reconstruction remains underexplored, which is crucial for capturing complex spatial geometry in parking scenarios. Naively improving the visual quality of reconstructed parking scenes does not directly benefit autonomous parking, as the key entry point for parking is the slots perception module. To address these limitations, we curate the first benchmark named ParkRecon3D, specifically designed for parking scene reconstruction. It includes sensor data from four surround-view fisheye cameras with calibrated extrinsics and dense parking slot annotations. We then propose ParkGaussian, the first framework that integrates 3D Gaussian Splatting (3DGS) for parking scene reconstruction. To further improve the alignment between reconstruction and downstream parking slot detection, we introduce a slot-aware reconstruction strategy that leverages existing parking perception methods to enhance the synthesis quality of slot regions. Experiments on ParkRecon3D demonstrate that ParkGaussian achieves state-of-the-art reconstruction quality and better preserves perception consistency for downstream tasks. The code and dataset will be released at: https://github.com/wm-research/ParkGaussian