技术突破与创新 - 神经场景表征发展中出现Block-NeRF等方法，但无法处理动态车辆，限制了自动驾驶环境仿真的应用 [2] - 浙大提出Street Gaussians技术，基于3DGS开发动态街道场景表示，解决训练成本高和渲染速度慢的问题，实现半小时内训练并以135 FPS速度渲染1066×1600分辨率图像 [2] - 动态场景表示为静态背景和移动车辆的点云组合，每个点分配3D高斯参数（位置、不透明度、协方差）和球面谐波模型表示外观 [3][4] - 背景模型使用世界坐标系点云，每个点包含3D高斯参数（协方差矩阵、位置向量）、不透明度、球面谐波系数和3D语义概率 [8] - 物体模型引入可学习跟踪车辆姿态，局部坐标系定义的位置和旋转通过跟踪姿势转换到世界坐标系，并采用4D球谐函数解决移动车辆外观建模的存储问题 [11][12] - 使用LiDAR点云初始化场景表示，对稀疏区域结合SfM点云补充，物体模型初始化采用3D边界框内聚合点或随机采样 [17] 算法优化与效果 - 4D球谐函数有效消除动态场景渲染中的伪影，提升外观建模准确性 [16] - 静态场景重建通过体素下采样和可见性过滤优化点云初始化，动态场景重建利用可学习姿态参数解决跟踪噪声问题 [17][11] - 自动驾驶场景重建实现动静态物体分解，支持场景编辑和闭环仿真应用 [43] 行业应用与课程 - 3DGS技术已衍生多个子方向（4D GS、场景编辑等），在自动驾驶仿真闭环中具有重要应用价值 [23][43] - 业内推出首门3DGS全栈实战课程，覆盖视觉重建基础、静态/动态场景重建、自动驾驶场景优化等模块，结合代码实战与论文带读 [26][33][35][37][39][41][43][45][47] - 课程由头部自动驾驶公司算法专家设计，目标培养学员掌握3DGS核心理论、前沿算法及实际应用能力 [50][53][54]