Reconstruct (再構築)
多様なインプットデータから、高精度でジオレファレンスされた3Dデジタルツインを生成。高い精度と効率性を目的に、エッジデバイスからクラウドまでシームレスに動作し、リアルタイムでのマッピング、自己位置推定、可視化を実現。
Reconstruct (再構築) は、Niantic Spatial のキャプチャ↗ およびサードパーティのソリューションから得られる多様なデータソースを統合し、マッピング、解析に活用できる、シームレスで高精度なデジタルツインを生成します。
Processing Pipeline （処理パイプライン）
スキャン処理
ドローン、ロボット、ハンドヘルド機器などから取得したセンサーデータをクリーンアップし、フィルタリングおよび正規化を行います。
レジストレーション
複数回スキャンされたデータを整合・統合し、センチメートル単位の空間精度を確保します。
ジオリファレンス
モデルを現実世界の座標系に紐づけ、GIS、シミュレーション、ならびに自律システム向けプラットフォームとの相互運用を可能にします。
Reconstruct Modes (再構築モード)
オンデバイス 3D 再構築
-
Process 3D data directly on iOS or Android. Fast, private, and mobile.
-
テクスチャ付きメッシュやガウシアンスプラットを、完全オフラインでリアルタイム生成。
-
エッジコンピューティング、現場でのキャプチャ、クラウドに依存しない AR 体験に最適。
Cloud-Based 3D Reconstruction (クラウドベース 3D 再構築)
-
クラウド上で、高精度かつジオレファレンスされた 3D モデルを提供。
-
セマンティックによって強化された、フォトリアリスティックなメッシュおよびスプラットを生成。
-
大規模マッピング、複数ユーザーによるプロジェクト、エンタープライズ向けデジタルツインに最適。
Best experienced on desktop
Splat Viewer
このデモでは、高精度な3D モデルをインタラクティブな作業場に替えることができるかをご覧いただけます。 ガウシアンスプラットを展開することで、現実世界の実際の位置に根付いたコンテンツをすることが可能になります。
現実世界向けのソリューション
Defense
Enable mission-critical capabilities for spatial autonomy through intelligent location surveying, high-fidelity 3D reconstruction, and immersive AR/VR environments.
ロボティクス＆自律システム
Generate high resolution 3D environments optimized for perception, path planning, and navigation across dynamic, real-world conditions.
高度化する現場オペレーション
Deliver detailed geospatial context for infrastructure inspection, maintenance, and remote operations with scalable, continuously updated digital twins.
Frequently Asked Questions
What is 3D reconstruction?
+
3D reconstruction turns images, video, or other sensor data into a three-dimensional representation of a real object or place. Niantic Spatial Reconstruct generates high-fidelity, geo-referenced digital twins that can support mapping, localization, visualization, analysis, simulation, and real-world operations. The result is more than a visual model: it is a spatially anchored representation designed to connect physical environments with the systems that use them.
How does 3D reconstruction work?
+
A 3D reconstruction pipeline processes raw sensor inputs, aligns multiple scans, and anchors the resulting model to a real-world coordinate system. Reconstruct describes these stages as scan processing, registration, and geo-referencing. Niantic Spatial's broader technical explanation adds that reconstruction also requires estimating camera positions and recovering scene geometry, so the output is physically grounded rather than only visually plausible.
What data can be used for 3D reconstruction?
+
3D reconstruction can use imagery and sensor data from multiple capture sources, depending on the project. Reconstruct is designed to integrate Niantic Spatial Capture data and third-party solutions, including inputs from drones, robots, and handheld systems. Niantic Spatial's broader platform context also describes workflows using smartphones, 360° cameras, satellite imagery, LiDAR, and other sensors, enabling teams to work with the data they already have.
What is the difference between on-device and cloud-based 3D reconstruction?
+
On-device reconstruction processes 3D data directly on iOS or Android devices, enabling fast, private, offline capture and real-time generation of textured meshes or Gaussian splats. Cloud-based reconstruction delivers high-fidelity, geo-referenced models for large-scale mapping, multi-user projects, and enterprise digital twins. The right mode depends on whether the priority is field mobility and offline operation or scale, collaboration, and centralized processing.
What are 3D reconstructions used for?
+
3D reconstructions are used to create shared spatial context for mapping, visualization, localization, simulation, inspection, maintenance, and remote operations. Reconstruct highlights defense, robotics and autonomy, and intelligent field operations. Across Niantic Spatial's broader work, geometrically accurate reconstructions also support infrastructure assessment, energy and industrial site analysis, and robotics training in environments that reflect the real place where systems will operate.
What is the difference between a 3D mesh and a Gaussian splat?
+
A 3D mesh represents a scene through connected geometric surfaces, while a Gaussian splat represents it through many viewable 3D Gaussian elements that can produce photorealistic imagery. Both can be outputs of a reconstruction workflow, and the best choice depends on the downstream task. Meshes are useful for simulation and training, while aligned Gaussian splats provide immersive visual representations for exploration and visualization.