利用Instant NGP加速的NeRF与D-NeRF对非合作在轨空间物体进行三维重建
计算机视觉与模式识别
2023-06-13 v3
摘要
轨道上非合作在轨空间物体(RSO)的增多刺激了对主动空间碎片清除、在轨服务(OOS)、RSO分类及功能识别的需求。计算机视觉的最新进展已能基于从不同视角捕获的一组2D图像实现物体的高清三维建模。本工作将神经辐射场(NeRF)算法的变体Instant NeRF和D-NeRF应用于在轨RSO测绘问题，以用于功能识别并辅助OOS。在佛罗里达理工学院轨道机器人交互、在轨服务与导航(ORION)实验室，利用在两种不同光照与运动条件下拍摄的航天器模型图像数据集，评估了这些算法的三维重建质量与硬件需求。结果表明，Instant NeRF能以可在星载计算机上可行训练的计算代价学习到高保真三维模型。
引用
@article{arxiv.2301.09060,
title = {3D Reconstruction of Non-cooperative Resident Space Objects using Instant NGP-accelerated NeRF and D-NeRF},
author = {Basilio Caruso and Trupti Mahendrakar and Van Minh Nguyen and Ryan T. White and Todd Steffen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.09060},
year = {2023}
}
备注
Presented at AAS/AIAA Spaceflight Mechanics Conference 2023, 14 pages, 10 figures, 2 tables