神经辐射场上的快速全局定位
机器人学
2025-03-17 v2
摘要
神经辐射场（NeRF）提出了一种新颖的场景表示方式，使其能够从 2D 图像中实现高质量的 3D 重建。紧随其突破性成就之后，NeRF 地图内的全局定位已成为启用广泛应用的关键任务。最近，Loc-NeRF 展示了一种将传统蒙特卡洛定位与 NeRF 结合的定位方法，显示出将 NeRF 作为环境图的前景。然而，尽管取得了进展，Loc-NeRF 仍面临射线渲染过程耗时的挑战，这在实际应用中是重要的限制。为解决此问题，我们引入 Fast Loc-NeRF，利用粗到细方法实现更高效、更准确的 NeRF 地图全局定位。具体而言，Fast Loc-NeRF 采用多分辨率从低到高匹配渲染像素和观测图像。结果，它加速了昂贵的粒子更新过程，同时保持精确的定位结果。此外，为排除异常粒子，我们提出了粒子抑制加权方案，利用 NeRF 的特征估计粒子不确定性，并将其纳入粒子加权过程。我们的 Fast Loc-NeRF 在多个基准测试上实现了新的领先定位性能，令人信服其准确性和效率。
引用
@article{arxiv.2406.12202,
title = {Fast Global Localization on Neural Radiance Field},
author = {Mangyu Kong and Seongwon Lee and Jaewon Lee and Euntai Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.12202},
year = {2025}
}
备注
Accepted at ICRA 2025