神经场中的物体注册
机器人学
2024-05-06 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
神经场以连续的场景表示形式提供 3D 几何和外观信息，这在机器人应用中具有巨大潜力。在机器人技术中，解锁神经场独特用例的一项功能是物体 6-DoF 注册。在本文中，我们对最近的 Reg-NF 神经场注册方法及其在机器人上下文中的用例进行了扩展分析。我们展示了使用场景和物体神经场模型确定场景中已知物体的 6-DoF 位姿的场景。我们展示了如何利用这一点来更好地表示不完美建模场景中的物体，并通过将物体神经场模型替换到场景中来生成新的场景。
引用
@article{arxiv.2404.18381,
title = {Object Registration in Neural Fields},
author = {David Hall and Stephen Hausler and Sutharsan Mahendren and Peyman Moghadam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.18381},
year = {2024}
}
备注
Accepted to ICRA 2024 RoboNeRF workshop. 5 pages, 10 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2402.09722