从极少量飞行时间像素恢复参数化场景

我们旨在利用来自低成本、商用飞行时间传感器的极少量深度测量来恢复3D参数化场景的几何结构。这些传感器提供非常低的空间分辨率（即单像素），但每个像素能成像宽广的视场，并以时间分辨光子计数的形式捕获详细的飞行时间数据。这种飞行时间数据编码了丰富的场景信息，从而能够从稀疏测量中恢复简单场景。我们研究了使用少量测量的分布式集合（例如，少至15个像素）在强先验下恢复简单参数化场景几何结构的可行性，例如估计已知物体的6D位姿。为了实现这一点，我们设计了一种方法，该方法既利用前馈预测来推断场景参数，又在综合分析框架内利用可微渲染来细化场景参数估计。我们开发了硬件原型，并证明了我们的方法在仿真和受控的真实世界捕获中，能够在给定无纹理3D模型的情况下有效恢复物体位姿，并展示了在其他参数化场景上的良好初步结果。我们还进行了额外的实验，以探索我们成像方案的极限与能力。