面向 LiDAR 系统自动化设计的任务驱动隐式表示
计算机视觉与模式识别
2025-11-18 v2 机器人学
摘要
成像系统设计是一个复杂、耗时且很大程度上依赖人工的过程；LiDAR 设计在移动设备、自动驾驶车辆和航空成像平台中无处不在，其独特的空间与时间采样要求进一步增加了复杂性。在本工作中，我们提出了一个在任意约束下进行自动化、任务驱动的 LiDAR 系统设计框架。为此，我们将 LiDAR 配置表示在一个连续的六维设计空间中，并通过基于流的生成建模学习该空间中特定于任务的隐式密度。随后，我们将传感器建模为六维空间中的参数分布，并利用期望最大化将这些分布拟合到我们学习到的隐式密度中，从而合成新的 LiDAR 系统，实现高效且具备约束感知能力的 LiDAR 系统设计。我们在三维视觉的多种任务上验证了该方法，实现了跨人脸扫描、机器人跟踪和目标检测等受现实世界启发的应用的自动化 LiDAR 系统设计。
引用
@article{arxiv.2505.22344,
title = {Task-Driven Implicit Representations for Automated Design of LiDAR Systems},
author = {Nikhil Behari and Aaron Young and Tzofi Klinghoffer and Akshat Dave and Ramesh Raskar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.22344},
year = {2025}
}