Benchmarking Neural Radiance Fields for Autonomous Robots: An Overview

要約

Neural Radiance Fields (NeRF) は、3D シーン表現の強力なパラダイムとして登場し、疎で非構造化されたセンサー データのセットから高忠実度のレンダリングと再構築を提供します。
環境の認識と理解が極めて重要である自律ロボット工学の文脈において、NeRF はパフォーマンスの向上に大きな期待を抱いています。
この論文では、NeRF を利用して自律ロボットの機能を強化するための最先端技術の包括的な調査と分析を紹介します。
特に、自律ロボットの知覚、位置特定とナビゲーション、および意思決定モジュールに焦点を当て、3D 再構成、セグメンテーション、姿勢推定、同時位置特定とマッピング (SLAM)、ナビゲーションと計画、および
交流。
私たちの調査では、既存の NeRF ベースの手法を綿密にベンチマークし、その長所と限界についての洞察を提供します。
さらに、この分野における将来の研究開発の有望な道を模索します。
特に、3D ガウス スプラッティング (3DGS)、大規模言語モデル (LLM)、生成 AI などの高度な技術の統合について説明し、再構成効率、シーンの理解、意思決定機能の強化を想定しています。
この調査は、NeRF を活用して自律ロボットを強化し、複雑な環境でシームレスに移動および対話できる革新的なソリューションへの道を切り開く研究者にとってのロードマップとして機能します。

要約(オリジナル)

Neural Radiance Fields (NeRF) have emerged as a powerful paradigm for 3D scene representation, offering high-fidelity renderings and reconstructions from a set of sparse and unstructured sensor data. In the context of autonomous robotics, where perception and understanding of the environment are pivotal, NeRF holds immense promise for improving performance. In this paper, we present a comprehensive survey and analysis of the state-of-the-art techniques for utilizing NeRF to enhance the capabilities of autonomous robots. We especially focus on the perception, localization and navigation, and decision-making modules of autonomous robots and delve into tasks crucial for autonomous operation, including 3D reconstruction, segmentation, pose estimation, simultaneous localization and mapping (SLAM), navigation and planning, and interaction. Our survey meticulously benchmarks existing NeRF-based methods, providing insights into their strengths and limitations. Moreover, we explore promising avenues for future research and development in this domain. Notably, we discuss the integration of advanced techniques such as 3D Gaussian splatting (3DGS), large language models (LLM), and generative AIs, envisioning enhanced reconstruction efficiency, scene understanding, decision-making capabilities. This survey serves as a roadmap for researchers seeking to leverage NeRFs to empower autonomous robots, paving the way for innovative solutions that can navigate and interact seamlessly in complex environments.

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