要約
環境の高密度 3D 表現は、ロボット工学分野の長期的な目標でした。
以前の Neural Radiance Fields (NeRF) 表現は暗黙的な座標ベースのモデルで普及していましたが、最近の 3D Gaussian Splatting (3DGS) の出現により、明示的な Radiance Fields 表現における顕著な可能性が実証されました。
明示的なシーン表現に 3D ガウス プリミティブを活用し、微分可能なレンダリングを可能にすることで、3DGS はリアルタイム レンダリングとフォトリアリスティックなパフォーマンスにおいて他の放射輝度フィールドに比べて大きな利点を示しており、これはロボット アプリケーションにとって有益です。
この調査では、ロボット工学分野における 3DGS についての包括的な理解を提供します。
関連研究についての議論は、3DGS の応用と 3DGS 技術の進歩という 2 つの主なカテゴリに分けられます。
アプリケーションセクションでは、シーンの理解とインタラクションの観点から、さまざまなロボットタスクで 3DGS がどのように利用されているかを調査します。
3DGS の進歩セクションでは、ロボット工学におけるパフォーマンスの向上を目的として、適応性と効率における 3DGS 自体の特性の改善に焦点を当てています。
次に、ロボット工学で最も一般的に使用されるデータセットと評価指標を要約します。
最後に、現在の 3DGS 手法の課題と限界を特定し、ロボット工学における 3DGS の将来の開発について説明します。
要約(オリジナル)
Dense 3D representations of the environment have been a long-term goal in the robotics field. While previous Neural Radiance Fields (NeRF) representation have been prevalent for its implicit, coordinate-based model, the recent emergence of 3D Gaussian Splatting (3DGS) has demonstrated remarkable potential in its explicit radiance field representation. By leveraging 3D Gaussian primitives for explicit scene representation and enabling differentiable rendering, 3DGS has shown significant advantages over other radiance fields in real-time rendering and photo-realistic performance, which is beneficial for robotic applications. In this survey, we provide a comprehensive understanding of 3DGS in the field of robotics. We divide our discussion of the related works into two main categories: the application of 3DGS and the advancements in 3DGS techniques. In the application section, we explore how 3DGS has been utilized in various robotics tasks from scene understanding and interaction perspectives. The advance of 3DGS section focuses on the improvements of 3DGS own properties in its adaptability and efficiency, aiming to enhance its performance in robotics. We then summarize the most commonly used datasets and evaluation metrics in robotics. Finally, we identify the challenges and limitations of current 3DGS methods and discuss the future development of 3DGS in robotics.
arxiv情報
| 著者 | Siting Zhu,Guangming Wang,Dezhi Kong,Hesheng Wang |
| 発行日 | 2024-10-16 05:59:33+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google