NeRF in Robotics: A Survey

要約

綿密な 3D 環境表現は、コンピューター ビジョンとロボット工学の分野における長年の目標でした。
最近のニューラル暗黙的表現の出現により、暗黙的表現により多くの機能が可能になるため、この分野に根本的な革新がもたらされました。
その中でも、Neural Radiance Field (NeRF) は、簡素化された数学モデル、コンパクトな環境ストレージ、連続的なシーン表現などの表現上の大きな利点により、トレンドを引き起こしました。
コンピューター ビジョンとは別に、NeRF はロボット工学の分野でも大きな可能性を示しています。
したがって、ロボット工学分野における NeRF についての包括的な理解を提供するために、この調査を作成しました。
NeRF の利点と限界、現在の応用と将来の可能性を探ることにより、この有望な研究分野に光を当てたいと考えています。
私たちの調査は、NeRF がロボット工学分野にどのように参入するかという観点から、\textit{ロボット工学における NeRF の応用} と \textit{ロボット工学における NeRF の進歩} の 2 つの主要セクションに分かれています。
最初のセクションでは、ロボット工学の分野で使用されている、または使用される可能性のあるいくつかの作品を、知覚とインタラクションの観点から紹介および分析します。
2 番目のセクションでは、ロボット工学の分野で NeRF を展開するために不可欠な、NeRF 自体の特性の改善に関連するいくつかの作業を示します。
レビューのディスカッションセクションでは、既存の課題を要約し、参考として貴重な将来の研究の方向性をいくつか提供します。

要約(オリジナル)

Meticulous 3D environment representations have been a longstanding goal in computer vision and robotics fields. The recent emergence of neural implicit representations has introduced radical innovation to this field as implicit representations enable numerous capabilities. Among these, the Neural Radiance Field (NeRF) has sparked a trend because of the huge representational advantages, such as simplified mathematical models, compact environment storage, and continuous scene representations. Apart from computer vision, NeRF has also shown tremendous potential in the field of robotics. Thus, we create this survey to provide a comprehensive understanding of NeRF in the field of robotics. By exploring the advantages and limitations of NeRF, as well as its current applications and future potential, we hope to shed light on this promising area of research. Our survey is divided into two main sections: \textit{The Application of NeRF in Robotics} and \textit{The Advance of NeRF in Robotics}, from the perspective of how NeRF enters the field of robotics. In the first section, we introduce and analyze some works that have been or could be used in the field of robotics from the perception and interaction perspectives. In the second section, we show some works related to improving NeRF’s own properties, which are essential for deploying NeRF in the field of robotics. In the discussion section of the review, we summarize the existing challenges and provide some valuable future research directions for reference.

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