Benchmarking Neural Radiance Fields for Autonomous Robots: An Overview

神经辐射场（NeRF）已成为一种强大的三维场景表示范例，可以从一组稀疏和非结构化的传感器数据提供高保真度的渲染和重建。在自主机器人的背景下，感知和理解环境至关重要，NeRF在提高性能方面具有巨大潜力。本文全面调研和分析了利用NeRF增强自主机器人能力的最新技术。我们特别关注自主机器人的感知、定位和导航以及决策模块，并深入探讨自主运行所必需的任务，包括三维重建、分割、姿态估计、同时定位和地图构建（SLAM）、导航和规划以及交互。我们的调查详细评估了现有基于NeRF的方法，提供了有关它们的优点和局限性的见解。此外，我们探讨了未来研究和发展的有前途的途径。值得注意的是，我们讨论了先进技术的整合，例如三维高斯喷洒（3DGS）、大型语言模型（LLM）和生成式人工智能，预见了增强的重建效率、场景理解和决策能力。这项调查为寻求利用NeRF增强自主机器人能力的研究人员提供了路线图，为能够在复杂环境中无缝导航和交互的创新解决方案铺平了道路。

本论文旨在探讨如何利用NeRF（神经辐射场）来增强自主机器人的感知、定位和导航能力，解决在自主操作中的3D重建、分割、姿态估计、SLAM、导航和规划等任务。

论文提出了一种利用NeRF的方法来提高自主机器人感知和理解环境的能力，包括使用3D高斯喷洒、大型语言模型和生成AI等高级技术来提高重建效率、场景理解和决策能力。

论文对现有的NeRF方法进行了细致的基准测试，探讨了它们的优缺点，并提出了未来研究和发展的有前途的方向。实验设计充分，使用了多个数据集，开源了代码。值得深入研究的工作包括NeRF的集成、3D重建的实时性和自主机器人的交互能力等。

与此相关的最新研究包括：《NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections》、《Neural Scene Graphs for Dynamic Scenes》、《NeRF++: Analyzing and Improving Neural Radiance Fields》等。