Neural Radiance Field in Autonomous Driving: A Survey

神经放射场（NeRF）由于其内在优势，特别是其隐式表示和新颖的视图合成能力，已经引起了学术界和工业界的广泛关注。随着深度学习的快速发展，出现了许多方法来探索NeRF在自动驾驶（AD）领域的潜在应用。然而，当前文献中存在明显的空缺。为了弥补这一空白，本文对NeRF在AD背景下的应用进行了全面调查。我们的调查结构化地将NeRF的应用分类于自动驾驶（AD）领域，具体包括感知、3D重建、同时定位与地图构建（SLAM）和仿真。我们深入分析并总结了每个应用类别的研究发现，并提供了未来研究方向的见解和讨论。我们希望本文成为该领域研究人员的全面参考。据我们所知，这是第一篇专门关注NeRF在自动驾驶领域应用的综述。

NeRF在自动驾驶领域的应用现状不明确，本文旨在进行综合调查与分析。

本文对NeRF在自动驾驶领域的应用进行了分类，包括感知、三维重建、SLAM和仿真，并提供了深入的分析和总结。

本文是第一篇专注于NeRF在自动驾驶领域应用的综合调查与分析，提供了对NeRF在各个应用场景下的优缺点和发展方向的探讨。

近期相关研究包括：'NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections'，'NeRF--A Representational Tool for Capturing Scenes with Non-Lambertian Materials'等。