Awesome-Implicit-NeRF-Robotics: 隐式表示与NeRF在机器人领域的应用

Awesome-Implicit-NeRF-Robotics

Awesome-Implicit-NeRF-Robotics: 隐式表示与NeRF在机器人领域的应用

近年来,隐式神经表示和神经辐射场(Neural Radiance Fields, NeRF)技术在计算机视觉和机器人领域取得了突破性进展。这些技术为三维场景重建、物体表示和机器人感知等任务提供了新的解决方案。本文将全面介绍隐式表示和NeRF在机器人和强化学习领域的最新研究进展,为相关研究者提供一个综合的参考资源。

物体姿态估计

物体姿态估计是机器人抓取和操作的关键前提。传统方法往往依赖于显式的3D模型,而基于隐式表示的方法则可以更灵活地处理未知物体。

BundleSDF是一种新颖的方法,可以同时进行6自由度跟踪和未知物体的3D重建。该方法使用有符号距离函数(SDF)来隐式表示物体,并通过神经网络优化来学习物体的几何形状。这种方法无需事先知道物体的3D模型,可以在线地进行姿态跟踪和形状重建。

ShAPO提出了一种隐式表示方法,可以同时优化多个物体的形状、外观和姿态。该方法使用神经网络来学习物体的几何和外观特征,并通过优化来估计物体的6自由度姿态。ShAPO在物体姿态估计和重建任务上取得了优异的性能。

ShAPO示意图

Neural Correspondence Field (NCF)提出了一种基于隐式神经表示的物体姿态估计方法。NCF学习了一个从图像到3D模型的对应关系场,可以有效地处理遮挡和部分可见的情况。这种方法在多个基准数据集上展现了优越的性能。

iNeRF是一种利用神经辐射场进行物体姿态估计的方法。该方法通过优化NeRF模型的渲染结果与观察图像之间的一致性来估计物体姿态。iNeRF可以处理复杂形状和材质的物体,并且对遮挡具有鲁棒性。

此外,还有一些工作探索了如何将NeRF与其他技术结合以提高姿态估计的性能。例如,NeRF-RPN提出了一个通用的目标检测框架,可以在NeRF场景中进行3D目标检测。NeRF-MAE则探索了如何使用masked autoencoder来学习NeRF的自监督表示,这对下游的姿态估计任务有潜在的帮助。

SLAM与定位

同时定位与地图构建(SLAM)是机器人自主导航的核心技术。基于隐式表示的SLAM方法近年来取得了显著进展,为高精度、大规模的3D重建开辟了新的可能性。

iSDF提出了一种实时的神经符号距离场方法,可以用于机器人感知。该方法使用隐式神经表示来建模环境的几何结构,并通过增量式学习来实时更新地图。iSDF在多个真实世界场景中展示了优异的重建质量和定位精度。

NICE-SLAM是一种基于神经隐式可扩展编码的SLAM系统。它使用分层的神经表示来建模大规模场景,并通过梯度下降来优化相机位姿和场景表示。NICE-SLAM可以实现实时的密集重建和精确定位。

NICE-SLAM示意图

iMAP提出了一种隐式映射与定位方法,可以在实时系统中应用。该方法使用连续的神经隐式表示来建模场景,并通过梯度下降来优化相机轨迹。iMAP在多个室内和室外场景中展示了出色的重建质量。

此外,还有一些工作探索了如何将NeRF与SLAM结合。例如,NeRF-SLAM提出了一种基于NeRF的实时单目SLAM系统,可以实现高质量的密集重建。Loc-NeRF则探索了如何使用NeRF来进行蒙特卡洛定位,在复杂环境中展现了强大的定位能力。

LATITUDE提出了一种基于NeRF的全局定位方法,可以在城市规模的场景中进行机器人定位。该方法使用截断动态低通滤波器来提高定位的鲁棒性和效率。

操作与强化学习

将隐式表示和NeRF应用于机器人操作和强化学习是一个新兴的研究方向,有望提高机器人的环境理解和交互能力。

GNFactor提出了一种基于可泛化神经特征场的多任务真实机器人学习框架。该方法使用神经特征场来表示环境和任务相关的信息,并通过多任务学习来提高泛化能力。GNFactor在多个真实世界的机器人操作任务中展示了优异的性能。

D3Fields提出了一种动态3D描述符场方法,用于零样本泛化的机器人操作。该方法学习了一个动态的3D描述符场,可以捕捉物体的几何和语义信息。D3Fields在多个未见过的物体操作任务中展现了强大的泛化能力。

D3Fields示意图

SNeRL提出了一种语义感知的神经辐射场,用于强化学习。该方法将NeRF与语义分割相结合,可以学习到场景的几何、外观和语义信息。SNeRL在多个视觉导航任务中取得了优异的性能。

Ditto提出了一种通过交互来构建铰接物体数字孪生的方法。该方法使用神经隐式表示来建模物体的几何和运动特性,并通过机器人交互来优化模型参数。Ditto可以准确地预测复杂铰接物体的运动。

此外,还有一些工作探索了如何将NeRF与机器人抓取相结合。例如,Dex-NeRF提出了一种使用NeRF来抓取透明物体的方法。NeRF-Supervision则探索了如何从NeRF中学习密集的物体描述符,这对下游的抓取任务很有帮助。

GIGA提出了一种基于隐式表示的6自由度抓取检测方法,可以同时考虑物体的几何和可抓取性。该方法在多个具有挑战性的抓取场景中展示了优异的性能。

未来展望

隐式表示和NeRF在机器人领域的应用仍处于起步阶段,但已经展现出巨大的潜力。未来的研究方向可能包括:

提高隐式表示的效率和实时性,使其更适合机器人的实时应用。
探索如何将隐式表示与其他感知模态(如触觉、听觉)结合,以实现多模态感知。
研究如何将隐式表示与任务规划和决策系统结合,实现端到端的机器人智能系统。
探索隐式表示在动态场景和可形变物体建模中的应用。
研究如何提高隐式表示的可解释性和不确定性估计,以增强机器人系统的可靠性和安全性。

总的来说,隐式表示和NeRF为机器人感知、操作和决策带来了新的机遇,有望推动机器人技术向更高水平发展。随着研究的深入,我们期待看到这些技术在实际机器人系统中的广泛应用。

结语

本文全面介绍了隐式表示和NeRF在机器人领域的最新研究进展,涵盖了物体姿态估计、SLAM、操作与强化学习等多个方向。这些新兴技术为机器人的环境理解和交互能力带来了新的可能性,有望推动机器人技术向更智能、更灵活的方向发展。尽管仍面临一些挑战,但随着研究的不断深入和技术的不断成熟,我们有理由相信隐式表示和NeRF将在未来的机器人系统中发挥越来越重要的作用。