这篇AI论文提出了一种基于NeRF的测绘方法,可以在边缘计算机上实现更高质量的重建和实时能力

“基于NeRF的边缘计算测绘方法:实现更高质量的重建和实时能力的新途径”

在这篇论文中,研究人员介绍了一种名为H2-Mapping的基于NeRF的映射方法,旨在解决实时应用(如机器人技术、增强现实/虚拟现实和数字孪生)中对高质量、密集地图的需求。他们所处理的关键问题是如何在限制计算能力的边缘计算机上实时生成详细的地图。

研究人员指出,以往的映射方法在内存效率、映射精度和新视角合成的平衡方面存在困难,因此不适用于某些应用。基于NeRF的方法在克服这些限制方面显示出了潜力,但即使在强大的边缘计算机上,它们通常耗时较长。为了满足实时映射的四个关键需求,即适应性、高细节、实时性和新视角合成,作者提出了一种新颖的分层混合表示法。

提出的方法将显式八叉树SDF先验与隐式多分辨率哈希编码相结合,用于粗糙场景几何和高分辨率细节。这种方法加速了场景几何的初始化并且更容易学习。他们还引入了一种最大覆盖关键帧选择策略,以增强映射质量,特别是在边缘区域。

实验结果表明,H2-Mapping在几何精度、纹理逼真度和时间消耗方面优于现有的基于NeRF的映射方法。论文详细介绍了该方法的体系结构和性能评估。

总之,研究人员介绍了H2-Mapping,一种基于NeRF的映射方法,采用分层混合表示法实现了高质量的实时映射,即使在边缘计算机上也能胜任。他们的方法解决了现有方法的限制,并在准确性和效率方面展示了有希望的结果。