論文の概要: Dynamic LiDAR Re-simulation using Compositional Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05247v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 18:55:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 14:15:05.107959
• Title: Dynamic LiDAR Re-simulation using Compositional Neural Fields
• Title（参考訳）: 合成ニューラルネットワークを用いた動的LiDAR再シミュレーション
• Authors: Hanfeng Wu, Xingxing Zuo, Stefan Leutenegger, Or Litany, Konrad Schindler, Shengyu Huang
• Abstract要約: 我々は、動的駆動シーンにおけるLiDARスキャンの高忠実度再シミュレーションのための新しいニューラルネットワークベースのアプローチであるDyNFLを紹介する。 合成環境と実環境環境の両方で評価した結果,LiDARスキャンによる動的シーンシミュレーションが大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.958062222135986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce DyNFL, a novel neural field-based approach for high-fidelity re-simulation of LiDAR scans in dynamic driving scenes. DyNFL processes LiDAR measurements from dynamic environments, accompanied by bounding boxes of moving objects, to construct an editable neural field. This field, comprising separately reconstructed static backgrounds and dynamic objects, allows users to modify viewpoints, adjust object positions, and seamlessly add or remove objects in the re-simulated scene. A key innovation of our method is the neural field composition technique, which effectively integrates reconstructed neural assets from various scenes through a ray drop test, accounting for occlusions and transparent surfaces. Our evaluation with both synthetic and real-world environments demonstrates that \ShortName substantial improves dynamic scene simulation based on LiDAR scans, offering a combination of physical fidelity and flexible editing capabilities.
• Abstract（参考訳）: dynflは,動的運転シーンにおけるライダースキャンの高忠実度再シミュレーションのための,新しいニューラルフィールドに基づくアプローチである。 DyNFLは、移動物体の境界ボックスを伴う動的環境からのLiDAR測定を処理し、編集可能なニューラルネットワークを構築する。 このフィールドは、個別に再構成された静的背景と動的オブジェクトで構成されており、ユーザーは視点を変更し、オブジェクトの位置を調整し、再シミュレーションされたシーンでオブジェクトをシームレスに追加または削除することができる。 この手法の重要なイノベーションは、様々なシーンから再構成された神経資産をレイドロップテストを通じて効果的に統合し、閉塞や透明な表面を考慮できるニューラルフィールド合成技術である。 合成環境と実環境環境の両方で評価したところ, \ShortNameはLiDARスキャンに基づく動的シーンシミュレーションを大幅に改善し, 物理的忠実度とフレキシブルな編集機能の組み合わせを提供することがわかった。

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