論文の概要: DISORF: A Distributed Online 3D Reconstruction Framework for Mobile Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00228v2
• Date: Wed, 31 Jul 2024 03:36:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 20:25:13.774300
• Title: DISORF: A Distributed Online 3D Reconstruction Framework for Mobile Robots
• Title（参考訳）: DISORF - 移動ロボットのための分散オンライン3D再構成フレームワーク
• Authors: Chunlin Li, Hanrui Fan, Xiaorui Huang, Ruofan Liang, Sankeerth Durvasula, Nandita Vijaykumar,
• Abstract要約: DISORFは、リソースに制約された移動ロボットとエッジデバイスによってキャプチャされたシーンのオンライン3D再構成と視覚化を可能にするフレームワークである。 デバイス上のSLAMシステムを利用してポーズを生成し、それをリモートサーバに送信し、実行時に高品質な3D再構成と可視化を行う。 本稿では,オンライン学習におけるこの課題に対処する,シフト指数型フレームサンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.683651138674254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a framework, DISORF, to enable online 3D reconstruction and visualization of scenes captured by resource-constrained mobile robots and edge devices. To address the limited computing capabilities of edge devices and potentially limited network availability, we design a framework that efficiently distributes computation between the edge device and the remote server. We leverage on-device SLAM systems to generate posed keyframes and transmit them to remote servers that can perform high-quality 3D reconstruction and visualization at runtime by leveraging recent advances in neural 3D methods. We identify a key challenge with online training where naive image sampling strategies can lead to significant degradation in rendering quality. We propose a novel shifted exponential frame sampling method that addresses this challenge for online training. We demonstrate the effectiveness of our framework in enabling high-quality real-time reconstruction and visualization of unknown scenes as they are captured and streamed from cameras in mobile robots and edge devices.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,資源制約された移動ロボットやエッジデバイスが捉えたシーンのオンライン3次元再構成と可視化を実現するためのフレームワークであるDIORFを提案する。 エッジデバイスの限られた計算能力と潜在的に限られたネットワーク可用性に対処するため,エッジデバイスとリモートサーバ間で効率的に計算を分散するフレームワークを設計する。 我々は、オンデバイスSLAMシステムを活用して、ポーズ付きキーフレームを生成し、それらを遠隔サーバに送信し、ニューラル3D手法の最近の進歩を活用して、実行時に高品質な3D再構成と可視化を行う。 我々は、画像サンプリング戦略がレンダリング品質を著しく低下させるおそれのあるオンライントレーニングにおいて、重要な課題を識別する。 本稿では,オンライン学習におけるこの課題に対処する,シフト指数型フレームサンプリング手法を提案する。 我々は,移動ロボットやエッジデバイスのカメラから撮影・ストリームされる未知シーンの高品質なリアルタイム再構築と可視化を実現する上で,我々のフレームワークの有効性を実証する。

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