論文の概要: Autonomous Implicit Indoor Scene Reconstruction with Frontier Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10218v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 01:59:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 18:22:10.653327
- Title: Autonomous Implicit Indoor Scene Reconstruction with Frontier Exploration
- Title(参考訳): Frontier Exploration を用いた自律型屋内シーン再構築
- Authors: Jing Zeng, Yanxu Li, Jiahao Sun, Qi Ye, Yunlong Ran, Jiming Chen,
- Abstract要約: 暗黙の神経表現は3Dシーンの再構築に有意な可能性を証明している。
最近の研究は、Next Best View (NBV) ベースの手法により、自律的な暗黙的再構築に応用を拡大している。
本研究では,表層不確実性に基づく再構築作業にフロンティアベースの探索タスクを組み込むことを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.975244524831696
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Implicit neural representations have demonstrated significant promise for 3D scene reconstruction. Recent works have extended their applications to autonomous implicit reconstruction through the Next Best View (NBV) based method. However, the NBV method cannot guarantee complete scene coverage and often necessitates extensive viewpoint sampling, particularly in complex scenes. In the paper, we propose to 1) incorporate frontier-based exploration tasks for global coverage with implicit surface uncertainty-based reconstruction tasks to achieve high-quality reconstruction. and 2) introduce a method to achieve implicit surface uncertainty using color uncertainty, which reduces the time needed for view selection. Further with these two tasks, we propose an adaptive strategy for switching modes in view path planning, to reduce time and maintain superior reconstruction quality. Our method exhibits the highest reconstruction quality among all planning methods and superior planning efficiency in methods involving reconstruction tasks. We deploy our method on a UAV and the results show that our method can plan multi-task views and reconstruct a scene with high quality.
- Abstract(参考訳): 暗黙の神経表現は3Dシーンの再構築に有意な可能性を証明している。
最近の研究は、Next Best View (NBV) ベースの手法により、自律的な暗黙的再構築に応用を拡大している。
しかし、NBV法はシーンの完全なカバレッジを保証することができず、特に複雑なシーンにおいて、広範囲な視点サンプリングを必要とすることが多い。
論文の中で,我々は提案する
1)フロンティアをベースとした調査課題を世界規模で実施し,表面の不確実性に基づく再構築タスクを目立たせ,高品質な再構築を実現する。
そして
2)色の不確実性を利用して暗黙的な表面の不確実性を実現する手法を導入し,ビュー選択に要する時間を短縮する。
さらに,これら2つの課題に対して,ビューパス計画における切り替えモードの適応的戦略を提案する。
本手法は, 再建作業を含む手法において, 計画手法の中で最も高い再現性を示し, 計画効率が良好である。
提案手法はUAV上に展開し,提案手法がマルチタスクビューを計画し,高品質なシーンを再構築可能であることを示す。
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