論文の概要: Neural Radiance Field in Autonomous Driving: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13816v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 01:36:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 15:36:05.692350
• Title: Neural Radiance Field in Autonomous Driving: A Survey
• Title（参考訳）: 自律走行におけるニューラル・ラジアンス・フィールド:サーベイ
• Authors: Lei He, Leheng Li, Wenchao Sun, Zeyu Han, Yichen Liu, Sifa Zheng, Jianqiang Wang, Keqiang Li,
• Abstract要約: 本稿では、自律運転の文脈におけるNeRFの応用に関する包括的調査を行う。 本調査は,知覚,3次元再構成,同時局所化とマッピング(SLAM),シミュレーションなど,NeRFの自律運転(AD)への応用を分類するために構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.843740802262301
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural Radiance Field (NeRF) has garnered significant attention from both academia and industry due to its intrinsic advantages, particularly its implicit representation and novel view synthesis capabilities. With the rapid advancements in deep learning, a multitude of methods have emerged to explore the potential applications of NeRF in the domain of Autonomous Driving (AD). However, a conspicuous void is apparent within the current literature. To bridge this gap, this paper conducts a comprehensive survey of NeRF's applications in the context of AD. Our survey is structured to categorize NeRF's applications in Autonomous Driving (AD), specifically encompassing perception, 3D reconstruction, simultaneous localization and mapping (SLAM), and simulation. We delve into in-depth analysis and summarize the findings for each application category, and conclude by providing insights and discussions on future directions in this field. We hope this paper serves as a comprehensive reference for researchers in this domain. To the best of our knowledge, this is the first survey specifically focused on the applications of NeRF in the Autonomous Driving domain.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、その固有の利点、特に暗黙の表現と新しいビュー合成能力によって、学術と産業の両方から大きな注目を集めている。 ディープラーニングの急速な進歩に伴い、自律運転(AD)分野におけるNeRFの潜在的な応用を探求する様々な手法が出現している。 しかし、現在の文献には明らかな空白がある。 このギャップを埋めるために,本論文では,AD の文脈における NeRF の応用を包括的に調査する。 本調査は,知覚,3次元再構成,同時局所化とマッピング(SLAM),シミュレーションなど,NeRFの自律運転(AD)への応用を分類するために構成されている。 我々は、詳細な分析を掘り下げ、各アプリケーションカテゴリの調査結果をまとめ、この分野の今後の方向性についての洞察と議論を提供することで結論付ける。 この論文が、この分野の研究者の包括的な参考になることを期待している。 私たちの知る限りでは、自動運転分野におけるNeRFの適用に特に焦点を絞った調査としては、これが初めてです。

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