論文の概要: LiDAR-RT: Gaussian-based Ray Tracing for Dynamic LiDAR Re-simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15199v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 18:58:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:32:22.986398
• Title: LiDAR-RT: Gaussian-based Ray Tracing for Dynamic LiDAR Re-simulation
• Title（参考訳）: LiDAR-RT:動的LiDAR再シミュレーションのためのガウスベースのレイトレーシング
• Authors: Chenxu Zhou, Lvchang Fu, Sida Peng, Yunzhi Yan, Zhanhua Zhang, Yong Chen, Jiazhi Xia, Xiaowei Zhou,
• Abstract要約: LiDAR-RTは、リアルタイムで物理的に正確なLiDARの再シミュレーションをサポートする新しいフレームワークである。 私たちの主な貢献は、効率的で効果的なレンダリングパイプラインの開発です。 我々のフレームワークは、フレキシブルなシーン編集操作と様々なセンサー構成でリアルなレンダリングをサポートしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.79143254487969
• License:
• Abstract: This paper targets the challenge of real-time LiDAR re-simulation in dynamic driving scenarios. Recent approaches utilize neural radiance fields combined with the physical modeling of LiDAR sensors to achieve high-fidelity re-simulation results. Unfortunately, these methods face limitations due to high computational demands in large-scale scenes and cannot perform real-time LiDAR rendering. To overcome these constraints, we propose LiDAR-RT, a novel framework that supports real-time, physically accurate LiDAR re-simulation for driving scenes. Our primary contribution is the development of an efficient and effective rendering pipeline, which integrates Gaussian primitives and hardware-accelerated ray tracing technology. Specifically, we model the physical properties of LiDAR sensors using Gaussian primitives with learnable parameters and incorporate scene graphs to handle scene dynamics. Building upon this scene representation, our framework first constructs a bounding volume hierarchy (BVH), then casts rays for each pixel and generates novel LiDAR views through a differentiable rendering algorithm. Importantly, our framework supports realistic rendering with flexible scene editing operations and various sensor configurations. Extensive experiments across multiple public benchmarks demonstrate that our method outperforms state-of-the-art methods in terms of rendering quality and efficiency. Our project page is at https://zju3dv.github.io/lidar-rt.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的運転シナリオにおけるリアルタイムLiDAR再シミュレーションの課題を対象としている。 近年のアプローチでは、高忠実度再シミュレーション結果を得るために、ニューラルネットワークとLiDARセンサの物理モデリングを組み合わせる。 残念ながら、これらの手法は大規模シーンにおける高い計算要求のために制限に直面しており、リアルタイムのLiDARレンダリングは実行できない。 これらの制約を克服するために,実時間で物理的に正確なLiDAR再シミュレーションをサポートする新しいフレームワークLiDAR-RTを提案する。 我々の主な貢献は、ガウスのプリミティブとハードウェアアクセラレーションによるレイトレーシング技術を統合した、効率的で効率的なレンダリングパイプラインの開発である。 具体的には、学習可能なパラメータを持つガウスプリミティブを用いてLiDARセンサの物理的特性をモデル化し、シーンダイナミクスを扱うためにシーングラフを組み込む。 このシーンの表現に基づいて、我々のフレームワークはまず境界体積階層(BVH)を構築し、次に各ピクセルの光線をキャストし、微分可能なレンダリングアルゴリズムにより新しいLiDARビューを生成する。 重要なことは、フレキシブルなシーン編集操作と様々なセンサー構成でリアルなレンダリングをサポートしています。 複数の公開ベンチマークでの大規模な実験により、我々の手法はレンダリング品質と効率の点で最先端の手法よりも優れていることが示された。 私たちのプロジェクトページはhttps://zju3dv.github.io/lidar-rt.comです。

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