論文の概要: Acoustic Neural 3D Reconstruction Under Pose Drift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08930v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 22:18:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:38:21.188485
• Title: Acoustic Neural 3D Reconstruction Under Pose Drift
• Title（参考訳）: ポーズドリフト下における音響的ニューラルネットワークの3次元再構成
• Authors: Tianxiang Lin, Mohamad Qadri, Kevin Zhang, Adithya Pediredla, Christopher A. Metzler, Michael Kaess,
• Abstract要約: ドリフトセンサを用いた音響画像を用いた3次元再構成のためのニューラル暗示面最適化の問題点を考察する。 我々のアルゴリズムは、6DoFのポーズを学習可能なパラメータとしてパラメータ化し、ニューラルネットワークと暗黙の表現を通して勾配をバックプロパゲートすることで実現している。 かなりのドリフト下でも高忠実度3D再構成が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.123221440440417
• License:
• Abstract: We consider the problem of optimizing neural implicit surfaces for 3D reconstruction using acoustic images collected with drifting sensor poses. The accuracy of current state-of-the-art 3D acoustic modeling algorithms is highly dependent on accurate pose estimation; small errors in sensor pose can lead to severe reconstruction artifacts. In this paper, we propose an algorithm that jointly optimizes the neural scene representation and sonar poses. Our algorithm does so by parameterizing the 6DoF poses as learnable parameters and backpropagating gradients through the neural renderer and implicit representation. We validated our algorithm on both real and simulated datasets. It produces high-fidelity 3D reconstructions even under significant pose drift.
• Abstract（参考訳）: ドリフトセンサを用いた音響画像を用いた3次元再構成のためのニューラル暗示面最適化の問題点を考察する。 現在の最先端の3D音響モデリングアルゴリズムの精度は、正確なポーズ推定に大きく依存している。 本稿では,ニューラルシーン表現とソナーポーズを協調的に最適化するアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、6DoFのポーズを学習可能なパラメータとしてパラメータ化し、ニューラルレンダラーと暗黙の表現を通して勾配をバックプロパゲートすることで実現している。 我々は本アルゴリズムを実データとシミュレーションデータの両方で検証した。 大規模なポーズドリフトでも高忠実度3D再構成が可能である。

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