論文の概要: Learning Scene-Level Signed Directional Distance Function with Ellipsoidal Priors and Neural Residuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20066v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 21:01:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:03.480159
• Title: Learning Scene-Level Signed Directional Distance Function with Ellipsoidal Priors and Neural Residuals
• Title（参考訳）: 楕円体先行とニューラル残差を用いたシーンレベル符号方向距離関数の学習
• Authors: Zhirui Dai, Hojoon Shin, Yulun Tian, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov,
• Abstract要約: 最近の研究は、ニューラルネットワークを用いて学習した占有率、符号付き距離、放射率の暗黙的な連続表現が、再構成の忠実性、効率、微分可能性に利点をもたらすことを示している。 本研究では,符号付き距離関数(SDDF)と呼ばれる符号付き距離の方向定式化について検討する。 SDDFは、再現精度とレンダリング効率の観点から、最先端のニューラル暗黙のシーンモデルと競合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.51160139116379
• License:
• Abstract: Dense geometric environment representations are critical for autonomous mobile robot navigation and exploration. Recent work shows that implicit continuous representations of occupancy, signed distance, or radiance learned using neural networks offer advantages in reconstruction fidelity, efficiency, and differentiability over explicit discrete representations based on meshes, point clouds, and voxels. In this work, we explore a directional formulation of signed distance, called signed directional distance function (SDDF). Unlike signed distance function (SDF) and similar to neural radiance fields (NeRF), SDDF has a position and viewing direction as input. Like SDF and unlike NeRF, SDDF directly provides distance to the observed surface along the direction, rather than integrating along the view ray, allowing efficient view synthesis. To learn and predict scene-level SDDF efficiently, we develop a differentiable hybrid representation that combines explicit ellipsoid priors and implicit neural residuals. This approach allows the model to effectively handle large distance discontinuities around obstacle boundaries while preserving the ability for dense high-fidelity prediction. We show that SDDF is competitive with the state-of-the-art neural implicit scene models in terms of reconstruction accuracy and rendering efficiency, while allowing differentiable view prediction for robot trajectory optimization.
• Abstract（参考訳）: 複雑な幾何学的環境表現は、自律移動ロボットのナビゲーションと探索に不可欠である。 最近の研究は、ニューラルネットワークを用いて学習した占有率、符号付き距離、放射率の暗黙的な連続表現は、メッシュ、点雲、ボクセルに基づく明示的な離散表現よりも、再構成の忠実さ、効率、微分可能性に利点があることを示している。 本研究では,符号付き距離関数(SDDF)と呼ばれる符号付き距離の方向定式化について検討する。 符号距離関数(SDF)やニューラル放射場(NeRF)と異なり、SDDFは位置と視方向を入力として持つ。 SDFやNeRFとは異なり、SDDFはビュー線に沿って統合するのではなく、観測面と方向に沿っての距離を直接提供し、効率的なビュー合成を可能にしている。 シーンレベルのSDDFを効率よく学習し,予測するために,明示的なエリプシド先行と暗黙のニューラル残差を組み合わせた,識別可能なハイブリッド表現を開発した。 このアプローチにより,高忠実度予測能力を維持しつつ,障害物境界付近の大域的不連続性を効果的に扱える。 SDDFは,ロボット軌道最適化のための視覚予測を可能とし,再現精度とレンダリング効率の観点から,最先端のニューラル暗示シーンモデルと競合することを示す。

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