LISNeRF Mapping: LiDAR-based Implicit Mapping via Semantic Neural Fields for Large-Scale 3D Scenes

📄 arXiv: 2311.02313v2 📥 PDF

作者: Jianyuan Zhang, Zhiliu Yang, Meng Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-04 (更新: 2024-03-20)

💡 一句话要点

提出LISNeRF映射以解决大规模3D场景的语义重建问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 大规模语义映射 隐式表示 LiDAR测量 3D重建 自监督学习 多层感知器 八叉树结构

📋 核心要点

  1. 现有方法在大规模3D场景的语义重建中面临效率低下和精度不足的挑战。
  2. 本文提出了一种基于隐式表示的映射方法，通过优化特征嵌入和MLPs参数实现高效的语义重建。
  3. 在SemanticKITTI和SemanticPOSS两个真实数据集上的实验表明，本文方法在分割效率和映射效果上优于现有技术。

📝 摘要（中文）

大规模语义映射对于户外自主代理完成规划和导航等高层任务至关重要。本文提出了一种新颖的方法，通过仅使用姿态LiDAR测量的隐式表示进行大规模3D语义重建。我们首先利用基于八叉树的分层结构存储隐式特征，然后通过浅层多层感知器（MLPs）将这些隐式特征解码为语义信息和符号距离值。我们采用现成算法预测点云的语义标签和实例ID，并通过自监督和伪监督范式共同优化特征嵌入和MLPs参数。实验结果表明，与当前最先进的3D LiDAR映射方法相比，我们的框架在分割效率和映射效果上具有显著优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大规模3D场景的语义重建问题，现有方法在处理大规模数据时往往效率低下且精度不足。

核心思路：我们提出了一种基于隐式表示的映射方法，利用姿态LiDAR测量数据，通过优化特征嵌入和MLPs参数来实现高效的语义重建。

技术框架：整体架构包括数据采集、隐式特征存储、语义信息解码、特征优化和场景可视化等主要模块。首先，使用八叉树结构存储隐式特征，然后通过MLPs解码为语义信息和符号距离值。

关键创新：本研究的创新点在于结合自监督和伪监督范式优化特征嵌入和MLPs参数，显著提升了语义重建的效率和精度。与现有方法相比，我们的方法在处理大规模数据时表现出更好的性能。

关键设计：在设计中，我们采用了八叉树结构以提高存储效率，使用浅层MLPs进行特征解码，并通过现成算法进行语义标签和实例ID的预测。损失函数的设计结合了几何和语义信息，确保了模型的有效训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，本文方法在SemanticKITTI和SemanticPOSS数据集上实现了显著的性能提升，分割效率提高了XX%，映射效果优于当前最先进的3D LiDAR映射方法，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和城市建模等。通过提供高效的3D语义重建能力，能够支持自主代理在复杂环境中的决策和规划，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large-scale semantic mapping is crucial for outdoor autonomous agents to fulfill high-level tasks such as planning and navigation. This paper proposes a novel method for large-scale 3D semantic reconstruction through implicit representations from posed LiDAR measurements alone. We first leverage an octree-based and hierarchical structure to store implicit features, then these implicit features are decoded to semantic information and signed distance value through shallow Multilayer Perceptrons (MLPs). We adopt off-the-shelf algorithms to predict the semantic labels and instance IDs of point clouds. We then jointly optimize the feature embeddings and MLPs parameters with a self-supervision paradigm for point cloud geometry and a pseudo-supervision paradigm for semantic and panoptic labels. Subsequently, categories and geometric structures for novel points are regressed, and marching cubes are exploited to subdivide and visualize the scenes in the inferring stage. For scenarios with memory constraints, a map stitching strategy is also developed to merge sub-maps into a complete map. Experiments on two real-world datasets, SemanticKITTI and SemanticPOSS, demonstrate the superior segmentation efficiency and mapping effectiveness of our framework compared to current state-of-the-art 3D LiDAR mapping methods.