PNeRFLoc: Visual Localization with Point-based Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2312.10649v1 📥 PDF

作者: Boming Zhao, Luwei Yang, Mao Mao, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-17

备注: Accepted to AAAI 2024

💡 一句话要点

PNeRFLoc：基于点云NeRF的视觉定位方法，提升几何约束与渲染优化。

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

关键词: 视觉定位 神经辐射场 NeRF 点云 姿态估计 神经渲染 特征匹配

📋 核心要点

  1. 现有NeRF视觉定位方法主要依赖数据增强，缺乏几何约束，导致在新视角和外观下的性能受限。
  2. PNeRFLoc采用统一的基于点的表示，结合了传统结构方法和基于渲染的优化，实现更精确的姿态估计。
  3. 该方法通过特征适配模块缩小视觉定位和神经渲染的特征差距，并引入翘曲损失函数提高渲染效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的视觉定位框架PNeRFLoc，该框架基于统一的基于点的表示。一方面，PNeRFLoc支持通过匹配2D和3D特征点进行初始姿态估计，类似于传统的基于结构的方法；另一方面，它还支持使用基于渲染的优化进行新视角合成的姿态优化。具体来说，我们提出了一种新的特征适配模块，以缩小视觉定位和神经渲染的特征之间的差距。为了提高基于神经渲染的优化的效率和效力，我们还开发了一种具有翘曲损失函数的有效渲染框架。此外，还开发了几种鲁棒性技术来处理室外场景中的光照变化和动态对象。实验表明，当NeRF模型可以很好地学习时，PNeRFLoc在合成数据上表现最佳，并且在视觉定位基准数据集上与SOTA方法表现相当。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于NeRF的视觉定位方法主要依赖于NeRF进行数据增强，以提升回归模型的训练效果。然而，由于缺乏足够的几何约束，这些方法在面对新的视角和光照条件时，定位精度和鲁棒性仍然存在挑战。尤其是在室外场景中，光照变化和动态物体的影响会进一步降低定位性能。

核心思路：PNeRFLoc的核心思路是将传统的基于结构的视觉定位方法与基于神经渲染的优化方法相结合，利用点云作为统一的表示形式。通过2D-3D特征点匹配实现初始姿态估计，然后利用神经渲染进行姿态优化，从而提高定位精度和鲁棒性。特征适配模块旨在弥合视觉定位和神经渲染之间的特征差异，使两者能够更好地协同工作。

技术框架：PNeRFLoc框架主要包含以下几个阶段：1) 2D-3D特征点匹配：利用传统方法提取图像和3D点云的特征点，并通过匹配进行初始姿态估计。2) 特征适配：通过特征适配模块，将视觉定位的特征转换为神经渲染所需的特征表示。3) 神经渲染：利用NeRF模型进行新视角合成，生成目标图像。4) 姿态优化：通过比较合成图像和真实图像之间的差异，利用基于渲染的优化方法对姿态进行精细调整。

关键创新：PNeRFLoc的关键创新在于：1) 统一的基于点的表示：将场景表示为点云，方便进行特征提取和匹配，同时支持神经渲染。2) 特征适配模块：弥合了视觉定位和神经渲染之间的特征差异，提高了定位精度。3) 翘曲损失函数：提高了基于渲染的优化的效率。

关键设计：特征适配模块的具体结构未知，但其目标是学习一个映射关系，将视觉定位的特征转换为神经渲染所需的特征表示。翘曲损失函数的具体形式未知，但其目的是提高渲染效率，可能通过减少渲染的计算量或优化渲染过程来实现。此外，该方法还采用了多种鲁棒性技术来处理光照变化和动态物体，具体实现方式未知。

📊 实验亮点

论文在合成数据上取得了最佳性能，证明了PNeRFLoc在理想条件下的有效性。在视觉定位基准数据集上，PNeRFLoc与SOTA方法表现相当，表明其在实际场景中具有竞争力。特征适配模块和翘曲损失函数的引入，有效提高了定位精度和效率。鲁棒性技术的使用，增强了PNeRFLoc在复杂环境下的适应性。

🎯 应用场景

PNeRFLoc在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人在已知环境中进行精确定位，从而实现自主导航和环境交互。在自动驾驶领域，PNeRFLoc可以提高车辆的定位精度和鲁棒性，从而提高驾驶安全性。在增强现实领域，PNeRFLoc可以实现更精确的虚拟物体叠加，从而提高用户体验。

📄 摘要（原文）

Due to the ability to synthesize high-quality novel views, Neural Radiance Fields (NeRF) have been recently exploited to improve visual localization in a known environment. However, the existing methods mostly utilize NeRFs for data augmentation to improve the regression model training, and the performance on novel viewpoints and appearances is still limited due to the lack of geometric constraints. In this paper, we propose a novel visual localization framework, \ie, PNeRFLoc, based on a unified point-based representation. On the one hand, PNeRFLoc supports the initial pose estimation by matching 2D and 3D feature points as traditional structure-based methods; on the other hand, it also enables pose refinement with novel view synthesis using rendering-based optimization. Specifically, we propose a novel feature adaption module to close the gaps between the features for visual localization and neural rendering. To improve the efficacy and efficiency of neural rendering-based optimization, we also develop an efficient rendering-based framework with a warping loss function. Furthermore, several robustness techniques are developed to handle illumination changes and dynamic objects for outdoor scenarios. Experiments demonstrate that PNeRFLoc performs the best on synthetic data when the NeRF model can be well learned and performs on par with the SOTA method on the visual localization benchmark datasets.