PC-NeRF: Parent-Child Neural Radiance Fields Using Sparse LiDAR Frames in Autonomous Driving Environments

📄 arXiv: 2402.09325v1 📥 PDF

作者: Xiuzhong Hu, Guangming Xiong, Zheng Zang, Peng Jia, Yuxuan Han, Junyi Ma

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-02-14

备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2310.00874

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PC-NeRF以解决稀疏LiDAR帧下的3D场景重建问题

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

关键词: 3D场景重建 神经辐射场 稀疏LiDAR 自动驾驶 新视角合成 多级场景表示

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用稀疏LiDAR帧进行大规模3D场景重建和新视角合成时存在显著瓶颈，难以实现高分辨率的场景表示。
  2. 论文提出的PC-NeRF框架通过父NeRF和子NeRF模块实现分层空间分区和多级场景表示，提升了稀疏数据的利用效率。
  3. 实验结果表明，PC-NeRF在处理稀疏LiDAR帧时表现出高精度的视角合成和3D重建能力，且训练效率高。

📝 摘要（中文）

大规模3D场景重建和新视角合成对自动驾驶至关重要，尤其是在利用时间稀疏的LiDAR帧时。然而，传统的显式表示方法在无限分辨率的场景重建和合成中存在显著瓶颈。尽管最近开发的神经辐射场（NeRF）在隐式表示中取得了良好效果，但在稀疏LiDAR帧下进行大规模3D场景重建和新视角合成的问题尚未得到探索。为此，本文提出了一种名为父子神经辐射场（PC-NeRF）的3D场景重建和新视角合成框架。该框架基于父NeRF和子NeRF两个模块，实现了分层空间分区和多级场景表示，增强了稀疏LiDAR点云数据的高效利用，并快速获取近似的体积场景表示。实验表明，PC-NeRF在大规模场景中实现了高精度的新LiDAR视角合成和3D重建。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在稀疏LiDAR帧下进行大规模3D场景重建和新视角合成的挑战。现有的显式表示方法在处理高分辨率场景时存在显著瓶颈，难以有效利用稀疏数据。

核心思路：PC-NeRF框架通过引入父NeRF和子NeRF模块，采用分层空间分区和多级场景表示的方式，旨在提高稀疏LiDAR点云数据的利用效率和重建精度。

技术框架：PC-NeRF框架包括两个主要模块：父NeRF负责全局场景的表示，子NeRF则针对局部细节进行建模。通过这种层次化的设计，框架能够在不同的场景层次上进行有效的表示和合成。

关键创新：PC-NeRF的主要创新在于其多级场景表示方法，能够在稀疏数据条件下实现高效的3D重建和新视角合成。这种方法与传统的显式表示方法相比，能够更好地处理大规模场景。

关键设计：在设计中，PC-NeRF采用了分层的损失函数，以确保不同层次的场景信息能够被有效捕捉。此外，网络结构经过优化，以适应稀疏LiDAR数据的特性，提升了训练效率和重建质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PC-NeRF在大规模场景中的新LiDAR视角合成精度达到了XX%，相较于基线方法提升了YY%。在处理稀疏LiDAR帧时，PC-NeRF展现出高效的训练性能，能够在ZZ个训练周期内完成高质量的3D重建。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、虚拟现实和增强现实等。通过高效的3D场景重建和新视角合成，PC-NeRF能够为自动驾驶系统提供更精准的环境感知能力，提升安全性和可靠性。此外，该技术在城市规划和建筑设计等领域也具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

Large-scale 3D scene reconstruction and novel view synthesis are vital for autonomous vehicles, especially utilizing temporally sparse LiDAR frames. However, conventional explicit representations remain a significant bottleneck towards representing the reconstructed and synthetic scenes at unlimited resolution. Although the recently developed neural radiance fields (NeRF) have shown compelling results in implicit representations, the problem of large-scale 3D scene reconstruction and novel view synthesis using sparse LiDAR frames remains unexplored. To bridge this gap, we propose a 3D scene reconstruction and novel view synthesis framework called parent-child neural radiance field (PC-NeRF). Based on its two modules, parent NeRF and child NeRF, the framework implements hierarchical spatial partitioning and multi-level scene representation, including scene, segment, and point levels. The multi-level scene representation enhances the efficient utilization of sparse LiDAR point cloud data and enables the rapid acquisition of an approximate volumetric scene representation. With extensive experiments, PC-NeRF is proven to achieve high-precision novel LiDAR view synthesis and 3D reconstruction in large-scale scenes. Moreover, PC-NeRF can effectively handle situations with sparse LiDAR frames and demonstrate high deployment efficiency with limited training epochs. Our approach implementation and the pre-trained models are available at https://github.com/biter0088/pc-nerf.