Neural Radiance Field in Autonomous Driving: A Survey

📄 arXiv: 2404.13816v2 📥 PDF

作者: Lei He, Leheng Li, Wenchao Sun, Zeyu Han, Yichen Liu, Sifa Zheng, Jianqiang Wang, Keqiang Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-22 (更新: 2024-04-26)

💡 一句话要点

综述NeRF在自动驾驶中的应用以填补文献空白

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

关键词: 神经辐射场 自动驾驶 深度学习 3D重建 感知系统 SLAM 仿真

📋 核心要点

  1. 现有文献对NeRF在自动驾驶中的应用探讨不足，缺乏系统性的综述和分析。
  2. 本文通过分类讨论NeRF在感知、3D重建、SLAM和仿真中的应用，填补了这一空白。
  3. 通过深入分析各应用领域的研究进展，本文为未来的研究方向提供了有价值的见解。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）因其隐式表示和新颖视图合成能力而受到学术界和工业界的广泛关注。随着深度学习的快速发展，许多方法开始探索NeRF在自动驾驶领域的潜在应用。然而，目前文献中存在明显的空白。为此，本文对NeRF在自动驾驶中的应用进行了全面的调查，分类讨论了其在感知、3D重建、同时定位与地图构建（SLAM）和仿真等方面的应用。我们深入分析并总结了每个应用类别的发现，并在最后提供了对未来研究方向的见解和讨论。我们希望本文能为该领域的研究者提供全面的参考。根据我们所知，这是第一篇专门聚焦于NeRF在自动驾驶领域应用的综述论文。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决NeRF在自动驾驶领域应用文献的不足，现有方法缺乏系统性综述，导致研究者难以获取全面信息。

核心思路：通过对NeRF在自动驾驶中的应用进行分类和深入分析，本文提供了一个全面的视角，帮助研究者理解其潜力和应用场景。

技术框架：整体架构包括对NeRF在感知、3D重建、SLAM和仿真四个主要应用领域的分类讨论，每个领域都进行了详细的分析和总结。

关键创新：本文的创新点在于首次系统性地综述了NeRF在自动驾驶领域的应用，填补了现有文献的空白，提供了一个全面的参考框架。

关键设计：在分析过程中，本文对每个应用领域的研究进展进行了详细的总结，强调了不同方法的优缺点和适用场景。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文通过对NeRF在多个自动驾驶应用领域的系统性分析，揭示了其在感知和3D重建中的显著优势，为未来的研究提供了新的方向。具体性能数据和对比基线尚未提供，需进一步研究验证。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶车辆的感知系统、环境建模、实时定位与地图构建等。通过利用NeRF的优势，能够提升自动驾驶系统的准确性和可靠性，推动智能交通的发展。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Field (NeRF) has garnered significant attention from both academia and industry due to its intrinsic advantages, particularly its implicit representation and novel view synthesis capabilities. With the rapid advancements in deep learning, a multitude of methods have emerged to explore the potential applications of NeRF in the domain of Autonomous Driving (AD). However, a conspicuous void is apparent within the current literature. To bridge this gap, this paper conducts a comprehensive survey of NeRF's applications in the context of AD. Our survey is structured to categorize NeRF's applications in Autonomous Driving (AD), specifically encompassing perception, 3D reconstruction, simultaneous localization and mapping (SLAM), and simulation. We delve into in-depth analysis and summarize the findings for each application category, and conclude by providing insights and discussions on future directions in this field. We hope this paper serves as a comprehensive reference for researchers in this domain. To the best of our knowledge, this is the first survey specifically focused on the applications of NeRF in the Autonomous Driving domain.