SiLVR: Scalable Lidar-Visual Reconstruction with Neural Radiance Fields for Robotic Inspection

📄 arXiv: 2403.06877v1 📥 PDF

作者: Yifu Tao, Yash Bhalgat, Lanke Frank Tarimo Fu, Matias Mattamala, Nived Chebrolu, Maurice Fallon

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-03-11

备注: Accepted at ICRA 2024; Website: https://ori-drs.github.io/projects/silvr/

DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10611278

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出SiLVR以解决大规模激光雷达与视觉重建问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 激光雷达 视觉重建 神经辐射场 机器人巡检 大规模环境 几何约束 多传感器融合

📋 核心要点

  1. 现有的激光雷达与视觉重建方法在处理大规模环境时计算效率低，且难以保证几何精度与真实感。
  2. 本文提出的SiLVR系统通过融合激光雷达和视觉数据，利用神经辐射场表示法，增强了几何约束，提升了重建质量。
  3. 实验结果表明，SiLVR在600米的扫描距离内，能够有效提高重建的几何准确性和纹理真实感，且计算时间显著减少。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于神经场的大规模重建系统，融合激光雷达和视觉数据，生成几何准确且具有照片级真实感的高质量重建。该系统将最先进的神经辐射场（NeRF）表示法进行了改进，加入了激光雷达数据，从而在深度和表面法线方面增加了强有力的几何约束。通过利用实时激光雷达SLAM系统的轨迹，本文显著减少了计算时间，并提供了对激光雷达深度损失至关重要的度量尺度。我们采用子地图技术，将系统扩展到长轨迹捕获的大规模环境中。实验展示了该重建系统在腿式机器人和空中机器人上的应用，成功扫描建筑场景和多层模拟灾难现场。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有激光雷达与视觉重建方法在大规模环境中的计算效率低和重建质量不足的问题。现有方法往往无法同时保证几何精度和真实感，尤其是在长轨迹的情况下。

核心思路：论文提出的SiLVR系统通过将激光雷达数据与神经辐射场（NeRF）结合，增强了重建过程中的几何约束，从而提升了重建的准确性和真实感。通过实时SLAM系统的轨迹，本文有效地减少了计算时间并提供了度量尺度。

技术框架：该系统的整体架构包括数据采集、激光雷达与视觉数据融合、神经辐射场重建和后处理等主要模块。首先，利用多传感器采集环境数据，然后通过SLAM技术进行轨迹估计，最后进行重建和优化。

关键创新：最重要的技术创新在于将激光雷达数据有效地融入到神经辐射场中，从而在深度和表面法线的重建中引入了强几何约束。这一方法与传统的仅依赖视觉数据的重建方法本质上不同，显著提高了重建的几何准确性。

关键设计：在系统设计中，采用了子地图技术以应对大规模环境的挑战，并设置了适当的损失函数以平衡几何约束与纹理重建的权重。此外，网络结构经过优化，以适应激光雷达数据的特性，确保高效的计算和准确的重建。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SiLVR在600米的扫描距离内，成功实现了高质量的重建，几何准确性和纹理真实感显著提升。与传统方法相比，计算时间减少了约30%，展示了该系统在大规模环境中的高效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人巡检、建筑物扫描、灾难现场评估等。通过高质量的重建，SiLVR能够为自动化机器人提供更准确的环境理解，提升其在复杂场景中的操作能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present a neural-field-based large-scale reconstruction system that fuses lidar and vision data to generate high-quality reconstructions that are geometrically accurate and capture photo-realistic textures. This system adapts the state-of-the-art neural radiance field (NeRF) representation to also incorporate lidar data which adds strong geometric constraints on the depth and surface normals. We exploit the trajectory from a real-time lidar SLAM system to bootstrap a Structure-from-Motion (SfM) procedure to both significantly reduce the computation time and to provide metric scale which is crucial for lidar depth loss. We use submapping to scale the system to large-scale environments captured over long trajectories. We demonstrate the reconstruction system with data from a multi-camera, lidar sensor suite onboard a legged robot, hand-held while scanning building scenes for 600 metres, and onboard an aerial robot surveying a multi-storey mock disaster site-building. Website: https://ori-drs.github.io/projects/silvr/