Główne pojęcia
동적 환경에서 LiDAR 스캔 시퀀스를 입력으로 받아 시간 종속적인 부호화된 부호 거리 함수(TSDF)를 암묵적 신경 장면 표현으로 모델링하여 정적 맵을 추출하고 동적 객체를 제거할 수 있다.
Streszczenie
이 논문은 동적 환경에서 LiDAR 스캔 시퀀스를 입력으로 받아 4D 암묵적 신경 장면 표현을 구축하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 지점의 시간 종속적인 TSDF를 암묵적 신경 표현으로 모델링한다. 이를 통해 정적 맵을 추출하고 동적 객체를 제거할 수 있다.
구체적으로, 제안하는 방법은 다음과 같은 핵심 구성 요소를 가진다:
- 시간 종속적인 TSDF를 모델링하기 위해 전역적으로 공유되는 기저 함수와 위치 종속적인 가중치를 사용하는 4D 암묵적 신경 표현
- 정적 점 감독과 자유 공간 점 감독을 결합한 효율적인 손실 함수
- 정적 맵 복원 품질과 동적 객체 분할 성능에서 우수한 결과를 보여주는 실험 결과
제안하는 방법은 동적 환경에서 정확한 3D 맵을 구축하고 동적 객체를 효과적으로 제거할 수 있음을 입증한다.
Statystyki
정적 점 감독을 통해 얻은 정적 TSDF 값은 0에 가깝다.
자유 공간 점의 TSDF 값은 절단 거리 τ에 가깝다.
Cytaty
"우리는 시간 종속적인 TSDF를 암묵적 신경 장면 표현으로 모델링하여 동적 3D 환경을 공동으로 재구성하고 정적 맵을 유지할 수 있는 새로운 방법을 제안한다."
"우리의 4D 신경 표현을 사용하면 정적 배경 점과 동적 객체를 효과적으로 분리할 수 있다."