VIRUS-NeRF - Vision, InfraRed and UltraSonic based Neural Radiance Fields

Centrala begrepp

VIRUS-NeRF offers cost-effective local mapping in mobile robotics using low-resolution sensors.

Sammanfattning

Autonomous mobile robots are crucial in modern factory and warehouse operations.
Proposal to use low-cost ultrasonic and infrared sensors for obstacle detection and path planning.
VIRUS-NeRF integrates depth measurements from these sensors for mapping.
Achieves comparable performance to LiDAR in 2D mapping.
Improves training speed by 46% compared to Instant-NGP.
Potential applications in safety and navigation tasks.

Statistik

LiDARセンサーや深度カメラの代わりに、低コストの超音波および赤外線センサーを使用することを提案。
VIRUS-NeRFはこれらのセンサーからの深度測定をマッピングに統合し、2DマッピングでLiDARと同等の性能を達成。
トレーニング速度がInstant-NGPと比較して46％向上。
安全性やナビゲーションタスクへの潜在的な応用。

Citat

Viktiga insikter från

VIRUS-NeRF -- Vision, InfraRed and UltraSonic based Neural Radiance Fields

by Nicolaj Schm... på arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09477.pdf

Djupare frågor

ロボット工学における低コストセンサーの利点と課題は何ですか？

低コストセンサーは、ロボット工学において重要な役割を果たしています。その利点として、経済的であることが挙げられます。低価格で入手可能なセンサーを使用することで、システム全体のコストを抑えることができます。また、これらのセンサーは広く利用されており、市場でも入手しやすいため、普及性も高いです。
一方、低コストセンサーにはいくつかの課題も存在します。例えば、角度分解能が制限されていることがあります。このような制約から正確さや精度に欠ける場合があります。また、データ取得量や品質も制限される可能性があります。そのため、適切な補償措置やアルゴリズムの開発が必要です。