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标题: PC-NeRF:自主驾驶环境中部分传感器数据丢失下的亲子神经辐射场
摘要: 重建大规模三维场景对于自动驾驶车辆至关重要,尤其是当部分传感器数据丢失时。 虽然最近开发的神经辐射场(NeRF)在隐式表示方面已显示出引人注目的结果,但使用部分丢失的LiDAR点云数据进行大规模三维场景重建仍需要探索。 为了弥补这一不足,我们提出了一种新的三维场景重建框架,称为父子神经辐射场(PC-NeRF)。 该框架包括两个模块,父NeRF和子NeRF,用于同时优化场景级、分段级和点级场景表示。 通过利用子NeRF的分段级表示功能,可以更有效地利用传感器数据,并且即使只有有限的观察,也可以快速获得场景的近似体积表示。 通过大量实验,我们提出的PC-NeRF被证明能够在大规模场景中实现高精度的三维重建。 此外,PC-NeRF可以有效地处理部分传感器数据丢失的情况,并且在有限的训练时间内具有较高的部署效率。 我们的方法实施和预培训模型将在 此https URL .