[论文解读] Neural radiance fields in the industrial and robotics domain: applications, research opportunities and use cases

Eugen Šlapak, Enrique Pardo+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2023

Model Reduction and Neural NetworksPhysics and Astronomy被引用 3

一句话总结

本文探讨了神经辐射场（NeRFs）在工业和机器人应用中的潜力，展示了其在三维场景重建、视频压缩和动态运动估计方面的优势。通过概念验证实验，NeRFs 在视频压缩方面最高实现 74% 的节省，在机器人运动的视差估计中达到 23 dB 的 PSNR 和 0.97 的 SSIM，凸显了其在工业环境中的高效性与准确性。

ABSTRACT

The proliferation of technologies, such as extended reality (XR), has increased the demand for high-quality three-dimensional (3D) graphical representations. Industrial 3D applications encompass computer-aided design (CAD), finite element analysis (FEA), scanning, and robotics. However, current methods employed for industrial 3D representations suffer from high implementation costs and reliance on manual human input for accurate 3D modeling. To address these challenges, neural radiance fields (NeRFs) have emerged as a promising approach for learning 3D scene representations based on provided training 2D images. Despite a growing interest in NeRFs, their potential applications in various industrial subdomains are still unexplored. In this paper, we deliver a comprehensive examination of NeRF industrial applications while also providing direction for future research endeavors. We also present a series of proof-of-concept experiments that demonstrate the potential of NeRFs in the industrial domain. These experiments include NeRF-based video compression techniques and using NeRFs for 3D motion estimation in the context of collision avoidance. In the video compression experiment, our results show compression savings up to 48\% and 74\% for resolutions of 1920x1080 and 300x168, respectively. The motion estimation experiment used a 3D animation of a robotic arm to train Dynamic-NeRF (D-NeRF) and achieved an average peak signal-to-noise ratio (PSNR) of disparity map with the value of 23 dB and an structural similarity index measure (SSIM) 0.97.

研究动机与目标

• 探究神经辐射场（NeRFs）在工业和机器人应用中的可行性与优势。
• 通过隐式神经表示，解决传统三维建模中高实施成本和人工输入需求的问题。
• 展示 NeRFs 在实际工业应用场景（如视频压缩和动态运动估计）中的潜力。
• 通过识别工业 NeRF 应用中尚未探索的机会，为未来研究奠定基础。
• 通过实际的概念验证实验，弥合学术研究与工业部署之间的差距。

提出的方法

• 采用 NeRF 从二维图像输入中学习隐式三维场景表示，将三维坐标映射到辐射度和密度。
• 应用动态 NeRF（D-NeRF）通过引入时间信息，对随时间变化的场景（如机械臂运动）进行建模。
• 利用新视角合成与视差图生成，评估动态场景中深度重建的质量。
• 通过在图像序列上训练 NeRF 并从学习到的表示中重建帧，开展视频压缩实验。
• 使用 PSNR 和 SSIM 指标评估重建质量，并将 D-NeRF 输出与 Blender 渲染动画的真实结果进行对比。
• 使用核密度估计和箱线图可视化数据分布，分析训练集、验证集和测试集中的 PSNR 与 SSIM。

实验结果

研究问题

• RQ1 NeRFs 是否能有效降低工业应用中三维建模的成本与人工工作量？
• RQ2 在工业环境中，NeRFs 在保持视觉质量的前提下，能在多大程度上实现高效的视频压缩？
• RQ3 NeRFs 在动态机器人场景（如移动机械臂）中，对三维运动和深度的估计精度如何？
• RQ4 PSNR 和 SSIM 指标对基于 NeRF 的深度估计在碰撞避免中的实用性有何影响？
• RQ5 通过将 NeRF 扩展到多模态或语言嵌入表示，未来可实现哪些工业应用？

主要发现

• 基于 NeRF 的视频压缩在 1920x1080 分辨率下最高实现 48% 的压缩节省，在 300x168 分辨率下达到 74% 的压缩节省。
• D-NeRF 在从三维动画机械臂重建视差图时，平均 PSNR 达到 23 dB，SSIM 达到 0.97。
• D-NeRF 模型在训练集中对真实值的偏差较低，表明其在深度重建中具有鲁棒性。
• SSIM 值在 0.97 至 1.0 之间，表明对大规模结构的重建质量高，足以满足碰撞避免需求。
• PSNR 对小尺度深度偏差更敏感，但此类精度在机器人安全应用中并非严格必需。
• 结果表明，NeRFs 可作为工业机器人中传统三维建模与渲染的可行替代方案。