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導讀 神經輻射場 (NeRF) 是先進的機器學習技術，可以從二維 (3D) 圖像生成對象或環(huán)境的三維 (2D) 表示。由于這些技術可以真實而詳細地模擬...

神經輻射場 (NeRF) 是先進的機器學習技術，可以從二維 (3D) 圖像生成對象或環(huán)境的三維 (2D) 表示。由于這些技術可以真實而詳細地模擬復雜的現(xiàn)實世界環(huán)境，它們可以極大地支持機器人研究。

然而，大多數(shù)用于訓練 NeRF 的現(xiàn)有數(shù)據集和平臺都設計為離線使用，因為它們需要完成姿勢優(yōu)化步驟，這會顯著延遲照片真實表示的創(chuàng)建。到目前為止，這阻止了大多數(shù)機器人專家使用這些技術在物理機器人上實時測試他們的算法。

斯坦福大學的一個研究小組最近推出了NerfBridge，這是一種用于訓練NeRF算法的新開源軟件包，最終可以使它們能夠用于在線機器人實驗，該軟件包在arXiv上預先發(fā)表的一篇論文中介紹，旨在有效地橋接ROS(機器人操作系統(tǒng))，一個著名的機器人應用程序軟件庫和Nerfstudio， 一個開源庫，旨在實時訓練 NeRF。

“最近，我的實驗室斯坦福大學多機器人系統(tǒng)實驗室的成員對探索神經輻射場(NeRFs)在機器人中的應用感到興奮，但我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在沒有一種簡單的方法將這些方法與實際機器人一起使用，因此不可能對它們進行任何真正的實驗，”該論文的第一作者Javier Yu， “科技Xplore說。“由于這些工具不存在，我們決定自己構建它們，并且出于工程推動，看看NeRFs如何在機器人上工作，我們得到了一個很好的工具，我們認為它將對機器人社區(qū)的許多人有用。

NeRF是基于人工神經網絡的復雜技術，最初由計算機圖形學研究界引入。他們基本上通過訓練神經網絡來重建照片或3D圖像中捕獲的場景的2D幾何形狀和顏色，從而創(chuàng)建詳細的世界地圖。

“從圖像映射的問題是我們機器人社區(qū)長期以來一直在研究的問題，NeRF為如何處理它提供了新的視角，”Yu解釋說。“通常，NeRF以離線方式進行訓練，其中所有圖像都是提前收集的，然后一次訓練場景的NeRF。然而，在機器人技術中，我們希望直接將NeRF用于導航等任務，因此，如果我們僅在到達目的地時才獲得NeRF，則NeRF沒有用。相反，我們希望在機器人探索其環(huán)境時逐步(在線)構建NeRF。這正是NerfBridge解決的問題。

Yu和他的同事推出的軟件包NerfBridge利用了集成在物理機器人中的傳感器和攝像頭捕獲的圖像。這些圖像不斷流入Nerfstudio強大的NeRF訓練庫，從而能夠創(chuàng)建NeRF，這些NeRF隨著機器人捕獲周圍環(huán)境的新圖像而不斷更新和改進。

為了證明他們的方法的潛力，Yu和他的同事使用它來訓練NeRF，該圖像基于安裝在四旋翼上的相機捕獲的圖像，四旋翼無人機在室內和室外環(huán)境中飛行。他們的結果非常顯著，突出了NerfBridge在促進在機器人研究中使用NeRF的價值。

因此，這種有前途的方法很快就會被其他研究人員用來訓練NERFs，并在物理機器人導航周圍環(huán)境時測試他們的算法。與此同時，Yu和他的同事計劃探索其他策略，以擴大NeRF在機器人中的使用。

“最終，我們希望NerfBridge能夠降低其他研究人員的進入門檻，開始研究NeRF在機器人中的應用，并在現(xiàn)實世界中測試他們的新算法，”Yu補充道?！皬腘erfBridge開始，我們將研究當圖像從機器人流式傳輸時改進NeRF訓練的方法，并展示使用基于NeRF的地圖進行機器人技術其他任務(如定位和導航)的具體優(yōu)勢。

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