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康謀分享| Nerf和3DGS神經(jīng)重建技術(shù)在自動(dòng)駕駛模擬中的應(yīng)用

更新時(shí)間:2024-09-14      點(diǎn)擊次數(shù):575

驗(yàn)證自動(dòng)駕駛軟件需要數(shù)百萬(wàn)公里的測(cè)試。這不僅意味著系統(tǒng)開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng),而且系統(tǒng)的復(fù)雜度也會(huì)不斷增加,同時(shí),大規(guī)模的實(shí)車(chē)測(cè)試也會(huì)耗費(fèi)巨量的資源并且可能會(huì)面臨未知的安全問(wèn)題。aiSim這樣的虛擬仿真工具可以減輕真實(shí)世界測(cè)試的負(fù)擔(dān)。


AD和ADAS系統(tǒng)依靠閉環(huán)驗(yàn)證來(lái)確保安全性和性能。然而,實(shí)現(xiàn)閉環(huán)評(píng)估需要一個(gè)能夠準(zhǔn)確代表真實(shí)世界場(chǎng)景的3D環(huán)境。雖然這些3D環(huán)境可以由3D設(shè)計(jì)工程師手工構(gòu)建,但這種方案很難解決Sim2Real的差距并且在可擴(kuò)展方面存在一定的局限性。為此,本文為您介紹神經(jīng)重建如何打破限制,在自動(dòng)駕駛模擬中的具體應(yīng)用。

一、神經(jīng)渲染——彌合差距

神經(jīng)渲染可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)緩解這個(gè)問(wèn)題,它可以從一個(gè)新的視角上逼真地渲染靜態(tài)(和動(dòng)態(tài))環(huán)境。當(dāng)然這種方法也存在一定的優(yōu)劣點(diǎn):

1、優(yōu)點(diǎn):

(1)高保真的仿真質(zhì)量:神經(jīng)渲染可以產(chǎn)生幾乎和現(xiàn)實(shí)無(wú)異的場(chǎng)景,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)感。

(2)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和可擴(kuò)展:這種方法具有可擴(kuò)展性,使其適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用(如3D高斯?jié)姙R)。

2、缺點(diǎn):

(1)分布外的對(duì)象:神經(jīng)渲染很難將分布外(即以前未見(jiàn)過(guò)的)的對(duì)象插入 3D 環(huán)境中。

(2)偽影對(duì)動(dòng)態(tài)物體的影響:偽影可能會(huì)影響動(dòng)態(tài)物體的外觀。

(3)幾何不一致:在深度預(yù)測(cè)中,可能會(huì)出現(xiàn)幾何不一致。

二、現(xiàn)有生成模型的挑戰(zhàn)

目前的生成模型能夠創(chuàng)建高度逼真的圖像和視頻,但它們?cè)趲讉€(gè)方面存在不足,例如:

(1)僅 2D 信息:這些模型不提供 3D 信息,僅在 2D 圖像空間中操作。

(2)射影幾何的空白。

(3)有限的傳感器模態(tài):這些模型不能用于生成其他傳感器模態(tài)(例如,激光雷達(dá))。

總之,當(dāng)前的生成模型不適合汽車(chē)級(jí)驗(yàn)證。

三、康謀混合解決方案:集成式神經(jīng)重建

為了解決這些限制,aiSim5提供了一種混合方案。在成熟的基于物理的渲染方案中集成前沿的神經(jīng)重建技術(shù),使我們能夠在任意位置虛擬地插入動(dòng)態(tài)對(duì)象,調(diào)整環(huán)境條件,并渲染以前未見(jiàn)過(guò)的相機(jī)視角。


通過(guò)這種方式,我們能實(shí)現(xiàn)以下的功能:

1、虛擬動(dòng)態(tài)內(nèi)容插入

(1)添加具有逼真光照和環(huán)境光遮蔽的動(dòng)態(tài)對(duì)象。

(2)模擬如雨、雪、霧等環(huán)境效果,以創(chuàng)建更多樣化的模擬場(chǎng)景。

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2、多模態(tài)渲染:

(1)從任意相機(jī)視角生成精確的RGB圖像、深度圖和激光雷達(dá)強(qiáng)度圖(如下圖所示,第一行為GT)。

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(2)未來(lái)的工作將包括語(yǔ)義分割掩碼和雷達(dá)仿真。

3、相機(jī)虛擬化:

(1)模擬各種虛擬相機(jī)設(shè)置,包括不同的相機(jī)的安裝和定向以及模型。

(2)下圖展示了模擬的前置魚(yú)眼(左)、前置廣角(中)和前置長(zhǎng)距(右)相機(jī)的渲染效果,這些圖像是通過(guò)一個(gè)沒(méi)有直接使用前置相機(jī)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型生產(chǎn)的,也就是說(shuō),這些視角并沒(méi)有專(zhuān)門(mén)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

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