Novel View Synthesis with Neural Radiance Fields for Industrial Robot Applications
作者: Markus Hillemann, Robert Langendörfer, Max Heiken, Max Mehltretter, Andreas Schenk, Martin Weinmann, Stefan Hinz, Christian Heipke, Markus Ulrich
分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-05-07
备注: 8 pages, 8 figures, accepted for publication in The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (ISPRS Archives) 2024
💡 一句话要点
提出基于机器人运动学的NeRF新视角合成方法，用于工业机器人应用
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 神经辐射场 新视角合成 工业机器人 运动结构 位姿估计
📋 核心要点
- 传统NeRF流程依赖SfM进行位姿估计，耗时且精度受图像质量影响，比例因子未定义。
- 利用工业机器人精确的运动学信息，直接获取带有度量尺度的相机位姿，替代SfM预处理。
- 实验表明，在具有挑战性的工业场景中，基于机器人的位姿确定方法优于SfM，并初步验证了集成质量评估方法。
📝 摘要（中文）
神经辐射场(NeRFs)已成为一个快速发展的研究领域，具有彻底改变传统摄影测量工作流程的潜力，例如用于3D场景重建的工作流程。NeRFs需要多视角图像以及相应的相机位姿和内部参数作为输入。在典型的NeRF工作流程中，相机位姿和内部参数预先通过运动结构(SfM)估计。但是，生成的新视角的质量难以预测，它取决于不同的参数，例如可用图像的数量和分布，以及相关相机位姿和内部参数的准确性。此外，SfM是一个耗时的预处理步骤，其质量在很大程度上取决于图像内容。此外，SfM未定义的比例因子阻碍了后续需要度量信息的步骤。在本文中，我们评估了NeRFs在工业机器人应用中的潜力。我们提出了一种替代SfM预处理的方法：我们使用安装在工业机器人末端执行器上的校准相机捕获输入图像，并根据机器人运动学确定具有度量尺度的精确相机位姿。然后，我们通过将新视角与ground truth进行比较，并通过计算基于集成方法的内部质量度量来研究新视角的质量。为了评估，我们获取了多个数据集，这些数据集对工业应用的重建提出了挑战，例如反射物体、纹理差和精细结构。我们表明，在非苛刻的情况下，基于机器人的位姿确定达到了与SfM相似的精度，而在更具挑战性的情况下具有明显的优势。最后，我们展示了在没有ground truth的情况下应用集成方法来估计合成新视角质量的初步结果。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在工业机器人应用中使用NeRF进行新视角合成时，传统SfM方法作为预处理步骤的局限性。SfM方法耗时，精度依赖于图像内容，且存在未定义的比例因子，阻碍了后续需要度量信息的步骤。
核心思路：论文的核心思路是利用工业机器人精确的运动学信息，直接获取带有度量尺度的相机位姿，从而避免使用SfM作为预处理步骤。这样可以提高位姿估计的精度，尤其是在具有挑战性的工业场景中，并提供准确的度量信息。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 使用安装在工业机器人末端执行器上的校准相机捕获多视角图像；2) 利用机器人运动学信息计算精确的相机位姿，包括位置和姿态；3) 使用NeRF模型，以多视角图像和相机位姿作为输入，训练NeRF模型；4) 使用训练好的NeRF模型生成新的视角图像；5) 使用ground truth或集成方法评估生成的新视角图像的质量。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于使用机器人运动学信息直接获取相机位姿，替代了传统的SfM方法。这使得在具有挑战性的工业场景中，可以获得更精确的相机位姿，从而提高NeRF模型生成的新视角图像的质量。此外，论文还探索了使用集成方法来评估新视角图像的质量，而无需ground truth。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用校准相机以确保相机内部参数的准确性；2) 精确标定相机相对于机器人末端执行器的位姿；3) 选择合适的机器人运动轨迹，以确保多视角图像具有良好的覆盖率和视点多样性；4) 使用合适的NeRF模型结构和训练参数，以获得高质量的新视角图像；5) 设计有效的集成方法来评估新视角图像的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在具有反射物体、纹理差和精细结构的工业场景中，基于机器人运动学的位姿确定方法达到了与SfM相似的精度，并在更具挑战性的情况下表现出明显的优势。论文还初步验证了使用集成方法在没有ground truth的情况下评估合成新视角质量的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业机器人视觉检测、自动化装配、逆向工程等领域。通过NeRF生成任意视角的图像，可以实现对复杂工业部件的全面检测和精确测量，提高生产效率和产品质量。未来，该技术有望与机器人控制系统深度融合，实现自主导航和智能操作。
📄 摘要（原文）
Neural Radiance Fields (NeRFs) have become a rapidly growing research field with the potential to revolutionize typical photogrammetric workflows, such as those used for 3D scene reconstruction. As input, NeRFs require multi-view images with corresponding camera poses as well as the interior orientation. In the typical NeRF workflow, the camera poses and the interior orientation are estimated in advance with Structure from Motion (SfM). But the quality of the resulting novel views, which depends on different parameters such as the number and distribution of available images, as well as the accuracy of the related camera poses and interior orientation, is difficult to predict. In addition, SfM is a time-consuming pre-processing step, and its quality strongly depends on the image content. Furthermore, the undefined scaling factor of SfM hinders subsequent steps in which metric information is required. In this paper, we evaluate the potential of NeRFs for industrial robot applications. We propose an alternative to SfM pre-processing: we capture the input images with a calibrated camera that is attached to the end effector of an industrial robot and determine accurate camera poses with metric scale based on the robot kinematics. We then investigate the quality of the novel views by comparing them to ground truth, and by computing an internal quality measure based on ensemble methods. For evaluation purposes, we acquire multiple datasets that pose challenges for reconstruction typical of industrial applications, like reflective objects, poor texture, and fine structures. We show that the robot-based pose determination reaches similar accuracy as SfM in non-demanding cases, while having clear advantages in more challenging scenarios. Finally, we present first results of applying the ensemble method to estimate the quality of the synthetic novel view in the absence of a ground truth.