Acoustic Neural 3D Reconstruction Under Pose Drift
作者: Tianxiang Lin, Mohamad Qadri, Kevin Zhang, Adithya Pediredla, Christopher A. Metzler, Michael Kaess
分类: eess.SP, cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-03-11 (更新: 2025-10-28)
备注: 8 pages, 8 figures. This paper is accepted by 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
💡 一句话要点
提出声学神经3D重建算法，联合优化场景表示和传感器位姿，解决位姿漂移问题。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 声学图像 3D重建 神经隐式表示 位姿估计 联合优化
📋 核心要点
- 现有3D声学建模算法精度依赖于精确的位姿估计，位姿误差会导致重建质量严重下降。
- 论文提出联合优化神经场景表示和声纳位姿的算法，通过可学习的位姿参数和梯度反向传播实现。
- 在真实和模拟数据集上的实验表明，该算法即使在显著的位姿漂移下也能生成高质量的3D重建。
📝 摘要（中文）
本文研究了在使用漂移的传感器位姿采集的声学图像进行3D重建时，优化神经隐式表面的问题。当前最先进的3D声学建模算法的准确性高度依赖于精确的位姿估计；传感器位姿的微小误差可能导致严重的重建伪影。在本文中，我们提出了一种算法，该算法联合优化神经场景表示和声纳位姿。我们的算法通过将6自由度位姿参数化为可学习的参数，并通过神经渲染器和隐式表示反向传播梯度来实现这一点。我们在真实和模拟数据集上验证了我们的算法。即使在显著的位姿漂移下，它也能产生高保真度的3D重建。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决声学图像3D重建中，由于传感器位姿漂移导致重建质量下降的问题。现有的方法对位姿估计精度要求高，微小的位姿误差都会导致重建结果出现严重的伪影。因此，如何在不精确的位姿信息下进行高质量的3D重建是一个关键挑战。
核心思路：论文的核心思路是联合优化神经场景表示和传感器位姿。具体来说，是将传感器的6自由度位姿参数化为可学习的参数，然后通过反向传播算法同时优化场景的神经隐式表示和传感器的位姿。这样，即使初始位姿存在误差，也可以通过优化过程进行校正，从而提高重建的精度。
技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用声纳数据和初始位姿估计渲染声学图像；2) 计算渲染图像与真实声学图像之间的损失；3) 通过神经渲染器和隐式表示反向传播梯度，同时更新神经隐式表示和传感器位姿；4) 重复以上步骤，直到收敛。该框架的核心是可微分的神经渲染器和隐式表示，以及能够同时优化场景和位姿的反向传播算法。
关键创新：最重要的技术创新点在于将传感器位姿作为可学习的参数进行优化。与传统方法中依赖于精确的位姿估计不同，该方法允许位姿在优化过程中进行调整，从而减轻了对初始位姿精度的要求。此外，通过联合优化场景表示和位姿，可以实现更好的重建效果，尤其是在存在位姿漂移的情况下。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用神经隐式表示（例如，SDF或 occupancy field）来表示3D场景；2) 设计合适的损失函数来衡量渲染图像与真实图像之间的差异，例如，L1损失或L2损失；3) 使用Adam等优化器来更新神经隐式表示和传感器位姿；4) 对位姿参数进行适当的初始化，以加速优化过程。具体的网络结构和参数设置在论文中可能会有更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在真实和模拟数据集上验证了所提出的算法。实验结果表明，即使在存在显著的位姿漂移的情况下，该算法也能生成高质量的3D重建结果。具体的性能数据和对比基线在论文中可能会有更详细的描述（未知），但总体而言，该算法在位姿不确定性下的重建精度方面取得了显著的提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于水下机器人导航、水下环境监测、水下考古等领域。通过声学图像进行3D重建，可以帮助人们更好地理解水下环境，提高水下作业的效率和安全性。此外，该方法还可以应用于其他需要进行3D重建的场景，例如，医学成像、自动驾驶等。
📄 摘要（原文）
We consider the problem of optimizing neural implicit surfaces for 3D reconstruction using acoustic images collected with drifting sensor poses. The accuracy of current state-of-the-art 3D acoustic modeling algorithms is highly dependent on accurate pose estimation; small errors in sensor pose can lead to severe reconstruction artifacts. In this paper, we propose an algorithm that jointly optimizes the neural scene representation and sonar poses. Our algorithm does so by parameterizing the 6DoF poses as learnable parameters and backpropagating gradients through the neural renderer and implicit representation. We validated our algorithm on both real and simulated datasets. It produces high-fidelity 3D reconstructions even under significant pose drift.