HAL-NeRF: High Accuracy Localization Leveraging Neural Radiance Fields
作者: Asterios Reppas, Grigorios-Aris Cheimariotis, Panos K. Papadopoulos, Panagiotis Frasiolas, Dimitrios Zarpalas
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-11
备注: 8 pages, 4 figures
DOI: 10.1109/AIxVR63409.2025.00024
💡 一句话要点
HAL-NeRF：利用神经辐射场实现高精度相机定位
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 相机定位 神经辐射场 NeRF 姿态回归 粒子滤波
📋 核心要点
- 现有相机重定位方法，如APR，在室外场景中精度不足，平移误差可能超过0.5米，难以满足XR和机器人应用需求。
- HAL-NeRF结合CNN姿态回归器和基于蒙特卡洛粒子滤波的细化模块，利用NeRF合成新视角来提升定位精度。
- HAL-NeRF在7-Scenes和Cambridge Landmarks数据集上实现了最先进的定位精度，平移误差低至0.025米和0.04米。
📝 摘要（中文）
精确的相机定位是XR应用和机器人技术中的关键任务。仅使用相机捕获作为系统输入是一种经济的选择，可以在大型室内和室外环境中实现定位，但在实现高精度方面存在挑战。特别是，相机重定位方法，如绝对姿态回归（APR），在室外场景中定位相机时，其平移误差中位数可能超过0.5米。本文提出了HAL-NeRF，一种高精度定位方法，它结合了CNN姿态回归器和一个基于蒙特卡洛粒子滤波器的细化模块。Nerfacto模型，一种神经辐射场（NeRFs）的实现，被用于增强数据以训练姿态回归器，并测量粒子滤波器细化模块中的光度损失。HAL-NeRF利用Nerfacto合成高质量新视角的能力，显著提高了定位管道的性能。HAL-NeRF实现了最先进的结果，这些结果通常被衡量为每个场景误差中位数的平均值。在7-Scenes数据集和Cambridge Landmarks数据集上，平移误差分别为0.025米和0.04米，旋转误差分别为0.59度和0.58度，但计算时间有所增加。这项工作突出了将APR与基于NeRF的细化技术相结合以提高单目相机重定位精度的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决单目相机在室内外场景中高精度定位的问题。现有方法，特别是基于绝对姿态回归（APR）的方法，在室外场景中定位精度较低，难以满足对定位精度要求高的XR应用和机器人任务的需求。现有方法的痛点在于对光照变化、遮挡和视角变化的鲁棒性不足。
核心思路：论文的核心思路是将传统的APR方法与基于神经辐射场（NeRF）的细化模块相结合。首先使用CNN姿态回归器进行粗略的姿态估计，然后利用NeRF模型合成的新视角，通过蒙特卡洛粒子滤波器对姿态进行迭代优化，从而提高定位精度。这样设计的目的是利用NeRF强大的场景重建和新视角合成能力，弥补APR方法的不足。
技术框架：HAL-NeRF的整体框架包含两个主要模块：1) CNN姿态回归器：用于初步估计相机姿态。该回归器使用Nerfacto模型渲染的图像进行训练，以增强对不同视角和光照条件的鲁棒性。2) 基于蒙特卡洛粒子滤波器的细化模块：使用粒子滤波器对姿态进行迭代优化。每个粒子代表一个可能的相机姿态，通过比较渲染图像与真实图像的光度差异来更新粒子的权重。最终，选择权重最高的粒子作为最终的相机姿态估计。
关键创新：HAL-NeRF的关键创新在于将NeRF模型引入到相机定位流程中，并将其与传统的APR方法相结合。通过NeRF合成高质量的新视角，可以有效地增强训练数据，提高姿态回归器的鲁棒性，并为粒子滤波器提供更准确的光度损失测量，从而显著提高定位精度。与现有方法相比，HAL-NeRF能够更好地处理光照变化、遮挡和视角变化等挑战。
关键设计：HAL-NeRF的关键设计包括：1) 使用Nerfacto模型作为NeRF的实现，因为它具有良好的渲染质量和效率。2) 使用光度损失作为粒子滤波器更新权重的依据，光度损失计算渲染图像与真实图像之间的差异。3) 使用蒙特卡洛粒子滤波器进行姿态优化，该滤波器能够有效地搜索高维姿态空间，并找到最优解。4) 通过调整粒子数量和迭代次数来平衡定位精度和计算效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HAL-NeRF在7-Scenes和Cambridge Landmarks数据集上取得了显著的性能提升。在7-Scenes数据集上，HAL-NeRF的平移误差中位数为0.025米，旋转误差中位数为0.59度。在Cambridge Landmarks数据集上，平移误差中位数为0.04米，旋转误差中位数为0.58度。这些结果表明，HAL-NeRF能够实现比现有方法更高的定位精度，尽管计算时间有所增加。该方法在两个数据集上均达到了state-of-the-art的水平。
🎯 应用场景
HAL-NeRF具有广泛的应用前景，包括增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、机器人导航、三维重建和自动驾驶等领域。高精度的相机定位对于这些应用至关重要。例如，在AR应用中，HAL-NeRF可以提供更稳定的虚拟物体叠加效果；在机器人导航中，可以提高机器人的定位精度和导航能力。该研究的未来影响在于推动单目视觉定位技术的发展，并为相关应用提供更可靠的定位解决方案。
📄 摘要（原文）
Precise camera localization is a critical task in XR applications and robotics. Using only the camera captures as input to a system is an inexpensive option that enables localization in large indoor and outdoor environments, but it presents challenges in achieving high accuracy. Specifically, camera relocalization methods, such as Absolute Pose Regression (APR), can localize cameras with a median translation error of more than $0.5m$ in outdoor scenes. This paper presents HAL-NeRF, a high-accuracy localization method that combines a CNN pose regressor with a refinement module based on a Monte Carlo particle filter. The Nerfacto model, an implementation of Neural Radiance Fields (NeRFs), is used to augment the data for training the pose regressor and to measure photometric loss in the particle filter refinement module. HAL-NeRF leverages Nerfacto's ability to synthesize high-quality novel views, significantly improving the performance of the localization pipeline. HAL-NeRF achieves state-of-the-art results that are conventionally measured as the average of the median per scene errors. The translation error was $0.025m$ and the rotation error was $0.59$ degrees and 0.04m and 0.58 degrees on the 7-Scenes dataset and Cambridge Landmarks datasets respectively, with the trade-off of increased computational time. This work highlights the potential of combining APR with NeRF-based refinement techniques to advance monocular camera relocalization accuracy.