Imaging Hidden Objects with Consumer LiDAR via Motion Induced Sampling

📄 arXiv: 2605.17865v1 📥 PDF

作者: Siddharth Somasundaram, Aaron Young, Akshat Dave, Adithya Pediredla, Ramesh Raskar

分类: cs.CV

发布日期: 2026-05-18

DOI: 10.1038/s41586-026-10502-x

💡 一句话要点

提出基于运动诱导采样的多帧融合策略，实现消费级LiDAR的非视距成像。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 非视距成像 消费级LiDAR 运动诱导采样 多帧融合 三维重建

📋 核心要点

  1. 消费级LiDAR在非视距成像中面临信号弱、分辨率低、运动干扰等挑战，限制了其应用。
  2. 论文提出运动诱导孔径采样模型，结合多帧融合策略，有效提升了消费级LiDAR的NLOS成像性能。
  3. 实验证明，该方法在智能手机LiDAR上实现了3D重建、物体跟踪和相机定位等NLOS功能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多帧融合策略，旨在克服消费级LiDAR在非视距（NLOS）成像中面临的挑战，这些挑战源于低激光功率、低空间分辨率以及物体和相机运动导致的信号质量差。该策略受到爆发摄影和合成孔径雷达的启发。我们引入了运动诱导孔径采样模型，将物体形状、物体运动和相机运动的影响统一到一个测量模型中。利用该模型，我们在智能手机级别的LiDAR上展示了多种NLOS能力，包括：3D重建、单/多物体跟踪以及利用隐藏物体的相机定位。此前，NLOS成像能力主要局限于笨重且昂贵的研究级硬件，需要大量的设置和校准。我们的结果代表着向即插即用NLOS成像的转变，任何人都可以使用现成的硬件（<100美元）且无需额外设置来对隐藏物体进行成像。我们相信，这种能力的普及将推动NLOS成像在消费领域的应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有非视距成像技术依赖于昂贵且笨重的研究级LiDAR设备，需要复杂的设置和校准。消费级LiDAR由于激光功率低、空间分辨率有限以及物体和相机运动的影响，信号质量较差，难以实现高质量的非视距成像。因此，如何利用低成本的消费级LiDAR实现可靠的非视距成像是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是借鉴爆发摄影和合成孔径雷达的思想，通过多帧融合来提升信号质量。关键在于建立一个能够统一描述物体形状、物体运动和相机运动对测量结果影响的模型，即运动诱导孔径采样模型。通过该模型，可以将多帧数据融合起来，从而克服消费级LiDAR的局限性。

技术框架：整体流程包括以下几个步骤：1) 使用消费级LiDAR采集多帧数据；2) 利用运动诱导孔径采样模型对数据进行建模，该模型考虑了物体形状、物体运动和相机运动的影响；3) 使用多帧融合算法，将多帧数据融合起来，提升信号质量；4) 利用融合后的数据进行三维重建、物体跟踪或相机定位等任务。

关键创新：最重要的创新点在于提出了运动诱导孔径采样模型，该模型能够将物体形状、物体运动和相机运动的影响统一到一个测量模型中。这使得可以有效地利用多帧数据进行融合，从而克服消费级LiDAR的局限性。与现有方法相比，该方法不需要昂贵的硬件和复杂的设置，更易于推广应用。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。运动诱导孔径采样模型的具体数学形式以及多帧融合算法的具体实现方式需要在论文中进一步查找。但是，核心思想是通过建模运动的影响，实现多帧数据的有效融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究成功地在智能手机级别的LiDAR上实现了非视距成像，包括3D重建、单/多物体跟踪以及利用隐藏物体的相机定位。这表明，利用低成本的消费级LiDAR也可以实现高质量的非视距成像，为该技术的普及奠定了基础。实验结果表明，该方法能够有效地克服消费级LiDAR的局限性，提升信号质量。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、安防监控等领域。例如，机器人可以在复杂环境中利用非视距成像技术进行避障和路径规划；自动驾驶系统可以利用该技术感知被遮挡的行人或车辆；安防系统可以利用该技术监控隐藏区域。该技术的普及将极大地拓展LiDAR的应用范围。

📄 摘要（原文）

LiDARs are being increasingly deployed for consumer imaging in handheld, wearable, and robotic applications. These sensors can capture the time-of-flight of light at picosecond resolution, which in principle, enables them to capture information about objects hidden from their field of view. While such non-line-of-sight (NLOS) imaging capabilities have been shown on research-grade LiDARs, they are challenging to achieve on consumer devices due to poor signal quality resulting from low laser power, low spatial resolution, and object and camera motion. Inspired by burst photography and synthetic aperture radar, we propose a multi-frame fusion strategy to overcome these challenges and demonstrate NLOS imaging on consumer LiDAR. We first introduce the motion-induced aperture sampling model to unify the effects of object shape, object motion, and camera motion under a single measurement model. Using this model, we demonstrate several NLOS capabilities on a smartphone-grade LiDAR: (1) 3D reconstruction, (2) single and multi-object tracking, and (3) camera localization using hidden objects. Previously, NLOS imaging capabilities were largely restricted to bulky and expensive research-grade hardware that requires extensive setup and calibration. Our results represent a shift towards plug-and-play NLOS imaging, where anyone can image hidden objects with off-the-shelf hardware ($<100) and no additional setup. We believe that democratization of such capabilities will advance consumer applications of NLOS imaging.