NeRFs in Robotics: A Survey
作者: Guangming Wang, Lei Pan, Songyou Peng, Shaohui Liu, Chenfeng Xu, Yanzi Miao, Wei Zhan, Masayoshi Tomizuka, Marc Pollefeys, Hesheng Wang
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2024-05-02 (更新: 2025-07-02)
备注: 31 pages, 19 figures, accepted by The International Journal of Robotics Research, 2025
💡 一句话要点
综述：NeRF在机器人领域的应用与进展
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 神经辐射场 机器人 三维重建 感知 交互 隐式表示 环境建模
📋 核心要点
- 传统机器人3D环境表示方法在细节、内存占用和连续性方面存在不足，难以满足复杂任务需求。
- 本综述旨在全面介绍NeRF在机器人领域的应用，分析其优势与局限，并展望未来研究方向。
- 综述从NeRF在机器人领域的应用和NeRF自身属性改进两个角度，系统梳理了相关研究工作。
📝 摘要（中文）
计算机视觉和机器人领域长期以来的目标是构建详细而逼真的3D环境表示。神经隐式表示的最新发展为这些领域带来了显著进步，实现了许多新颖的功能。其中，神经辐射场（NeRFs）因其显著的表示优势而备受关注，例如简化的数学模型、低内存占用和连续的场景表示。除了计算机视觉，NeRFs在机器人领域也展现出巨大的潜力。因此，本综述旨在全面理解NeRFs在机器人领域中的应用。通过探讨NeRF的优势和局限性，以及其当前的应用和未来潜力，我们旨在概述这一有前景的研究领域。我们的综述分为两个主要部分： extit{NeRFs在机器人领域的应用}和 extit{NeRFs在机器人领域的进展}，从NeRF如何进入机器人领域的角度出发。在第一部分中，我们介绍和分析了一些已经或可能用于机器人感知和交互任务的工作。在第二部分中，我们展示了一些与改进NeRF自身属性相关的工作，这对于在机器人中部署NeRF至关重要。在综述的讨论部分，我们总结了现有的挑战，并提供了有价值的未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：机器人需要精确、高效且连续的3D环境表示，以便进行感知、导航和交互等任务。传统方法，如基于点云或网格的表示，在细节捕捉、内存占用和连续性方面存在局限性。NeRF作为一种神经隐式表示方法，具有简化数学模型、低内存占用和连续场景表示的优点，但直接应用于机器人领域仍面临挑战，例如训练效率、实时渲染和鲁棒性等问题。
核心思路：本综述的核心思路是从NeRF如何赋能机器人任务以及如何改进NeRF自身以适应机器人应用两个角度，系统地梳理和分析现有研究工作。通过分析NeRF在机器人感知、交互等方面的应用，以及针对NeRF训练效率、渲染速度和鲁棒性的改进方法，为研究人员提供全面的参考。
技术框架：该综述的技术框架主要分为两个部分：NeRFs在机器人领域的应用和NeRFs在机器人领域的进展。第一部分关注NeRF在机器人感知（如三维重建、目标识别、位姿估计）、机器人交互（如运动规划、强化学习）等方面的应用。第二部分关注针对NeRF自身属性的改进，包括加速训练、提高渲染速度、增强鲁棒性等方面。
关键创新：该综述的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅涵盖了NeRF在机器人领域的各种应用，还深入探讨了针对NeRF自身属性的改进方法。通过对现有研究工作的分类和分析，该综述为研究人员提供了一个清晰的NeRF在机器人领域的研究图景，并指出了未来的研究方向。
关键设计：该综述的关键设计在于其结构化的组织方式。通过将研究工作分为应用和进展两个部分，并对每个部分进行详细的介绍和分析，该综述使得读者能够快速了解NeRF在机器人领域的现状和未来发展趋势。此外，该综述还总结了现有的挑战，并提出了有价值的未来研究方向，为研究人员提供了指导。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面梳理了NeRF在机器人领域的应用，包括感知、交互等任务，并深入探讨了针对NeRF训练效率、渲染速度和鲁棒性的改进方法。通过对现有研究工作的分类和分析，为研究人员提供了一个清晰的研究图景，并指出了未来的研究方向。
🎯 应用场景
该研究综述对机器人领域的感知、导航、操作等任务具有重要意义。NeRF有望应用于自动驾驶、无人机、服务机器人等领域，实现更精确的环境建模、更智能的决策和更安全的交互。未来，随着NeRF技术的不断发展，其在机器人领域的应用前景将更加广阔。
📄 摘要（原文）
Detailed and realistic 3D environment representations have been a long-standing goal in the fields of computer vision and robotics. The recent emergence of neural implicit representations has introduced significant advances to these domains, enabling numerous novel capabilities. Among these, Neural Radiance Fields (NeRFs) have gained considerable attention because of their considerable representational advantages, such as simplified mathematical models, low memory footprint, and continuous scene representations. In addition to computer vision, NeRFs have demonstrated significant potential in robotics. Thus, we present this survey to provide a comprehensive understanding of NeRFs in the field of robotics. By exploring the advantages and limitations of NeRF as well as its current applications and future potential, we aim to provide an overview of this promising area of research. Our survey is divided into two main sections: \textit{Applications of NeRFs in Robotics} and \textit{Advances for NeRFs in Robotics}, from the perspective of how NeRF enters the field of robotics. In the first section, we introduce and analyze some works that have been or could be used in robotics for perception and interaction tasks. In the second section, we show some works related to improving NeRF's own properties, which are essential for deploying NeRFs in robotics. In the discussion section of the review, we summarize the existing challenges and provide valuable future research directions.