NAP3D: NeRF Assisted 3D-3D Pose Alignment for Autonomous Vehicles

📄 arXiv: 2512.15080v1 📥 PDF

作者: Gaurav Bansal

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-17

备注: 10 pages, 5 figures, 2 tables

💡 一句话要点

NAP3D：NeRF辅助的3D-3D位姿对齐，用于提升自动驾驶车辆定位精度

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 自动驾驶 位姿估计 神经辐射场 3D-3D对齐 SLAM 深度学习 定位

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶定位方法易受传感器噪声和长期漂移影响，导致位姿估计误差累积，尤其在长时程环境中。
  2. NAP3D利用当前深度图像与预训练NeRF之间的3D-3D对应关系，直接对齐3D点以优化位姿，无需重访旧位置。
  3. 实验表明，NAP3D在位姿校正方面优于2D-3D方法，在自定义数据集上误差小于5厘米，并在TUM RGB-D上显著降低RMSE。

📝 摘要（中文）

精确的定位对于自动驾驶车辆至关重要，但传感器噪声和长期漂移会导致显著的位姿估计误差，尤其是在长时程环境中。一种常见的纠正累积误差的策略是SLAM中的视觉闭环，它在智能体重新访问先前映射的位置时调整位姿图。这些技术通常依赖于识别当前视图和先前观察到的场景之间的视觉映射，并且通常需要融合来自多个传感器的数据。本文提出了一种互补的方法，即NeRF辅助的3D-3D位姿对齐（NAP3D），它利用智能体当前深度图像和预训练的神经辐射场（NeRF）之间的3D-3D对应关系。通过将观察到的场景中的3D点与NeRF合成的点直接对齐，NAP3D即使从新的视角也能优化估计的位姿，而无需重新访问先前观察到的位置。这种鲁棒的3D-3D公式提供了优于传统2D-3D定位方法的优势，同时在准确性和适用性方面保持可比性。实验表明，NAP3D在自定义数据集上实现了5厘米以内的相机位姿校正，稳健地优于2D-3D Perspective-N-Point基线。在TUM RGB-D数据集上，尽管PnP在某些情况下实现了较低的原始旋转和平移参数误差，但NAP3D始终将3D对齐RMSE提高了约6厘米，突出了NAP3D在3D空间中改进的几何一致性。通过提供轻量级、数据集无关的工具，NAP3D在传统闭环不可用时，可以补充现有的SLAM和定位流程。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶车辆在长时间运行中，由于传感器噪声和漂移，位姿估计会产生累积误差。传统的视觉SLAM方法依赖于视觉闭环来纠正这些误差，但需要重新访问之前见过的场景，这在某些情况下是不可行的。因此，如何在不依赖重访的情况下，有效地校正位姿误差是一个关键问题。

核心思路：NAP3D的核心思路是利用预训练的NeRF作为先验知识，将当前帧的深度图像与NeRF渲染的场景进行3D-3D对齐。通过最小化观测到的3D点和NeRF合成的3D点之间的距离，可以优化车辆的位姿。这种方法避免了对传统视觉特征的依赖，直接在3D空间中进行对齐，从而提高了鲁棒性和精度。

技术框架：NAP3D的整体流程如下：1) 使用深度相机获取当前帧的深度图像；2) 利用预训练的NeRF，根据当前估计的位姿渲染场景的3D点云；3) 将观测到的3D点云与NeRF渲染的3D点云进行匹配，建立3D-3D对应关系；4) 使用迭代最近点（ICP）或其他优化算法，最小化对应点之间的距离，从而优化位姿估计。

关键创新：NAP3D的关键创新在于将NeRF引入到位姿校正中，利用NeRF强大的场景重建能力，实现了在没有视觉闭环的情况下进行位姿优化。与传统的2D-3D方法相比，NAP3D直接在3D空间中进行对齐，避免了2D特征提取和匹配的复杂性，提高了鲁棒性。

关键设计：NAP3D的关键设计包括：1) 使用高质量的NeRF模型，确保渲染的3D点云的准确性；2) 选择合适的3D点云匹配算法，例如ICP，并进行参数调优；3) 设计合适的损失函数，例如点到点距离或点到面距离，以最小化对齐误差；4) 考虑噪声的影响，例如使用RANSAC等方法去除错误的对应关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NAP3D在自定义数据集上实现了5厘米以内的相机位姿校正，显著优于2D-3D Perspective-N-Point基线。在TUM RGB-D数据集上，NAP3D始终将3D对齐RMSE提高了约6厘米，即使PnP在某些情况下实现了较低的原始旋转和平移参数误差。这些结果表明，NAP3D在3D空间中具有更好的几何一致性。

🎯 应用场景

NAP3D可应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。在自动驾驶中，NAP3D可以作为SLAM系统的补充，在没有视觉闭环的情况下提供可靠的位姿估计。在机器人导航中，NAP3D可以帮助机器人在未知环境中进行定位和建图。在增强现实中，NAP3D可以用于将虚拟物体精确地叠加到真实场景中，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Accurate localization is essential for autonomous vehicles, yet sensor noise and drift over time can lead to significant pose estimation errors, particularly in long-horizon environments. A common strategy for correcting accumulated error is visual loop closure in SLAM, which adjusts the pose graph when the agent revisits previously mapped locations. These techniques typically rely on identifying visual mappings between the current view and previously observed scenes and often require fusing data from multiple sensors. In contrast, this work introduces NeRF-Assisted 3D-3D Pose Alignment (NAP3D), a complementary approach that leverages 3D-3D correspondences between the agent's current depth image and a pre-trained Neural Radiance Field (NeRF). By directly aligning 3D points from the observed scene with synthesized points from the NeRF, NAP3D refines the estimated pose even from novel viewpoints, without relying on revisiting previously observed locations. This robust 3D-3D formulation provides advantages over conventional 2D-3D localization methods while remaining comparable in accuracy and applicability. Experiments demonstrate that NAP3D achieves camera pose correction within 5 cm on a custom dataset, robustly outperforming a 2D-3D Perspective-N-Point baseline. On TUM RGB-D, NAP3D consistently improves 3D alignment RMSE by approximately 6 cm compared to this baseline given varying noise, despite PnP achieving lower raw rotation and translation parameter error in some regimes, highlighting NAP3D's improved geometric consistency in 3D space. By providing a lightweight, dataset-agnostic tool, NAP3D complements existing SLAM and localization pipelines when traditional loop closure is unavailable.