Neural Radiance Maps for Extraterrestrial Navigation and Path Planning
作者: Adam Dai, Shubh Gupta, Grace Gao
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-03-18
备注: Published in the Proceedings of the ION GNSS+ 2023 Conference
💡 一句话要点
提出基于NeRF的星外导航方法，解决行星探测车全局地图构建与路径规划问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 神经辐射场 NeRF 星外导航 路径规划 自主导航 机器人 核岭回归
📋 核心要点
- 现有行星探测车自主性受限于缺乏易于构建和存储的全局地图，难以支持在线重规划。
- 利用NeRF从稀疏图像构建详细3D地图，并结合核岭回归插值局部代价观测，实现全局路径规划。
- 在高保真模拟中验证，相比基线方法，所提方法路径规划成本更低，成功率更高。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种利用神经辐射场（NeRFs）构建星外行星和卫星表面探测车导航地图的方法。NeRFs作为一种详细的3D场景表示，可以从稀疏的2D图像中训练得到并高效存储。该方法利用NeRFs构建地图，用于自主导航中的在线使用，并提出了一个规划框架，该框架利用NeRF地图整合局部和全局信息。该方法通过在NeRF地图提取的地形特征上使用核岭回归，对全局区域内的局部代价观测进行插值，从而使探测车能够围绕在线操作期间发现的无法通行的区域重新规划路径。在高保真模拟中验证了该方法，并证明与各种基线方法相比，该方法在路径规划中具有更低的成本和更高的成功率。
🔬 方法详解
问题定义：行星探测车在星外环境的自主导航面临挑战，主要痛点在于缺乏能够快速构建和存储的全局地图。传统方法构建的地图往往精度不足或存储成本过高，难以支持探测车进行高效的在线路径重规划，尤其是在遇到未知障碍物时。
核心思路：利用NeRF强大的场景重建能力，从稀疏的2D图像中学习得到高精度的3D场景表示，并将其作为全局地图。同时，结合局部代价观测，通过核岭回归在全局范围内插值代价信息，从而实现探测车在未知环境下的路径规划和避障。
技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 基于稀疏2D图像训练NeRF模型，生成全局3D地图；2) 从NeRF地图中提取地形特征，例如高度、坡度等；3) 在探测车行进过程中，利用传感器获取局部代价观测（例如，地形崎岖程度）；4) 使用核岭回归，基于NeRF地图的地形特征，将局部代价观测插值到全局范围，构建全局代价地图；5) 利用全局代价地图进行路径规划，引导探测车安全高效地到达目标点。
关键创新：该方法的核心创新在于将NeRF引入星外导航领域，利用其强大的场景重建能力构建全局地图。与传统方法相比，NeRF能够从稀疏图像中学习得到高精度的3D场景表示，并且存储效率更高。此外，结合核岭回归进行代价插值，能够有效地融合局部和全局信息，提高路径规划的鲁棒性。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：NeRF模型的具体结构和训练方式（例如，使用的损失函数、优化器等）；地形特征的提取方法（例如，使用梯度信息计算坡度）；核岭回归的核函数选择和参数设置；路径规划算法的选择（例如，A*算法或RRT算法）。具体细节可能需要在论文中进一步查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在高保真模拟环境中进行了验证，结果表明，与传统基线方法相比，该方法在路径规划中具有更低的成本和更高的成功率。具体的性能提升数据（例如，成本降低百分比、成功率提高百分比）需要在论文中查找。实验结果表明，基于NeRF的地图表示能够有效地支持星外探测车的自主导航。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于火星探测车、月球车等星外探测任务中，提升探测车的自主导航能力和任务效率。通过构建高精度全局地图，探测车能够更好地规划路径、避开危险区域，从而扩大探索范围、提高科学发现的概率。此外，该方法也可应用于地面机器人导航、自动驾驶等领域。
📄 摘要（原文）
Autonomous vehicles such as the Mars rovers currently lead the vanguard of surface exploration on extraterrestrial planets and moons. In order to accelerate the pace of exploration and science objectives, it is critical to plan safe and efficient paths for these vehicles. However, current rover autonomy is limited by a lack of global maps which can be easily constructed and stored for onboard re-planning. Recently, Neural Radiance Fields (NeRFs) have been introduced as a detailed 3D scene representation which can be trained from sparse 2D images and efficiently stored. We propose to use NeRFs to construct maps for online use in autonomous navigation, and present a planning framework which leverages the NeRF map to integrate local and global information. Our approach interpolates local cost observations across global regions using kernel ridge regression over terrain features extracted from the NeRF map, allowing the rover to re-route itself around untraversable areas discovered during online operation. We validate our approach in high-fidelity simulation and demonstrate lower cost and higher percentage success rate path planning compared to various baselines.