nerf-navigation：一种基于视觉的机器人导航流程

nerf-navigation：一种基于视觉的机器人导航流程

nerf-navigation Code for the Nerf Navigation Paper. Implements a trajectory optimiser and state estimator which use NeRFs as an environment representation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nerf-navigation

项目介绍

nerf-navigation 是一个基于神经辐射场（NeRF）和 PyTorch 的机器人导航管道项目。该项目利用 NeRF 在三维场景中的连续体积密度和 RGB 值表示，通过射线追踪生成逼真图像，进而实现仅使用机载 RGB 摄像头的机器人定位和导航。nerf-navigation 假设场景的 NeRF 已经离线预训练，机器人的目标是在 NeRF 中避开高密度区域，到达目标位姿。

项目技术分析

nerf-navigation 的核心技术基于 NeRF 和 PyTorch 框架。NeRF 是一种新兴的三维场景表示范式，能够通过神经网络表示连续的体积密度和 RGB 值，并通过射线追踪生成未知视角的逼真图像。nerf-navigation 通过以下步骤实现机器人导航：

1. 轨迹优化算法：引入一种基于微分平坦性的离散时间版本，以约束机器人的全位姿和控制输入，避免与 NeRF 中的高密度区域发生碰撞。
2. 基于优化的滤波方法：给定仅机载 RGB 摄像头的情况下，估计机器人在 NeRF 中的 6 自由度位姿和速度。
3. 在线重规划循环：结合轨迹规划和位姿滤波，形成一个基于视觉的机器人导航管道。

项目技术应用场景

nerf-navigation 的应用场景广泛，尤其适用于需要机器人自主导航的复杂三维环境。例如，该项目已经成功应用于以下场景：

• 无人机在健身房环境、教堂内部以及巨石阵中导航。
• 全向地面的机器人穿越狭窄通道，需要重新定位以适应空间。

项目特点

nerf-navigation 项目的特点如下：

1. 创新性：利用 NeRF 技术在机器人导航中的新应用，为复杂三维环境的导航提供了一种新思路。
2. 高效性：结合 PyTorch 框架和 Instant-NGP 扩展，提供高效的训练和推理性能。
3. 通用性：支持多种机器人平台和场景，具有良好的适应性和扩展性。
4. 易用性：项目结构清晰，文档齐全，易于安装和部署。

以下是关于 nerf-navigation 项目的详细说明：

安装与运行

nerf-navigation 项目的安装和运行过程相对简单。首先，推荐用户前往 torch-NGP 项目的页面安装相关依赖，因为 nerf-navigation 是基于 torch-NGP 开发的。在 conda 环境中无误地运行 torch-NGP 后，即可运行 nerf-navigation 项目。

1. 文件创建：在 workspace 中创建 data、paths 和 sim_img_cache 文件夹。
2. 数据集：按照 NeRF 的标准数据格式组织训练数据，包括测试图像、训练图像、验证图像以及相应的变换文件。
3. 训练：使用提供的 main_nerf.py 脚本进行 NeRF 训练，确保参数设置与训练时的 NeRF 保持一致。
4. 预训练模型：项目提供了 Stonehenge 场景的预训练模型和数据集，便于用户快速体验。
5. 设置 Blender：确保终端中的 blender 命令能够正确启动 Blender 实例，并确保场景中存在相机对象。
6. 运行：使用 simulate.py 脚本运行整个导航流程，Blender 实例将展示机器人的导航轨迹。

总结

nerf-navigation 项目为机器人导航领域带来了新的可能性，通过结合 NeRF 技术和 PyTorch 框架，实现了高效、准确的机器人导航。该项目不仅具有创新性，而且在实际应用中表现出色，值得相关领域的研究者和开发者关注和尝试。

nerf-navigation Code for the Nerf Navigation Paper. Implements a trajectory optimiser and state estimator which use NeRFs as an environment representation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nerf-navigation