【无标题】

博客介绍了GraspNeRF,它是基于多视角的6 - DoF抓取检测,用于透明和高光物体,采用通用NeRF。还介绍了有向距离场(SDF),可分为2D和3D,每个像素或体素记录与最近物体的距离,通过例子展示了SDF图的特点。

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GraspNeRF

GraspNeRF: Multiview-based 6-DoF Grasp Detection for Transparent and Specular Objects Using Generalizable NeRF

GraspNeRF:基 于 多 视 角 的 6-DoF抓 取 检 测 透 明 和 高 光 物 体使 用 通 用 NeRF

SDF

有向距离场(SDF,Signed Distance Field),可以分为2D和3D。

每个像素(体素)记录自己与距离自己最近物体之间的距离:

  • 如果在物体内,则距离为负,距离越远,值越小;
  • 如果正好在物体边界上,则值为0;
  • 如果在物体外,那么距离为正,距离越远,值越大;

下图是一个例子:

  • 白色像素表示物体,黑色像素为空。

在这里插入图片描述

那么其对应的SDF图如下:

  • 为了图片显示,将有向距离值映射到了[0-1]范围0.5表示物体内外的分界线
  • 可以清楚看到,位于圆中心的点是最黑的,因为它处于物体最内部,而图片的四个角最白,因为它们距离圆最远。

在这里插入图片描述

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