機器人中的神經場：綜述

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原標題：機器人中的神經場：綜述
關鍵字：神經,機器人,環境,表示,領域
文章來源：人工智能學家
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來源：專知
摘要—神經場（Neural Fields）已成為計算機視覺和機器人領域中用于3D場景表示的變革性方法，能夠從帶姿態的2D數據中精準推理幾何、3D語義和動態信息。通過可微分渲染（differentiable rendering），神經場包括連續隱式和顯式神經表示，實現高保真3D重建、多模態傳感器數據的整合，以及新視角的生成。本綜述探討了神經場在機器人領域的應用，強調其在提升感知、規劃和控制方面的潛力。神經場的緊湊性、內存效率和可微性，加之與基礎模型和生成模型的無縫集成，使其非常適合實時應用，有助于提升機器人的適應性和決策能力。本文對機器人中的神經場進行了全面回顧，涵蓋200多篇論文中的應用，并對其優缺點進行評估。首先，我們介紹了四種關鍵的神經場框架：占用網絡（Occupancy Networks）、符號距離場（Signed Distance Fields）、神經輻射場（Neural Radiance Fields）和高斯分布（Gaussian Splatting）。其次，我們詳細描述了神經場在機器人五大主要領域中的應用：姿態估計、操控、導航、物理仿真和自動駕駛，重點介紹了關鍵

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