Next Best View computation (NBV) is a long-standing problem in robotics, and consists in identifying the next most informative sensor position(s) for reconstructing a 3D object or scene efficiently and accurately. Like most current methods, we consider NBV prediction from a depth sensor like Lidar systems. Learning-based methods relying on a volumetric representation of the scene are suitable for path planning, but have lower accuracy than methods using a surface-based representation. However, the latter do not scale well with the size of the scene and constrain the camera to a small number of poses. To obtain the advantages of both representations, we show that we can maximize surface metrics by Monte Carlo integration over a volumetric representation. In particular, we propose an approach, SCONE, that relies on two neural modules: The first module predicts occupancy probability in the entire volume of the scene. Given any new camera pose, the second module samples points in the scene based on their occupancy probability and leverages a self-attention mechanism to predict the visibility of the samples. Finally, we integrate the visibility to evaluate the gain in surface coverage for the new camera pose. NBV is selected as the pose that maximizes the gain in total surface coverage. Our method scales to large scenes and handles free camera motion: It takes as input an arbitrarily large point cloud gathered by a depth sensor as well as camera poses to predict NBV. We demonstrate our approach on a novel dataset made of large and complex 3D scenes.


翻译:下个最佳视图计算( NBV) 是机器人中长期存在的一个问题, 包括确定下一个信息最丰富的传感器位置, 以高效和准确地重建三维对象或场景。 和大多数目前的方法一样, 我们考虑从利达尔系统等深度传感器进行 NBV 预测。 依赖场景体积表示的学习方法适合路径规划, 但精确度低于使用地表表示法的方法。 但是, 后者与场景的大小不相称, 将相机限制在少量显示器上。 为了获得两个显示器的优势, 我们显示我们可以通过蒙特卡洛集成, 以体积代表法的方式, 最大限度地实现地表面积测量。 特别是, 我们建议一种方法, SCONE, 依靠两个神经模块: 第一个模块预测场积的占用概率概率, 第二个模块样本点基于其占用率, 利用一个自我注意机制来预测样品的可见度。 最后, 我们整合了可见度, 来评估新摄影场面显示器的表面覆盖量, 以大层显示我们移动的摄像头 。 我们选择了一台移动到大比例,,, 将一个大摄像头的移动到大的图像, 代表了一个大图像,, 将一个大的 以 以 以移动 的 以 以 的 以 速度 以 速度 以 速度 以 以 的 以 以 以 以 速度 最 速度 速度 以 最 的 的 的 的 以 最 的 的 的 的 的 的 的 以 以 的 的 的 的 以 的 以 的 以 以 的 的 以 以 以 以 的 的 的 以 的 的 的 的 的 的 的 的 以 的 的 的 以 以 以 以 的 的 以 以 以 以 的 以 以 的 的 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 的 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 的 的 以 以 的

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