机器人3D场景表示技术综述 - 文章核心观点：探讨了机器人领域中最适合的三维场景表示方法，全面总结了从传统几何表示到最新神经网络表示（如神经辐射场、3D高斯散布和基础模型）的技术发展、应用比较及未来挑战，旨在为研究人员提供有价值的参考资料并指明未来发展方向[2][8][22] 机器人3D场景表示发展史与分类 - 几何场景表示：包括点云、体素栅格、网格和符号距离函数等传统方法，用于离散或连续地表示场景几何[7][10] - 神经场景表示：新兴技术如神经辐射场、3D高斯散布模型和基础模型，通过神经网络实现连续、可微的场景表示，并整合高层次语义和语言先验知识[8][13][15] 不同3D场景表示方法的特点对比 - 连续性：神经辐射场、3D高斯散布和Tokenizer是连续且可微的，而体素、点云、网格和场景图是离散且不可微的[17] - 存储效率：场景图和Tokenizer的存储效率最高（++++），3D高斯散布最低（+）[17] - 真实感渲染：神经辐射场和3D高斯散布的真实感最高（++++）[17] - 灵活性：点云、场景图、神经辐射场、3D高斯散布和Tokenizer的灵活性较高（+++ 或 ++++）[17] - 几何表示能力：网格的几何表示能力最强（++++），点云和神经辐射场等次之（+++）[17] 三维场景表示在机器人各模块的应用 - 建图与定位：神经场景表示能实现更精确、密集的环境建模，对避障至关重要，并在地图精度、位姿精度和实时性能方面进行比较[15] - 操作：基于神经网络的场景表示在生成新视角和跨场景泛化方面有优势，基于基础模型的方法能实现零样本抓取任务并集成语言信息以支持交互式抓取[15][16] - 导航：神经场景表示能提供高度准确的环境重建，并更好地融合语义和语言信息以执行复杂导航任务，包括路径规划和未知区域探索[16] 现有挑战与未来发展方向 - 系统架构选择：当前模块化智能系统可能限制发展，面临泛化能力有限和迁移性差的问题，而基础模型的进展提供了实现端到端智能的替代路径[19] - 数据瓶颈：机器人领域特有数据匮乏，显著阻碍了神经场景表示和基础模型的发展，未来需增强有限数据下的泛化能力或利用世界模型生成额外训练数据[20] - 实时性瓶颈：神经场景表示的推理时间是制约实时应用的关键，部署策略分为云端和边缘计算，未来方向在于硬件-算法协同设计以提高推理效率并保持泛化性能[21] 文章主要贡献 - 提供了全面且最新的综述与基准测试：涵盖了从经典到前沿的机器人场景表示方法，并在每个模块中详细介绍了不同表示方法的优势[22] - 指明了三维场景表示的未来方向：指出了各模块当前研究的技术局限性，并提出了有前景的未来研究方向以激励领域进步[22] - 发布了开源项目：在GitHub上整理了相关文章，并将持续更新，以供研究人员获取最新信息[9][22]