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    CVPR 2024 | 巨幅提升24%!LiDAR4D会是LiDAR重建的答案么?

    尽管神经辐射场(NeRFs)在图像新视角合成(NVS)方面取得了成功,但激光雷达NVS的发展却相对缓慢。之前的方法follow图像的pipeline,但忽略了激光雷达点云的动态特性和大规模重建问题。有鉴于此,我们提出了LiDAR4D,这是一种用于新的时空LiDAR视图合成的LiDAR-only的可微分框架。考虑到稀疏性和大规模特征,进一步设计了一种结合多平面和网格特征的4D混合表示,以实现从粗到细的有效重建。此外引入了从点云导出的几何约束,以提高时序一致性。对于激光雷达点云的真实重建,我们结合了ray-drop概率的全局优化,以保持cross-region模式。在KITTI-360和NuScenes数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面的优越性。

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