报告摘要

NeRF（神经辐射场）是一种前沿的三维重建技术，基于深度学习，通过神经网络精确模拟场景中的光照和密度信息。这一方法自问世以来，凭借其出众的建模能力，已成为最新的研究热点。NeRF的核心理念是将场景转化为密度和颜色的连续函数，并利用先进的渲染技术生成逼真的图像。近年来，NeRF领域取得了显著进展，包括优化算法以提升重建质量、降低所需图像数量、加速训练过程、实现对动态场景的重建等。这些创新不仅显著提升了NeRF的实用性，还为机器视觉和导航系统提供了更为精确的环境建模和感知能力，为其在机器人SLAM等领域的应用打开了广阔的大门。可以说，NeRF的发展不仅推动了三维重建技术的边界拓展，还为智能系统在复杂环境中的三维感知提供了新的可能性。