主要观点总结
本文提出了一种名为OmniRe的动态驾驶场景重建框架，能够高效重建高保真度的动态驾驶场景，包括车辆、行人和骑自行车者等动态参与者。OmniRe基于高斯场景图解决全景城市场景建模问题，实现了快速、高质量的重建和渲染，为自动驾驶和机器人仿真提供了有力支持。
关键观点总结
关键观点1: 提出OmniRe框架
OmniRe是一种动态驾驶场景重建的整体框架，旨在从设备日志中进行重建，允许在驾驶日志中对各种动态对象进行精确、全长重建。
关键观点2: 全景原则的应用
OmniRe体现了“全景”原则，在参与者覆盖和表示灵活性方面有着突出表现，能够处理多样化的参与者，包括车辆、行人等。
关键观点3: 使用高斯场景图
OmniRe基于高斯场景图构建动态神经场景图，实现高保真的场景重建、传感器模拟以及实时可控的场景编辑。
关键观点4: 解决挑战
OmniRe解决了从驾驶日志中建模人类和其他动态参与者所面临的挑战，如遮挡、复杂环境以及现有人体姿态预测模型的局限性。
关键观点5: 实验结果和贡献
OmniRe在场景重建和新视点合成方面达到了最先进的性能，显著提高了重建的PSNR指标。此外，OmniRe还提供了多种应用，如车辆操作、交通模拟、人类行为模拟等。
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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 今天自动驾驶Daily今天为大家分享一篇高效重建高保真度的动态驾驶场景相关工作。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！ 自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 原标题: OmniRe: Omni Urban Scene Reconstruction 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2408.16760 项目链接: https://ziyc.github.io/omnire/ 作者单位: 上海交通大学 Technion 多伦多大学 斯坦福大学 NVIDIA Research 南加州大学 论文思路: 本文提出了OmniRe，这是一种高效重建高保真动态城市场景的整体方法，基于设备日志(on-device logs)进行重建。最近使用神经辐射场或高斯点云对驾驶序列进行建模的方法展示
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