多榜单SOTA！SplatAD：首个实现Lidar & 视觉重建大一统框架，仿真闭环再下一城~

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01 写在前面 & 笔者的个人理解 在实际部署之前，大规模测试对于确保自动驾驶汽车 (SDV) 等自主机器人的安全至关重要。从收集的日志中生成数字孪生的数据驱动方法提供了一种可扩展的方式来构建多样化、逼真的测试仿真环境。与成本高昂、耗时且受物理约束限制的实际测试不同，模拟可以快速、低成本地探索多种场景，有助于优化自动驾驶车辆的安全性、舒适性和效率。受此启发，出现了多种基于NeRF和3DGS的方法。 最近基于 NeRF 的方法为摄像头和激光雷达联合提供了高保真传感器仿真，与流行的自动驾驶数据集中最常见的传感器装置相匹配。然而，基于 NeRF 的方法渲染速度慢，使得它们成本高昂，难以用于大规模测试。3DGS 为 NeRF 提供了一种有吸引力的替代方案，因为它的加速渲染实现了相当的图像真实感，同时将推理速度提高了一个数量级。 ………………………………