경계 탐사를 통한 자율 암묵적 실내 장면 재구성

암묵적 신경 표현은 3D 장면 재구성에 있어 상당한 가능성을 보여주었습니다. 최근 연구들은 이를 다음 최적 시점(Next Best View, NBV) 기반 방법을 통한 자율 암묵적 재구성으로 확장하였습니다. 그러나 NBV 방법은 완전한 장면 커버리지를 보장하지 못하며, 특히 복잡한 장면에서는 방대한 시점 샘플링이 필요합니다. 본 논문에서는 1) 경계 기반 탐사 업무를 전역 커버리지 확보에 통합하고 암묵적 표면 불확실성 기반 재구성 업무를 통해 고품질 재구성을 달성하며, 2) 색상 불확실성을 이용하여 암묵적 표면 불확실성을 구현하는 방법을 도입하여 시점 선택에 필요한 시간을 줄이고자 합니다. 이 두 업무를 바탕으로 시점 경로 계획에서 모드 전환을 위한 적응 전략을 제안하여 시간을 절약하고 우수한 재구성 품질을 유지합니다. 본 방법은 모든 계획 방법 중 최고 수준의 재구성 품질과 재구성 업무가 포함된 방법들 중 우수한 계획 효율성을 보여줍니다. 무인항공기(UAV)에 본 방법을 적용한 결과, 다중 업무 시점을 계획하고 고품질의 장면 재구성이 가능함을 확인하였습니다.