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3Dシーン表現arXiv:2512.03422

ロボティクスに最適な3Dシーン表現は何か?幾何表現から基盤モデルまで

What Is The Best 3D Scene Representation for Robotics? From Geometric to Foundation Models

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ロボティクスにおける点群・ボクセル・SDF・NeRF・3DGS・基盤モデルなどの3Dシーン表現を、知覚・地図構築・自己位置推定・ナビゲーション・マニピュレーションの5モジュール別に整理・比較したサーベイ。

詳しい要約

1. どんなもの?

- ロボティクス向け3D scene representationの包括的サーベイ - 対象: point clouds, voxels, SDF, scene graphs などの従来表現 - 対象: NeRF, 3DGS, Foundation Models などの新しい表現 - ロボティクスのコアモジュールを Perception, Mapping, Localization, Navigation, Manipulation の5つに分類 - 各モジュールで表現手法の定式化と長所・短所を比較 - 中心的な問い: 『ロボティクスにとって最良の3D scene representationは何か』 - 今後の傾向として3D Foundation Modelによる統一解の可能性を議論 - GitHubでオープンソースプロジェクトを公開し継続更新

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来のSLAM・localizationはpoint cloudsやvoxelsなどsparse表現に主に依存 - 本サーベイはdense表現がnavigationやobstacle avoidanceで重要と位置づけ - NeRF, 3DGS, foundation modelsが高次のsemantic featuresやlanguage-based priorsの統合に適する点を強調 - 単一手法の比較ではなく、5つのロボティクスモジュール横断で表現手法を整理する点が特徴 - 幾何表現からFoundation Modelsまでを一続きに俯瞰する点が従来サーベイと異なる - 具体的な先行サーベイとの差分は要旨からは不明

3. 技術・手法の肝は?

- 各scene representation手法の標準的な定式化を提示 - 5モジュール(Perception, Mapping, Localization, Navigation, Manipulation)ごとに表現手法の利点・欠点を比較 - 従来表現(point clouds, voxels, SDF, scene graphs)と神経表現(NeRF, 3DGS)を対比 - Foundation Modelsを高レベルsemantic features・language-based priors統合の観点で位置づけ - 将来の統一解として3D Foundation Modelの可能性を議論 - 具体的なアルゴリズムや評価プロトコルの詳細は要旨からは不明

4. どうやって有効だと検証した?

- 本論文はサーベイであり、実験による検証は要旨からは不明 - 各モジュール横断の比較と標準定式化の整理により知見を提示 - GitHubでオープンソースプロジェクトを公開し、継続的に成果を追加する方針 - 定量的ベンチマークや実機実験の有無は要旨からは不明

5. 議論はある?

- 3D Foundation Modelが将来のロボティクス応用の統一解になり得るかを議論 - 完全実現に向けた残課題を提示 - sparse表現依存の現行SLAM・localizationとdense表現需要のギャップに言及 - neural表現とfoundation modelsによるsemantic・language統合の可能性を展望 - 各表現のトレードオフの詳細や課題の具体的内容は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は?

- NeRF(Neural Radiance Fields)関連研究 - 3D Gaussian Splatting (3DGS)関連研究 - 3D Foundation Model関連研究 - scene graphsを用いたロボティクス研究 - SDF(Signed Distance Function)を用いたmapping・navigation研究 - 本論文のGitHubオープンソースプロジェクトに収録された関連論文

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Tianchen Deng, Yue Pan, Shenghai Yuan, Dong Li, Chen Wang, Mingrui Li, Long Chen, Lihua Xie, Danwei Wang, Jingchuan Wang, Javier Civera, Hesheng Wang, Weidong Chen

分類: cs.RO, cs.CV

原文アブストラクト

In this paper, we provide a comprehensive overview of existing scene representation methods for robotics, covering traditional representations such as point clouds, voxels, signed distance functions (SDF), and scene graphs, as well as more recent neural representations like Neural Radiance Fields (NeRF), 3D Gaussian Splatting (3DGS), and the emerging Foundation Models. While current SLAM and localization systems predominantly rely on sparse representations like point clouds and voxels, dense scene representations are expected to play a critical role in downstream tasks such as navigation and obstacle avoidance. Moreover, neural representations such as NeRF, 3DGS, and foundation models are well-suited for integrating high-level semantic features and language-based priors, enabling more comprehensive 3D scene understanding and embodied intelligence. In this paper, we categorized the core modules of robotics into five parts (Perception, Mapping, Localization, Navigation, Manipulation). We start by presenting the standard formulation of different scene representation methods and comparing the advantages and disadvantages of scene representation across different modules. This survey is centered around the question: What is the best 3D scene representation for robotics? We then discuss the future development trends of 3D scene representations, with a particular focus on how the 3D Foundation Model could replace current methods as the unified solution for future robotic applications. The remaining challenges in fully realizing this model are also explored. We aim to offer a valuable resource for both newcomers and experienced researchers to explore the future of 3D scene representations and their application in robotics. We have published an open-source project on GitHub and will continue to add new works and technologies to this project.

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