提出了一种利用运动感知结构（Structure from Motion，SfM）技术，通过利用神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）技术来提高视觉定位精度的新方法，并进行了与现有方法的存储和精度比较。

Oct, 2023

本文提出了一种新颖的基于 3D 场景描述符和转换器与 2D 图像进行直接匹配的视觉重新定位方法，NeRF 作为 3D 场景表示，在统一特征匹配和场景坐标回归的同时，本模型在两个训练阶段学习可推广的知识和场景先验知识。此外，为了提高本模型在训练和测试间的鲁棒性，本文提出了一个外观适应层来明确地对齐 3D 模型和查询图像。实验证明，本方法在多个基准测试上实现了比其他基于学习的方法更高的定位精度。

Apr, 2023

本研究提出使用神经辐射场（NeRF）作为视觉定位的场景表示，通过利用 NeRF 的内部特征建立精确的 2D-3D 匹配来提升定位性能。通过研究 NeRF 的隐式知识和探索不同的匹配网络架构、提取多层的编码器特征以及多种训练配置，引入了 NeRFMatch 作为高级的 2D-3D 匹配函数，并在 Cambridge Landmarks 等标准定位基准上取得了业界领先的定位性能。

Mar, 2024

利用神经辐射场（Neural Radiance Fields）的连续体密度和 RGB 值的神经网络，以及基于射线追踪的方式生成真实照片，我们提出了一种利用机载 RGB 摄像头的算法，使机器人在 NeRF 表示的 3D 场景中导航，并通过一种优化算法避免与高密度区域的碰撞，并在线重新规划路径。

Oct, 2021

本文提出了一种基于神经辐射场（NeRF）的两阶段流程，通过标准化具有不同光照和阴影条件的图像来改善相机重定位，并在基于哈希编码的 NeRF 上实现场景表示，进一步利用重新设计的截断动态低通滤波器（TDLF）和数值梯度平均技术来解决网格化 NeRF 中的噪声图像梯度计算问题，实验证明我们的方法在不同光照条件下的相机重定位取得了最先进的结果。

May, 2024

通过统一基于点的表示，本文提出了一种新颖的视觉定位框架 PNeRFLoc，结合传统的基于结构的方法和基于渲染的优化，利用神经辐射场（NeRF）模型与视觉定位的特征进行融合，以提高定位准确性和效率。在处理合成数据时表现出最佳性能，并在视觉定位基准数据集上与现有最先进方法持平。

Dec, 2023

本文提出将新视角合成应用于机器人重定位问题，通过 NeRF 类算法所渲染的额外合成数据集，从内部表示的三维场景几何形态中选择虚拟相机位置，进一步改进了姿态回归器的定位精度，结果大幅降低了 Cambridge 地标和 7 景数据集的误差，并将精度与基于结构的方法相媲美，无需架构修改或领域适应性约束，因为该方法允许几乎无限产生训练数据，我们调查了在公共基准数据集上进行训练所使用的数据大小和分布对相机姿态回归的限制，得出结论，姿态回归精度在很大程度上受到相对较小且有偏的数据集的限制，而非姿态回归模型解决本地化任务的能力。同时，采用合成的逼真且具有几何一致性的图像进行数据增强。

Oct, 2021

通过 NeRF 的方法来实现对于图像的 View Synthesis, 本文提到了 NeRF 的成功之处以及在应用于大规模无界三维场景中进行改进，使其在 360° 的拍摄模式下提高拍摄质量。

Oct, 2020

本文介绍了一种新型的优化算法 DroNeRF，用于通过少量图像实现单目相机无人机在物体周围自主定位，实现实时三维重建。文章使用 Neural Radiance Fields 或 NeRF，以只依赖于物体几何学而不使用任何外部定位系统的方式计算单个无人机的最佳姿态，并评估了生成的新视图的质量，表现出更好的感知度。

Mar, 2023

该研究通过提出 Enhance-NeRF 模型，增强神经放射场（NeRF）在虚拟现实和增强现实等领域的三维重建应用，改进了场景识别和学习能力，有望广泛应用于照明、材质和形状的室外场景重建，具备插拔式的易用性，并能够与其他 NeRF-based 模型轻松集成。

Jun, 2023