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摘要
神经辐射场(NeRF)是一种可用于重建真实的视觉效果以及合成新颖视角的关键技术，其主要是通过摄像机捕获的二维图像数据来渲染合成三维场景，将已知视角推理到未知视角下使得用户可从不同视角观看合成视图，增强人机交互感。作为一种新颖视角合成的三维重建方法，神经辐射场技术在机器人、自动驾驶、虚拟现实和数字孪生等领域具有重要的研究与应用价值。通过NeRF技术与自动驾驶场景相结合，可实现对复杂驾驶场景的高质量重建，并模拟恶劣情况下的不同场景，从而丰富自动驾驶的训练数据，以较低成本提高自动驾驶系统的准确性和安全性，并验证自动驾驶算法的有效性。鉴于目前NeRF在自动驾驶场景有重要的应用前景以及现有的相关综述较少，首先，从传统的显式三维场景表征方法出发，引入场景的隐式表征方法——NeRF，并介绍了NeRF技术的原理；其次，对于NeRF与自动驾驶场景相结合所面临的挑战进行了探讨和分析，其中包括稀疏视角重建、大尺度场景重建、运动场景、训练加速以及合成自动驾驶场景的问题；最后，对NeRF技术进行总结，以及展望其未来发展方向。
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