ICCV 2023 | Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions
注1：本文属于《计算机视觉与三维重建论文速递》系列内容之一，在该系列中我们致力于提供全面且易于理解地呈现计算机视觉领域尤其是三维重建领域的最新研究成果（涵盖Nature、Science及其下属期刊；CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、ICML等顶级会议与期刊）。
具体而言，则是对2023年 ICCV 杂志上发表的Robo3D 论文进行深入解读与分析。
ICCV 2023 | Robo3D: Aimed at Achieving Robustness and Reliability in 3D Perception in the Presence of Corruptions
本文对来自上海人工智能实验室等多所机构的研究团队的一篇最新论文进行了综述——《Robo3D: 针对抗干扰鲁棒增强型三维感知系统的研究与应用》（Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions）。该研究的主要成果体现在提出了一种全新的基准测试方法，并命名为Robo3D。这一创新性方法特别针对真实世界环境及各类传感器固有的自然干扰特性进行了深入设计与优化，在系统层面实现了对复杂场景下三维感知性能的有效评估与验证。通过系统性的实验分析与数据验证表明，在面对各种外界干擾情况下（如光照变化、环境噪声等），基于此标准构建起来的三维感知系统能够实现更为稳定的性能表现与更高的可靠性水平
背景介绍
在自动驾驶系统或任何需要实时3D感知的应用领域中, 一项关键的研究课题是确保能够在复杂多变的环境下实现准确而稳定的感知能力. 这种现象被称为'自然干扰'（Natural Corruptions）, 其中如恶劣天气状况、传感器故障以及运动模糊等都可能对3D感知系统的性能造成显著影响.
然而，在实际应用中发现现有的大规模3D感知数据集普遍包含高度精炼的数据样本。由于这些数据样本往往未能充分展现真实工作环境中传感器特性与复杂环境间的相互作用机制，在这种情况下基于这些训练集建立起来的深度学习模型可靠性难以得到准确评估。为此本研究团队开发了一个专门针对这一挑战的新评估框架，并命名为Robo3D ，旨在系统地探索基于真实世界环境与传感器噪声影响下的鲁棒性表现。
研究现状
基于深度学习技术的发展推动下, 3D感知技术已经展现出长足的发展. 然而, 在标准数据集上的性能持续提升的同时, 它们在面对真实世界环境与传感器自然干扰面前, 常常面临较大的脆弱性挑战.
在遇到恶劣天气状况时（如雾天、雨天及雪天等），现有的三维感知模型往往无法有效处理相关数据。主要原因在于这些恶劣天气状况会导致激光束的散射、衰减以及反射现象发生，并最终使得获取的点云数据质量受到影响。
此外，在本研究中所面临的关键挑战之一是传感器失效问题。具体而言，在多台激光雷达部署时，在相同频段内发送光脉冲信号可能导致串扰现象出现（即接收端信号质量下降），这将直接影响三维感知精度。
针对这些问题的出现,已有研究提出了一系列创新性的解决方案,包括增强学习、生成对抗网络和深度神经网络等技术。然而,在面对自然环境中的干扰时,这些方法仍面临诸多挑战。
研究动机
本文的主要动机可以总结为以下几点：
未建立专门针对自然干扰的标准测试：尽管三维感知领域已发展出大量数据集与基准测试框架[1]、[2]、[3]等,但现有标准往往未能充分考虑真实环境中的各种自然因素以及传感器特性,导致在评估模型鲁棒性时会遇到诸多挑战
现有3D感知系统的鲁棒性问题：当前主流的3D感知系统尽管在标准化测试中表现优异，在真实环境下的鲁棒性却存在明显不足。当遇到真实环境中的干扰时其性能往往会出现显著下降这表明现有技术方案仍存在较大的改进空间
目前尚未开发出专门针对自然干扰进行有效处理的模型：尽管现有的某些模型在一定程度上能够应对自然干扰, 但这些模型通常需要大量训练数据, 并且其处理能力也有一定的限制
鉴于此动机的研究方向下
使用的方法
Robo3D的设计理念以为核心理念，旨在通过模仿实际工作环境中的干扰因素来检验其在复杂情况下的稳定性和可靠性。
具体而言，Robo3D明确界定并分类了八种典型干扰因素：恶劣天气状况（如雾天、大雨和强雪）以及运动模糊等现象。这些干扰因素又被细致地划分为三个影响等级（轻微影响、中度影响和严重破坏），以便更好地评估其对三维感知模型性能的具体影响机制。
在生成这些干扰的过程中 研究者首先对原始激光雷达点云数据进行了物理建模 然后引入了一系列包括散射衰减反射以及运动模糊在内的典型干扰因素 以模拟真实世界环境中的自然干扰 这种方法的优势在于它能够生成与真实世界环境及传感器自然干扰高度相似的数据 从而更精确地评估3D感知模型的鲁棒性
实验结果
为了系统地评估Robo3D的表现效果, 研究团队在四个大型三维感知数据集中进行了全面测试
实验数据显示，在标准数据集上该方法的性能确实在逐年提升。然而，在Robo3D模拟的真实环境测试中发现其整体表现明显下降。由此可见，在面对真实世界环境下的复杂变化时现有方法仍显不足
此外, 实验结果进一步揭示, 模型的稳定性与其所采用的数据表达形式（如点、体素、投影）之间具有密切关系. 例如, 以体素或体素-点单元组合的形式表示数据的模型, 相较于仅采用投影方式进行数据表达的模型, 显示出显著的稳定性优势.
挑战
尽管Robo3D为评估3D感知模型的稳健性提供了强有力的工具，在真实世界中遇到自然干扰时依然面临诸多挑战。例如：
复杂性与多样性：在现实环境中存在多种多样的自然干扰因素，在这些因素中包含多种多样的天气状况、传感器故障以及运动模糊等问题。为了使我们的系统具备良好的鲁棒性与适应能力，在设计模型时必须考虑到所有可能存在的干扰源，并非仅需针对单一特定场景进行优化。
数据稀疏性 ：基于其工作原理，在激光雷达系统下生成的数据呈现高度空旷的特点。因此，在实际应用中，模型必须具备处理数据空旷特性的能力。
计算复杂性：在生成3D数据时会消耗大量计算资源。因此，该模型必须同时兼顾高精度和低计算复杂度。
未来展望
面对这些挑战，作者们提出了一些可能的解决方向：
探索优化数据表示的方法是一个可行的方向。采用深度学习技术来自动提取和优化数据特征。
设计更稳健的模型 ：另一个值得探索的方向是构建新架构以实现这一目标。这可能涉及开发新算法或优化现有方案以更加有效地应对和处理各种自然干扰因素。
基于多模态数据的研究
总体而言，在面对诸多挑战的情况下, 通过持续深入的探讨与优化技术方案的可行性研究与实践探索后可知, 在未来有望研发出具有更高稳定性和可靠性3D感知模型.
结论
本文详细介绍了Shanghai AI Laboratory近期发布的一篇关于增强式三维感知算法的重要论文——《Robo3D：对抗干扰下的鲁棒与可靠三维感知系统》。该研究的核心创新点在于提出了一个新的评估标准框架Robo3D（命名为Robustness and Reliability in 3D Perception），特别针对真实世界环境以及传感器不可避免的干扰因素进行了深入研究与系统性评估。