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# System prepended metadata

title: NeRF (神經輻射場) 簡介與應用
tags: [Sim-to-Real, Reality Gap]

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# NeRF (神經輻射場) 簡介與應用
## 原理

* NeRF = 神經網路函數：$$f(x,y,z,d) → (RGB, σ)$$
* 體積渲染公式積分 → 生成影像 / 深度 / 點雲
* 隱式函數存場景，可任意視角渲染

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## 建立模擬場景

* 拍攝多角度照片 / 影片 → 訓練神經網路
* 匯出方式：

  * 視覺模式：影像 / 深度 / 法向
  * 幾何模式：marching cubes / TSDF → OBJ/PLY → USD → Isaac Sim

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## 與 SLAM 的關係

* 傳統 SLAM：稀疏/稠密點雲 → 定位、導航
* NeRF-SLAM：邊定位邊更新神經場 → 高擬真地圖
* 優勢：影像+深度資訊更豐富；劣勢：運算成本高

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## 工具

* SfM：COLMAP（相機姿態）
* 訓練：instant-ngp、nerfstudio、3D Gaussian Splatting
* 匯出：OBJ/PLY → Omniverse USD → Isaac Sim/Lab

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## 優勢與劣勢

* 優勢：快速建模、擬真度高、支援資料擴增
* 劣勢：幾何精度不足、計算需求高、需後處理

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## 實驗室應用

* 快速數位分身（實驗台、場域 → Isaac Sim）
* 合成資料生成（影像 / 深度 / 遮罩 → 訓練感知模型）
* SLAM 測試與高擬真展示

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## 手機拍攝可行性

* 可行：手機多角度照片即可訓練 NeRF
* 條件：重疊度高、數量足、靜態場景
* 限制：精度不及專業相機，畸變/噪聲需注意

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## 總結

* NeRF = 高擬真建模工具，不是即時感知替代品
* 最適合：快速建模、資料擴增、Sim-to-Real、展示

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