今週は身体的に大変な業務があって疲労していた。アーマードコアに時間を取られているところもあり、やはり世界モデルは特に触れていない。
NeRF
Zip-NeRFは読んだけれども、思ったより簡単に実装できそうな内容でもなかった。これはかなり苦労することになりそうだと感じて着手すらできていない。
それより、やはりNeRFベース自己位置推定の現段階での性能を明確にするべきだと思って、どれだけ酷くても良いから動かせるようにしていた。結果としてAutowareのlogging_simulatorで動かせるようになり、AWSIMのGT付きデータと組み合わせることで、自己位置推定の精度が出せるようになった。
| 手法 | 平均誤差(m) |
|---|---|
| Odometry | 2.706 |
| NeRF | 0.894 |
| NDT | 0.039 |
流石にオドメトリ（自車速を単純に積算して自己位置とするもの）よりは精度が良いことがわかった。しかしNDTとは文字通り桁が違う精度しか出せていない。
たぶん自分以外の人間は誰も動かせないとは思うけど一応コード
一応これで評価勝負の俎上にはちゃんと乗せることができたので、この数値が下がっていけば戦えるということになりそう。ここからどれだけ伸びしろがあるのかはわからないが。
F2-NeRFからフォークしたリポジトリを使い続けているが、かなり大幅にリファクタリング入れたり、F2-NeRFの提案手法の部分もだいぶ破壊してしまったところもあるので、リポジトリを移したい気持ちもそれなりにある。まだまだやることは多い。
