INF: 针对 LiDAR 和相机的隐式神经融合

基于隐式神经融合的 LiDAR 和相机传感器的传感融合方法，通过训练神经密度场和神经颜色场实现传感数据的融合，同时估计 LiDAR 姿态和优化外部参数，实验表明该方法具有高精度和稳定性。

本文利用深度神经网络融合单眼图像和雷达数据点，实现更准确的深度估计。通过对不同角度的RGB图像和雷达测量的融合进行研究，提出了一种有效的解决方案。实验结果表明，该方法优于现有的融合方法，并提供了详细的剖析研究以展示各组成部分的有效性。