基于毫米波雷达的高分辨率点云生成
机器人学
2023-07-18 v2 网络与互联网体系结构
信号处理
摘要
本文探索了一种利用单芯片毫米波雷达生成高分辨率点云的机器学习方法。与激光雷达和基于视觉的系统不同，毫米波雷达能够在恶劣环境中工作，并能穿透烟雾和灰尘等遮挡物。遗憾的是，与激光雷达点云相比，当前的毫米波处理技术提供的空间分辨率较差。本文提出 RadarHD，一种端到端神经网络，能够从低分辨率雷达输入构建类激光雷达点云。由于镜面反射和虚假反射的存在，增强雷达图像具有挑战性。由于信号的类 sinc 扩展模式，雷达数据也不能很好地映射到传统图像处理技术。我们通过在多样化的室内环境中，利用大量与激光雷达点云配对的原始 I/Q 雷达数据来训练 RadarHD，从而克服了这些挑战。我们的实验表明，即使在训练期间未观测的场景以及存在浓烟遮挡的情况下，该方法也能生成丰富的点云。此外，RadarHD 生成的点云质量足够高，能够与现有的激光雷达里程计和建图工作流配合使用。
引用
@article{arxiv.2206.09273,
title = {High Resolution Point Clouds from mmWave Radar},
author = {Akarsh Prabhakara and Tao Jin and Arnav Das and Gantavya Bhatt and Lilly Kumari and Elahe Soltanaghaei and Jeff Bilmes and Swarun Kumar and Anthony Rowe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.09273},
year = {2023}
}