基于雷达横截面积(RCS)的 4D 雷达高斯模型与扫描配准
计算机视觉与模式识别
2026-04-17 v1 人工智能
摘要
4D 毫米波(mmWave)雷达在机器人领域日益受到青睐，因为它们能在恶劣环境条件下提供鲁棒性。除了通常的 XYZ 位置外，它们还为每个点提供了多普勒速度测量以及雷达横截面积(RCS)信息。虽然多普勒广泛用于过滤动态点，但 RCS 常常被忽视且在建模和扫描配准过程中通常不被使用。基于前期的 3D 高斯模型和扫描配准工作，我们提出将 RCS 的物理行为纳入模型，以进一步丰富有关场景的汇总信息，并提高扫描配准过程的效果。
引用
@article{arxiv.2604.14866,
title = {MetaDent: Labeling Clinical Images for Vision-Language Models in Dentistry},
author = {Meng-Xun Li and Wen-Hui Deng and Zhi-Xing Wu and Chun-Xiao Jin and Jia-Min Wu and Yue Han and James Kit Hon Tsoi and Gui-Song Xia and Cui Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.14866},
year = {2026}
}
备注
Project website: https://menxli.github.io/metadent