通过广义矩方法配准4D毫米波雷达点云
机器人学
2025-12-18 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
4D毫米波雷达(4D雷达)是新兴的传感器，可提供同时包含位置和径向速度测量的物体点云。与LiDAR相比，它们是机器人在极端天气条件下进行感知的更经济、更可靠的传感器。另一方面，点云配准是重要的感知模块，在同步定位与地图构建(SLAM)等应用中提供机器人位姿反馈信息。然而，与LiDAR相比，4D雷达点云稀疏且有噪声，因此配准雷达点云面临巨大挑战。为解决此问题，我们提出了一种基于广义矩方法的4D雷达点云配准框架。该方法不需要源点云与目标点云之间显式的点对点对应关系，这对于稀疏的4D雷达点云难以计算。此外，我们证明了该方法的一致性。在合成和真实数据集上的实验表明，我们的方法比基准方法实现了更高的精度和鲁棒性，其精度甚至可与基于LiDAR的框架相媲美。
引用
@article{arxiv.2508.02187,
title = {Registering the 4D Millimeter Wave Radar Point Clouds Via Generalized Method of Moments},
author = {Xingyi Li and Han Zhang and Ziliang Wang and Yukai Yang and Weidong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02187},
year = {2025}
}