RaPlace: Place Recognition for Imaging Radar using Radon Transform and Mutable Threshold

要約

レーダーはセンシングの堅牢性により、霧や大雪などの過酷な気象条件を克服できることが注目されています。
この論文では、ラドン変換されたサイノグラム画像と周波数領域の相互相関を利用して類似性スコアを測定する、新しいレーダーのみの場所認識を紹介します。
そうすることで、レーダーのマルチパスやリング ノイズの影響を無視しながら、場所認識中に剛体変換の不変性が実現されます。
さらに、可変のしきい値を使用してレーダー類似性距離を計算することで、類似性スコアの変動を軽減し、階層的検索による大量のレーダー データの処理の時間の複雑さを軽減します。
公開されている画像レーダー データセットを使用して、セッション内ループ閉鎖検出とグローバルな場所認識の両方のマッチング パフォーマンスを実証します。
従来の安定したレーダー位置認識方式と比較して信頼性の高い性能を検証します。
さらに、提案されている画像レーダーの場所認識用のコードがコミュニティ向けに公開されています。

要約(オリジナル)

Due to the robustness in sensing, radar has been highlighted, overcoming harsh weather conditions such as fog and heavy snow. In this paper, we present a novel radar-only place recognition that measures the similarity score by utilizing Radon-transformed sinogram images and cross-correlation in frequency domain. Doing so achieves rigid transform invariance during place recognition, while ignoring the effects of radar multipath and ring noises. In addition, we compute the radar similarity distance using mutable threshold to mitigate variability of the similarity score, and reduce the time complexity of processing a copious radar data with hierarchical retrieval. We demonstrate the matching performance for both intra-session loop-closure detection and global place recognition using a publicly available imaging radar datasets. We verify reliable performance compared to existing stable radar place recognition method. Furthermore, codes for the proposed imaging radar place recognition is released for community.

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