要約
オフロード環境での自律ナビゲーションの需要が高まるにつれて、これらの環境を理解するための効果的なソリューションの必要性が不可欠になっています。
この研究では、オフロード シナリオにおける RADAR データのセマンティック セグメンテーションに固有の複雑さに直面します。
我々は、LIDAR データと注釈付きの既存のオフロード LIDAR データセットを利用して RADAR ラベルを生成する新しいパイプラインを紹介します。RADAR データは画像として表されます。
実世界のデータセットで検証された当社の実用的なアプローチは、オフロード環境でのナビゲーション アプリケーションにおける RADAR テクノロジーの可能性を強調しています。
要約(オリジナル)
As the demand for autonomous navigation in off-road environments increases, the need for effective solutions to understand these surroundings becomes essential. In this study, we confront the inherent complexities of semantic segmentation in RADAR data for off-road scenarios. We present a novel pipeline that utilizes LIDAR data and an existing annotated off-road LIDAR dataset for generating RADAR labels, in which the RADAR data are represented as images. Validated with real-world datasets, our pragmatic approach underscores the potential of RADAR technology for navigation applications in off-road environments.
arxiv情報
| 著者 | Peng Jiang,Srikanth Saripalli |
| 発行日 | 2023-10-20 14:50:34+00:00 |
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