Dynamic Occupancy Grids for Object Detection: A Radar-Centric Approach

要約

動的占有グリッドマッピングは、静的情報と動的情報の両方を含む環境のローカルマップを生成するために使用される技術である。通常、これらのマップは主にライダー計測を用いて作成される。しかし、レーダーセンシングの精度向上と高解像度化により、レーダーはライダーに代わる地図作成用センサーとして有望視されつつある。本論文では、状態計算、逆センサーモデル、視野計算をレーダー計測の特殊性に合わせて適応させたレーダー中心の動的占有グリッドマッピングアルゴリズムを提案する。実データを用いて本アプローチを広範囲に評価し、その有効性を実証するとともに、一般公開されているRadarscenesデータセットを用いて、レーダーベースの動的占有グリッドマッピングの最初のベンチマークを確立する。

要約(オリジナル)

Dynamic Occupancy Grid Mapping is a technique used to generate a local map of the environment containing both static and dynamic information. Typically, these maps are primarily generated using lidar measurements. However, with improvements in radar sensing, resulting in better accuracy and higher resolution, radar is emerging as a viable alternative to lidar as the primary sensor for mapping. In this paper, we propose a radar-centric dynamic occupancy grid mapping algorithm with adaptations to the state computation, inverse sensor model, and field-of-view computation tailored to the specifics of radar measurements. We extensively evaluate our approach using real data to demonstrate its effectiveness and establish the first benchmark for radar-based dynamic occupancy grid mapping using the publicly available Radarscenes dataset.

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