4D Millimeter-Wave Radar in Autonomous Driving: A Survey

要約

4D ミリ波 (mmWave) レーダーは、目標の距離、方位角、高度、速度の測定に優れており、自動運転コミュニティ内で大きな関心を集めています。
これは、極限環境における堅牢性と、速度と高度の測定機能によるものです。
しかし、そのセンシング理論と応用に関する研究は急速に進歩しているにもかかわらず、4D ミリ波レーダーに関する包括的な調査は著しく欠如しています。
このギャップを埋め、将来の研究を促進するために、この論文では自動運転における 4D ミリ波レーダーの利用に関する徹底的な調査を紹介します。
この論文ではまず、信号処理ワークフロー、解像度向上アプローチ、外部校正プロセスなどの側面を含む、4D ミリ波レーダーの理論的背景と進歩について概説します。
学習ベースのレーダー データ品質改善手法は次のとおりです。
次に、この論文では、自動運転の知覚、位置特定、およびマッピングのタスクに関連するデータセットとアプリケーション アルゴリズムを紹介します。
最後に、自動運転における 4D ミリ波レーダーの分野における将来の傾向を予測してこの論文を締めくくります。
私たちの知る限り、これは自動運転における 4D ミリ波レーダーに特化した初めての調査です。

要約(オリジナル)

The 4D millimeter-wave (mmWave) radar, proficient in measuring the range, azimuth, elevation, and velocity of targets, has attracted considerable interest within the autonomous driving community. This is attributed to its robustness in extreme environments and the velocity and elevation measurement capabilities. However, despite the rapid advancement in research related to its sensing theory and application, there is a conspicuous absence of comprehensive surveys on the subject of 4D mmWave radar. In an effort to bridge this gap and stimulate future research, this paper presents an exhaustive survey on the utilization of 4D mmWave radar in autonomous driving. Initially, the paper provides reviews on the theoretical background and progress of 4D mmWave radars, encompassing aspects such as the signal processing workflow, resolution improvement approaches, and extrinsic calibration process. Learning-based radar data quality improvement methods are present following. Then, this paper introduces relevant datasets and application algorithms in autonomous driving perception, localization and mapping tasks. Finally, this paper concludes by forecasting future trends in the realm of 4D mmWave radar in autonomous driving. To the best of our knowledge, this is the first survey specifically dedicated to the 4D mmWave radar in autonomous driving.

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