ReFeree: Radar-based efficient global descriptor using a Feature and Free space for Place Recognition

要約

レーダーは、悪天候（濃霧、大雨、降雪など）における堅牢なセンシング機能で注目されています。
さらに、レーダーは広範囲をカバーし、小さな粒子を透過することができます。
これらの利点にもかかわらず、レーダーベースの場所認識は、解像度が低く、ノイズが大きいなどの独自の特性により、他のセンサーに比べてまだ初期段階にあります。
本稿では、特徴量と自由空間を用いたReFereeと呼ばれる記述子を利用したレーダーベースの場所認識を提案する。
従来の手法とは異なり、レーダー画像を圧倒的に集約します。
軽量でありながら準メートル情報を含み、場所認識性能の面でも優れています。
具体的な検証のために、MulRan データセットからの単一セッションと、Oxford Radar RobotCar および Boreas データセットからのマルチセッションをテストします。

要約(オリジナル)

Radar is highlighted for robust sensing capabilities in adverse weather conditions (e.g. dense fog, heavy rain, or snowfall). In addition, Radar can cover wide areas and penetrate small particles. Despite these advantages, Radar-based place recognition remains in the early stages compared to other sensors due to its unique characteristics such as low resolution, and significant noise. In this paper, we propose a Radarbased place recognition utilizing a descriptor called ReFeree using a feature and free space. Unlike traditional methods, we overwhelmingly summarize the Radar image. Despite being lightweight, it contains semi-metric information and is also outstanding from the perspective of place recognition performance. For concrete validation, we test a single session from the MulRan dataset and a multi-session from the Oxford Radar RobotCar and the Boreas dataset.

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