Towards introspective loop closure in 4D radar SLAM

要約

イメージング レーダーは、位置特定とマッピング (SLAM) のコンテキストにおける新しいセンサー モダリティであり、特に視界が遮られた環境に適しています。
この記事では、SLAM での 4D イメージング レーダーの使用を調査し、堅牢なループ クロージャにおける課題を分析します。
これまでの研究では、4D レーダーと慣性測定が、正確なオドメトリ推定に十分な情報を提供することを示しています。
ただし、視野が狭く、解像度が限られ、測定値がまばらでノイズが多いため、ループの閉鎖は非常に困難な問題となります。
私たちの研究は、360$^\circ$ 回転レーダーによる堅牢なループ閉鎖のために提案された以前の研究である TBV SLAM に基づいています。
この記事では、指向性 4D レーダーから引き継がれたスパース性、ノイズ、視野の減少などの課題に焦点を当てて対処し、ループ クロージャの一般的な定義が不適切である理由について説明します。
4D レーダー データに適応した正確なループ閉鎖検出のための複数の品質基準を組み合わせることで、軌道推定において重要な結果が達成されます。
絶対軌道誤差は 1.8 km の距離で 0.46 m と低く、複数の環境にわたって一貫した動作が可能です。

要約(オリジナル)

Imaging radar is an emerging sensor modality in the context of Localization and Mapping (SLAM), especially suitable for vision-obstructed environments. This article investigates the use of 4D imaging radars for SLAM and analyzes the challenges in robust loop closure. Previous work indicates that 4D radars, together with inertial measurements, offer ample information for accurate odometry estimation. However, the low field of view, limited resolution, and sparse and noisy measurements render loop closure a significantly more challenging problem. Our work builds on the previous work – TBV SLAM – which was proposed for robust loop closure with 360$^\circ$ spinning radars. This article highlights and addresses challenges inherited from a directional 4D radar, such as sparsity, noise, and reduced field of view, and discusses why the common definition of a loop closure is unsuitable. By combining multiple quality measures for accurate loop closure detection adapted to 4D radar data, significant results in trajectory estimation are achieved; the absolute trajectory error is as low as 0.46 m over a distance of 1.8 km, with consistent operation over multiple environments.

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