Dynamic Ego-Velocity estimation Using Moving mmWave Radar: A Phase-Based Approach

要約

正確な自己運動の測定は、ロボット工学、拡張現実、自律ナビゲーションなどのさまざまなアプリケーションにとって非常に重要です。
このポスターでは、視覚、車輪、または慣性オドメトリなどの追加モダリティを必要とせずに、モバイル プラットフォームで堅牢なエゴモーション推定を行うためのシングルチップ ミリ波 (mmWave) レーダーに基づくオドメトリ フレームワークである mmPhase を提案します。
mmPhase は、位相ベースの速度推定アプローチを活用して、従来のドップラー分解能の制限を克服します。
mmPhase の実世界での評価のために、私たちは自家車両プロトタイプを開発しました。
最先端のベースラインと比較して、mmPhase は自我速度推定において優れたパフォーマンスを示します。

要約(オリジナル)

Precise ego-motion measurement is crucial for various applications, including robotics, augmented reality, and autonomous navigation. In this poster, we propose mmPhase, an odometry framework based on single-chip millimetre-wave (mmWave) radar for robust ego-motion estimation in mobile platforms without requiring additional modalities like the visual, wheel, or inertial odometry. mmPhase leverages a phase-based velocity estimation approach to overcome the limitations of conventional doppler resolution. For real-world evaluations of mmPhase we have developed an ego-vehicle prototype. Compared to the state-of-the-art baselines, mmPhase shows superior performance in ego-velocity estimation.

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