Radarize: Enhancing Radar SLAM with Generalizable Doppler-Based Odometry

要約

ミリ波 (mmWave) レーダーは、同時位置特定とマッピング (SLAM) のようなロボットの基本要素の光学センサーの代替として検討されることが増えています。
ミリ波レーダーは、オクルージョン、劣悪な照明条件、プライバシーの問題など、光学センサーのいくつかの制限を克服する一方で、鏡面反射による障害物の見逃しや、マルチパスによる偽のオブジェクトなどの特有の課題にも直面しています。
これらの課題に対処するために、私たちは汎用のシングルチップ ミリ波レーダーのみを使用する自己完結型 SLAM パイプラインである Radarize を提案します。
当社のレーダーネイティブアプローチでは、ドップラーシフトベースのオドメトリやマルチパスアーティファクト抑制などの技術を使用してパフォーマンスを向上させます。
私たちは、4 つの建物にまたがり、3 つの異なるプラットフォームに取り付けられた 146 の軌跡からなる大規模なデータセットでメソッドを評価し、合計移動距離は約 4.7 km です。
私たちの結果は、絶対軌道誤差 (ATE) で測定した場合、私たちの方法が最先端のレーダーおよびレーダー慣性アプローチよりもオドメトリの点で約 5 倍、エンドツーエンドの SLAM の点で 8 倍優れていることを示しています。
IMU やホイール エンコーダなどの追加センサーの必要性。

要約(オリジナル)

Millimeter-wave (mmWave) radar is increasingly being considered as an alternative to optical sensors for robotic primitives like simultaneous localization and mapping (SLAM). While mmWave radar overcomes some limitations of optical sensors, such as occlusions, poor lighting conditions, and privacy concerns, it also faces unique challenges, such as missed obstacles due to specular reflections or fake objects due to multipath. To address these challenges, we propose Radarize, a self-contained SLAM pipeline that uses only a commodity single-chip mmWave radar. Our radar-native approach uses techniques such as Doppler shift-based odometry and multipath artifact suppression to improve performance. We evaluate our method on a large dataset of 146 trajectories spanning 4 buildings and mounted on 3 different platforms, totaling approximately 4.7 Km of travel distance. Our results show that our method outperforms state-of-the-art radar and radar-inertial approaches by approximately 5x in terms of odometry and 8x in terms of end-to-end SLAM, as measured by absolute trajectory error (ATE), without the need for additional sensors such as IMUs or wheel encoders.

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