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）下での強力なセンシング能力で注目されている。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る。このような利点があるにもかかわらず、レーダーによる場所認識は、解像度の低さやノイズの多さなど、他のセンサーに比べてまだ初期段階にとどまっている。本論文では、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。従来の方法とは異なり、我々はレーダー画像を圧倒的に要約する。軽量であるにもかかわらず、セミメトリックな情報を含んでおり、場所認識性能の観点からも優れている。具体的な検証のために、MulRanデータセットからのシングルセッションと、Oxford Offroad Radar、Oxford Radar RobotCar、Boreasデータセットからのマルチセッションをテストする。

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 Offroad Radar, Oxford Radar RobotCar, and the Boreas dataset.

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