DenserRadar: A 4D millimeter-wave radar point cloud detector based on dense LiDAR point clouds

要約

4D ミリ波 (mmWave) レーダーは、極限環境における堅牢性、広範な検出範囲、速度と高度の測定機能を備えており、特殊なシナリオにおける自動運転システムの認識能力を向上させる大きな可能性を実証しています。
それにもかかわらず、4D ミリ波レーダー点群の固有の希薄性とノイズにより、そのさらなる開発と実用化が制限されます。
このペーパーでは、高解像度の高密度 LiDAR 点群を活用する、新しい 4D ミリ波レーダー点群検出器を紹介します。
私たちのアプローチは、ステッチされた LiDAR 点群から高密度の 3D 占有グラウンド トゥルースを構築し、DenserRadar という特別に設計されたネットワークを採用します。
提案された方法は、K-Radar データセット上の点群密度と精度の両方の点で、既存の確率ベースおよび学習ベースのレーダー点群検出器を上回ります。

要約(オリジナル)

The 4D millimeter-wave (mmWave) radar, with its robustness in extreme environments, extensive detection range, and capabilities for measuring velocity and elevation, has demonstrated significant potential for enhancing the perception abilities of autonomous driving systems in corner-case scenarios. Nevertheless, the inherent sparsity and noise of 4D mmWave radar point clouds restrict its further development and practical application. In this paper, we introduce a novel 4D mmWave radar point cloud detector, which leverages high-resolution dense LiDAR point clouds. Our approach constructs dense 3D occupancy ground truth from stitched LiDAR point clouds, and employs a specially designed network named DenserRadar. The proposed method surpasses existing probability-based and learning-based radar point cloud detectors in terms of both point cloud density and accuracy on the K-Radar dataset.

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