Deformable Radar Polygon: A Lightweight and Predictable Occupancy Representation for Short-range Collision Avoidance

要約

シーン内の走行可能エリアを推測することは、車両が障害物を確実に回避し、安全な自動運転を促進するために重要です。
この論文では、短距離の自動車アプリケーションをターゲットとして、自車両周囲の瞬間的な自由空間の検出に焦点を当てます。
我々は、新しいポリゴンベースの占有表現を導入します。内部は自由空間を表し、外部は自車両の運転不可能な領域を表します。
レーダー ポリゴンは、レーダーによって提供される点群測定から選択された頂点で構成され、各頂点には自動車レーダーからのドップラー速度情報が組み込まれています。
この情報は、半径方向に沿った頂点の移動を示します。
この特性により、将来のレーダー ポリゴンの形状を予測できるため、「変形可能なレーダー ポリゴン」と呼ばれるようになりました。
ノイズの多いレーダー測定を活用して、正確で滑らかなレーダー ポリゴンを生成する 2 つのアプローチを提案します。
最初のアプローチは、基本的なレーダー ポリゴン形成アルゴリズムです。これは、頂点の適合性検証に SNR ベースの証拠を使用して、フレームごとにポリゴンの頂点を独立して選択します。
2 番目のアプローチは、レーダー ポリゴン更新アルゴリズムです。これは、確率的および追跡ベースのメカニズムを採用して、時間の経過とともにレーダー ポリゴンを更新し、精度と滑らかさをさらに高めます。
独自のレーダー ポリゴン フォーマットに対応するために、短距離アプリケーション向けの衝突検出方法も設計しました。
自己収集したデータセットとオープンソースの RadarScenes データセットの両方に関する広範な実験と分析を通じて、当社のレーダー ポリゴン アルゴリズムが他の占有検出ベースラインと比較して大幅に高い IoU-gt 値と IoU-smooth 値を達成し、その精度と滑らかさを強調していることを実証しました。
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要約(オリジナル)

Inferring the drivable area in a scene is crucial for ensuring a vehicle avoids obstacles and facilitates safe autonomous driving. In this paper, we concentrate on detecting the instantaneous free space surrounding the ego vehicle, targeting short-range automotive applications. We introduce a novel polygon-based occupancy representation, where the interior signifies free space, and the exterior represents undrivable areas for the ego-vehicle. The radar polygon consists of vertices selected from point cloud measurements provided by radars, with each vertex incorporating Doppler velocity information from automotive radars. This information indicates the movement of the vertex along the radial direction. This characteristic allows for the prediction of the shape of future radar polygons, leading to its designation as a “deformable radar polygon’. We propose two approaches to leverage noisy radar measurements for producing accurate and smooth radar polygons. The first approach is a basic radar polygon formation algorithm, which independently selects polygon vertices for each frame, using SNR-based evidence for vertex fitness verification. The second approach is the radar polygon update algorithm, which employs a probabilistic and tracking-based mechanism to update the radar polygon over time, further enhancing accuracy and smoothness. To accommodate the unique radar polygon format, we also designed a collision detection method for short-range applications. Through extensive experiments and analysis on both a self-collected dataset and the open-source RadarScenes dataset, we demonstrate that our radar polygon algorithms achieve significantly higher IoU-gt and IoU-smooth values compared to other occupancy detection baselines, highlighting their accuracy and smoothness.

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