要約
ロボット工学における自動化の台頭により、多くの場合複数のセンサーを使用した高品質の認識システムの使用が必要になります。
マルチセンサー システムの導入に成功するために重要な点は、通常基準と呼ばれる既知のオブジェクトを使用した校正です。
この研究では、CalTag と呼ばれるミリ波レーダー用の新しい基準システムを提案します。
CalTag は、非常に乱雑な環境における従来のコーナーリフレクターベースのキャリブレーション方法の制限に対処します。
CalTag はミリ波後方散乱技術を活用してコーナーリフレクターよりも信頼性の高いキャリブレーションを実現し、マルチセンサー認識システムの全体的なパフォーマンスを向上させます。
いくつかの実世界の環境でパフォーマンスを比較し、コーナーリフレクター上のレーダー基準として CalTag を使用することによって達成される改善を示します。
要約(オリジナル)
The rise of automation in robotics necessitates the use of high-quality perception systems, often through the use of multiple sensors. A crucial aspect of a successfully deployed multi-sensor system is the calibration with a known object typically named fiducial. In this work, we propose a novel fiducial system for millimeter wave radars, termed as CalTag. CalTag addresses the limitations of traditional corner reflector-based calibration methods in extremely cluttered environments. CalTag leverages millimeter wave backscatter technology to achieve more reliable calibration than corner reflectors, enhancing the overall performance of multi-sensor perception systems. We compare the performance in several real-world environments and show the improvement achieved by using CalTag as the radar fiducial over a corner reflector.
arxiv情報
| 著者 | Junyi Xu,Kshitiz Bansal,Dinesh Bharadia |
| 発行日 | 2024-09-17 14:33:21+00:00 |
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