MAROON: A Framework for the Joint Characterization of Near-Field High-Resolution Radar and Optical Depth Imaging Techniques

要約

自動運転などの堅牢なコンピュータ支援タスクには、波長固有の範囲センサーまたは深度センサーの補完的な強みを利用することが不可欠です。
それにもかかわらず、光学式深度センサーと、ターゲットがセンサーから数デシメートル離れた近距離で動作するレーダーの交差点については、まだほとんど研究が行われていません。
近接場で動作する高解像度画像レーダーへの関心の高まりとともに、これらのセンサーが従来の光学式センサーと比較してどのように動作するかという疑問が生じています。
この研究では、マルチモーダル空間キャリブレーションを使用して、光学領域と無線周波数領域の両方から深度イメージャを共同で特性評価するというユニークな課題に取り組みます。
動作原理が異なる 3 つの光学センサーと画像レーダーを備えた 4 つの深度画像装置からデータを収集します。
当社は、さまざまなオブジェクトの材質、形状、オブジェクトからセンサーまでの距離に関する深さ測定の包括的な評価を提供します。
具体的には、部分的に透過性の材料の散乱効果を明らかにし、無線周波数信号の応答を調査します。
すべてのオブジェクトの測定値は、MAROON と呼ばれるマルチモーダル データセットの形式で公開されます。

要約(オリジナル)

Utilizing the complementary strengths of wavelength-specific range or depth sensors is crucial for robust computer-assisted tasks such as autonomous driving. Despite this, there is still little research done at the intersection of optical depth sensors and radars operating close range, where the target is decimeters away from the sensors. Together with a growing interest in high-resolution imaging radars operating in the near field, the question arises how these sensors behave in comparison to their traditional optical counterparts. In this work, we take on the unique challenge of jointly characterizing depth imagers from both, the optical and radio-frequency domain using a multimodal spatial calibration. We collect data from four depth imagers, with three optical sensors of varying operation principle and an imaging radar. We provide a comprehensive evaluation of their depth measurements with respect to distinct object materials, geometries, and object-to-sensor distances. Specifically, we reveal scattering effects of partially transmissive materials and investigate the response of radio-frequency signals. All object measurements will be made public in form of a multimodal dataset, called MAROON.

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