Are Doppler Velocity Measurements Useful for Spinning Radar Odometry?

要約

360 度をカバーする回転周波数変調連続波 (FMCW) レーダーは、自動運転車のナビゲーションで人気を集めています。
ただし、「固定」自動車レーダーとは異なり、市販の回転レーダー システムは、同じ方向での繰り返し測定がないことと基本的なハードウェア設定が不足しているため、通常、半径方向の速度を生成しません。
これらの動径速度を観測可能にするために、市販の回転レーダーのファームウェアを修正して、三角周波数変調を使用するようにしました。
この論文では、この変調を使用して、データの関連付けを行わずに、レーダー強度スキャンの連続方位角から動径ドップラー速度測定値を抽出する新しい方法を開発します。
これらのノイズが多くエラーが発生しやすい測定値には、適切な自我速度推定値を提供するのに十分な情報が含まれていることを示し、これらの推定値をさまざまな最新のオドメトリ パイプラインに組み込んでいます。
私たちは、幾何学的に徐々に困難になる自動運転環境において、110 km を超える走行データのパイプラインを広範囲に評価しています。
ドップラー速度測定により、明確に定義された幾何学的条件下でオドメトリが改善され、長いトンネルなど幾何学的に著しく劣化した環境でも機能し続けることが可能になることを示します。

要約(オリジナル)

Spinning, frequency-modulated continuous-wave (FMCW) radars with 360 degree coverage have been gaining popularity for autonomous-vehicle navigation. However, unlike `fixed’ automotive radar, commercially available spinning radar systems typically do not produce radial velocities due to the lack of repeated measurements in the same direction and the fundamental hardware setup. To make these radial velocities observable, we modified the firmware of a commercial spinning radar to use triangular frequency modulation. In this paper, we develop a novel way to use this modulation to extract radial Doppler velocity measurements from consecutive azimuths of a radar intensity scan, without any data association. We show that these noisy, error-prone measurements contain enough information to provide good ego-velocity estimates, and incorporate these estimates into different modern odometry pipelines. We extensively evaluate the pipelines on over 110 km of driving data in progressively more geometrically challenging autonomous-driving environments. We show that Doppler velocity measurements improve odometry in well-defined geometric conditions and enable it to continue functioning even in severely geometrically degenerate environments, such as long tunnels.

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