Doppler Correspondence: Non-Iterative Scan Matching With Doppler Velocity-Based Correspondence

要約

スキャンマッチングの成功を達成することは、Lidar臭気に不可欠です。
ただし、有害な気象条件や繰り返しの幾何学的パターンを備えた挑戦的な環境では、スキャンのマッチングが誤っているため、Lidar臭気性の性能が低下します。
最近、周波数変調された連続波4D LIDARおよび4Dレーダーテクノロジーの出現により、これらの不利な条件に対処する可能性が提供されました。
4Dという用語は、ドップラー速度とともに範囲、方位角、および標高によって特徴付けられるポイントクラウドデータを指します。
4Dデータは利用可能ですが、4D LIDARと4Dレーダーのほとんどのスキャンマッチング方法は、連続したスキャン間の最も近いポイントを繰り返し識別し、ドップラー情報を見落とすことにより、依然として対応を確立します。
このペーパーでは、幾何学的および運動学的基礎を備えたセンサーの翻訳と小さな回転に不変である、単純なドップラー速度ベースの対応 – ドップラーの対応 – を初めて紹介します。
広範な実験は、提案された方法により、反復プロセスなしで連続したポイントクラウドの直接的な一致が可能になり、計算上効率を高めることができることを示しています。
さらに、幾何学的なパターンを備えた環境で、より堅牢な対応推定を提供します。

要約(オリジナル)

Achieving successful scan matching is essential for LiDAR odometry. However, in challenging environments with adverse weather conditions or repetitive geometric patterns, LiDAR odometry performance is degraded due to incorrect scan matching. Recently, the emergence of frequency-modulated continuous wave 4D LiDAR and 4D radar technologies has provided the potential to address these unfavorable conditions. The term 4D refers to point cloud data characterized by range, azimuth, and elevation along with Doppler velocity. Although 4D data is available, most scan matching methods for 4D LiDAR and 4D radar still establish correspondence by repeatedly identifying the closest points between consecutive scans, overlooking the Doppler information. This paper introduces, for the first time, a simple Doppler velocity-based correspondence — Doppler Correspondence — that is invariant to translation and small rotation of the sensor, with its geometric and kinematic foundations. Extensive experiments demonstrate that the proposed method enables the direct matching of consecutive point clouds without an iterative process, making it computationally efficient. Additionally, it provides a more robust correspondence estimation in environments with repetitive geometric patterns.

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