VGC-RIO: A Tightly Integrated Radar-Inertial Odometry with Spatial Weighted Doppler Velocity and Local Geometric Constrained RCS Histograms

要約

4Dレーダー介入臭トメトリの最近の進歩は、副次的条件における自律的なlo cal剤の有望な可能性を示しています。
ただし、まばらでノイズの多いレーダー測定の効果的な取り扱いは依然として重要な課題です。
この論文では、不均一に分布したポイントと挑戦的なポイント登録のための新しいポイント説明ヒストグラムに適応する空間重み付け方法を備えたレーダー介入臭トメトリを提案します。
異なる空間セクションからのドップラー速度を最大限に活用するために、重み計算モデルを提案します。
挑戦的なシナリオでポイントクラウド登録のパフォーマンスを強化するために、ローカルの幾何学的特徴とレーダー断面（RCS）機能を組み合わせた新しいポイントヒストグラム記述子を構造化します。
また、公共および自己構築されたデータセットの両方で広範な実験を実施しました。
結果は、提案されたVGC-Rioの精度と堅牢性を示しています。

要約(オリジナル)

Recent advances in 4D radar-inertial odometry have demonstrated promising potential for autonomous lo calization in adverse conditions. However, effective handling of sparse and noisy radar measurements remains a critical challenge. In this paper, we propose a radar-inertial odometry with a spatial weighting method that adapts to unevenly distributed points and a novel point-description histogram for challenging point registration. To make full use of the Doppler velocity from different spatial sections, we propose a weighting calculation model. To enhance the point cloud registration performance under challenging scenarios, we con struct a novel point histogram descriptor that combines local geometric features and radar cross-section (RCS) features. We have also conducted extensive experiments on both public and self-constructed datasets. The results demonstrate the precision and robustness of the proposed VGC-RIO.

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