Digital Beamforming Enhanced Radar Odometry

要約

レーダーは、特にカメラとライダーセンサーが故障する挑戦的な環境では、自律的なナビゲーションに不可欠なセンサーになりました。
特に、4Dシングルチップミリ波レーダーシステムは、ハードウェアコストと消費電力を低くして空間情報とドップラー情報を提供する能力のおかげで、注目を集めています。
ただし、高速フーリエ変換など、従来の信号処理を使用したほとんどのシングルチップレーダーシステムは、レーダー検出における空間分解能が限られており、レーダーベースの匂い測定と同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）システムの性能を大幅に制限します。
このホワイトペーパーでは、空間ドメインビームフォーミング技術を統合する新しいレーダー信号処理パイプラインを開発し、3D到着推定方向に拡張します。
パブリックデータセットを使用した実験は、提案された信号処理パイプラインのパフォーマンスを従来の方法論と比較して比較するために実施されます。
これらのテストは、さまざまなシーン全体で構造的精度を評価し、異なるレーダー臭トメトリシステムでの延長の精度を測定することに特に焦点を当てています。
この研究は、標準のFFTベースの処理を提案されたパイプラインに置き換えるだけで、より正確なレーダー臭気を達成する可能性を実現する可能性を示しています。
コードはgithub*で入手できます。

要約(オリジナル)

Radar has become an essential sensor for autonomous navigation, especially in challenging environments where camera and LiDAR sensors fail. 4D single-chip millimeter-wave radar systems, in particular, have drawn increasing attention thanks to their ability to provide spatial and Doppler information with low hardware cost and power consumption. However, most single-chip radar systems using traditional signal processing, such as Fast Fourier Transform, suffer from limited spatial resolution in radar detection, significantly limiting the performance of radar-based odometry and Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems. In this paper, we develop a novel radar signal processing pipeline that integrates spatial domain beamforming techniques, and extend it to 3D Direction of Arrival estimation. Experiments using public datasets are conducted to evaluate and compare the performance of our proposed signal processing pipeline against traditional methodologies. These tests specifically focus on assessing structural precision across diverse scenes and measuring odometry accuracy in different radar odometry systems. This research demonstrates the feasibility of achieving more accurate radar odometry by simply replacing the standard FFT-based processing with the proposed pipeline. The codes are available at GitHub*.

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