LodeStar: Maritime Radar Descriptor for Semi-Direct Radar Odometry

要約

船舶レーダーは、船舶の全方位データを画像として取得するために広く採用されています。
それにもかかわらず、海洋レーダーには、限られた周波数、次善の解像度、不確定な検出など、固有の課題が依然として存在します。
さらに、広大な海洋の中で認識できるランドマークが不足していることが依然として課題であり、その結果、一致する特徴点が欠けている連続シーンが生じることがよくあります。
これに関連して、回復力のある海洋レーダー スキャン表現 LodeStar と、海洋レーダー アプリケーション向けに調整された強化された特徴抽出技術を紹介します。
さらに、半直接アプローチを利用した海洋レーダーのオドメトリの推定にも着手します。
LodeStar ベースのアプローチはオドメトリ推定の誤差を大幅に軽減し、私たちの主張は綿密な実験検証によって裏付けられています。

要約(オリジナル)

Maritime radars are prevalently adopted to capture the vessel’s omnidirectional data as imagery. Nevertheless, inherent challenges persist with marine radars, including limited frequency, suboptimal resolution, and indeterminate detections. Additionally, the scarcity of discernible landmarks in the vast marine expanses remains a challenge, resulting in consecutive scenes that often lack matching feature points. In this context, we introduce a resilient maritime radar scan representation LodeStar, and an enhanced feature extraction technique tailored for marine radar applications. Moreover, we embark on estimating marine radar odometry utilizing a semi-direct approach. LodeStar-based approach markedly attenuates the errors in odometry estimation, and our assertion is corroborated through meticulous experimental validation.

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