Exploring Domain Shift on Radar-Based 3D Object Detection Amidst Diverse Environmental Conditions

要約

ディープラーニングの急速な進化と自動運転システムとの統合により、マルチモーダル センサーを使用した 3D 認識が大幅に進歩しました。
特に、レーダーセンサーは、悪天候やさまざまな照明条件下でカメラやライダーと比較して優れた堅牢性を示します。
この研究では、4D レーダーベースの物体検出におけるドメイン シフトという、見落とされがちだが重要な問題を掘り下げ、さまざまな気象パターンや道路の種類などの環境条件の変化が 3D 物体検出のパフォーマンスにどのような影響を与えるかを調査します。
私たちの調査結果は、さまざまな気象シナリオにわたる明確なドメインの変化を強調し、レーダー点群生成の重要な役割を強調する独自のデータセット感度を明らかにします。
さらに、さまざまな種類の道路、特に高速道路から都市環境への移行によって顕著な領域の変化が生じることを実証し、さまざまな道路環境にわたる多様なデータ収集の必要性を強調します。
私たちの知る限り、これは 4D レーダーベースの物体検出に対するドメイン シフトの影響に関する初めての包括的な分析です。
私たちは、この実証研究がレーダー データのドメイン シフトの複雑な性質の理解に貢献し、環境の変動に直面したデータ収集戦略の今後の道筋を示唆すると信じています。

要約(オリジナル)

The rapid evolution of deep learning and its integration with autonomous driving systems have led to substantial advancements in 3D perception using multimodal sensors. Notably, radar sensors show greater robustness compared to cameras and lidar under adverse weather and varying illumination conditions. This study delves into the often-overlooked yet crucial issue of domain shift in 4D radar-based object detection, examining how varying environmental conditions, such as different weather patterns and road types, impact 3D object detection performance. Our findings highlight distinct domain shifts across various weather scenarios, revealing unique dataset sensitivities that underscore the critical role of radar point cloud generation. Additionally, we demonstrate that transitioning between different road types, especially from highways to urban settings, introduces notable domain shifts, emphasizing the necessity for diverse data collection across varied road environments. To the best of our knowledge, this is the first comprehensive analysis of domain shift effects on 4D radar-based object detection. We believe this empirical study contributes to understanding the complex nature of domain shifts in radar data and suggests paths forward for data collection strategy in the face of environmental variability.

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