CalTag: Robust calibration of mmWave Radar and LiDAR using backscatter tags

要約

ロボット工学における自動化の台頭により、多くの場合複数のセンサーを使用した高品質の認識システムの使用が必要になります。
マルチセンサー システムの導入に成功するための重要な側面は、通常基準と呼ばれる既知のオブジェクトを使用した校正です。
この研究では、\name と呼ばれるミリ波レーダー用の新しい基準システムを提案します。
\name は、非常に乱雑な環境における従来のコーナーリフレクターベースのキャリブレーション方法の限界に対処します。
\name はミリ波後方散乱技術を活用してコーナーリフレクターよりも信頼性の高いキャリブレーションを実現し、マルチセンサー認識システムの全体的なパフォーマンスを向上させます。
いくつかの実世界の環境でパフォーマンスを比較し、\name をコーナーリフレクター上のレーダー基準として使用することによって達成される改善を示します。

要約(オリジナル)

The rise of automation in robotics necessitates the use of high-quality perception systems, often through the use of multiple sensors. A crucial aspect of a successfully deployed multi-sensor systems is the calibration with a known object typically named fiducial. In this work, we propose a novel fiducial system for millimeter wave radars, termed as \name. \name addresses the limitations of traditional corner reflector-based calibration methods in extremely cluttered environments. \name leverages millimeter wave backscatter technology to achieve more reliable calibration than corner reflectors, enhancing the overall performance of multi-sensor perception systems. We compare the performance in several real-world environments and show the improvement achieved by using \name as the radar fiducial over a corner reflector.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google