論文の概要: There and Back Again: Learning to Simulate Radar Data for Real-World Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14389v1
• Date: Sun, 29 Nov 2020 15:49:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 10:49:32.972929
• Title: There and Back Again: Learning to Simulate Radar Data for Real-World Applications
• Title（参考訳）: 現実世界のアプリケーションのためのレーダーデータをシミュレートする学習
• Authors: Rob Weston, Oiwi Parker Jones and Ingmar Posner
• Abstract要約: 我々は、シミュレーションされた標高マップに基づいて忠実なレーダー観測を合成できるレーダセンサモデルを学ぶ。 我々は、不整合レーダの例から前方センサーモデルを学ぶための敵対的アプローチを採用する。 実環境におけるシミュレーションデータに基づいて純粋に訓練された下流セグメンテーションモデルを評価することにより,本手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.995474023869388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating realistic radar data has the potential to significantly accelerate the development of data-driven approaches to radar processing. However, it is fraught with difficulty due to the notoriously complex image formation process. Here we propose to learn a radar sensor model capable of synthesising faithful radar observations based on simulated elevation maps. In particular, we adopt an adversarial approach to learning a forward sensor model from unaligned radar examples. In addition, modelling the backward model encourages the output to remain aligned to the world state through a cyclical consistency criterion. The backward model is further constrained to predict elevation maps from real radar data that are grounded by partial measurements obtained from corresponding lidar scans. Both models are trained in a joint optimisation. We demonstrate the efficacy of our approach by evaluating a down-stream segmentation model trained purely on simulated data in a real-world deployment. This achieves performance within four percentage points of the same model trained entirely on real data.
• Abstract（参考訳）: 現実的なレーダデータのシミュレーションは、レーダ処理に対するデータ駆動アプローチの開発を著しく加速する可能性がある。 しかし、画像形成の過程が複雑であることから、難易度が高い。 本研究では,高度マップシミュレーションに基づく忠実なレーダ観測を合成可能なレーダセンサモデルを提案する。 特に,不整合レーダの例から前方センサモデルを学習するための対角的アプローチを採用する。 さらに、後方モデルのモデリングは、循環的一貫性基準を通じて出力を世界状態と一致させるように促す。 後方モデルはさらに、対応するlidarスキャンから得られた部分的な測定によって接地された実際のレーダーデータから標高マップを予測するために制約される。 どちらのモデルも共同最適化で訓練されている。 実環境におけるシミュレーションデータに基づいて純粋に訓練された下流セグメンテーションモデルを評価することにより,本手法の有効性を実証する。 これにより、実際のデータに基づいてトレーニングされた同じモデルの4パーセントのパフォーマンスが得られる。

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