論文の概要: Learning Moving-Object Tracking with FMCW LiDAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00959v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 09:11:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 01:59:17.880034
• Title: Learning Moving-Object Tracking with FMCW LiDAR
• Title（参考訳）: FMCW LiDARによる移動物体追跡の学習
• Authors: Yi Gu, Hongzhi Cheng, Kafeng Wang, Dejing Dou, Chengzhong Xu and Hui Kong
• Abstract要約: 新たに開発したLiDARセンサである周波数変調連続波(FMCW)を用いた学習型移動物体追跡手法を提案する。 ラベルが与えられた場合,同じインスタンスから機能を埋め込みスペースにまとめて,異なるインスタンスから機能を分離してトラッキング品質を向上させる,対照的な学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.05551269151209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a learning-based moving-object tracking method utilizing our newly developed LiDAR sensor, Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) LiDAR. Compared with most existing commercial LiDAR sensors, our FMCW LiDAR can provide additional Doppler velocity information to each 3D point of the point clouds. Benefiting from this, we can generate instance labels as ground truth in a semi-automatic manner. Given the labels, we propose a contrastive learning framework, which pulls together the features from the same instance in embedding space and pushes apart the features from different instances, to improve the tracking quality. Extensive experiments are conducted on our recorded driving data, and the results show that our method outperforms the baseline methods by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいLiDARセンサである周波数変調連続波(FMCW)を用いた学習型移動物体追跡手法を提案する。 既存の市販LiDARセンサと比較して、FMCW LiDARは点雲の各3D点にドップラー速度情報を付加することができる。 これにより、半自動的な方法で基底真理としてインスタンスラベルを生成することができる。 ラベルが与えられた場合、我々は、同じインスタンスから機能を埋め込みスペースにまとめて、異なるインスタンスから機能を分離し、トラッキング品質を改善するコントラスト学習フレームワークを提案する。 記録された運転データに対して広範囲な実験を行い,本手法がベースライン法を大差で上回ることを示した。

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