論文の概要: 3D Reconstruction of Multiple Objects by mmWave Radar on UAV
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02150v1
- Date: Thu, 3 Nov 2022 21:23:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 16:19:29.798201
- Title: 3D Reconstruction of Multiple Objects by mmWave Radar on UAV
- Title（参考訳）: UAV上のミリ波レーダによる複数物体の3次元再構成
- Authors: Yue Sun, Zhuoming Huang, Honggang Zhang, Xiaohui Liang
- Abstract要約: UAVに搭載されたミリ波レーダーセンサを用いて空間内の複数の物体の3次元形状を再構成する可能性を検討する。
UAVは宇宙の様々な場所でホバリングし、搭載されたレーダーセンサーはSAR(Synthetic Aperture Radar)操作で空間をスキャンすることで生のレーダーデータを収集する。
レーダデータはディープニューラルネットワークモデルに送信され、空間内の複数のオブジェクトの点雲再構成を出力する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.47494720280318
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we explore the feasibility of utilizing a mmWave radar sensor
installed on a UAV to reconstruct the 3D shapes of multiple objects in a space.
The UAV hovers at various locations in the space, and its onboard radar senor
collects raw radar data via scanning the space with Synthetic Aperture Radar
(SAR) operation. The radar data is sent to a deep neural network model, which
outputs the point cloud reconstruction of the multiple objects in the space. We
evaluate two different models. Model 1 is our recently proposed 3DRIMR/R2P
model, and Model 2 is formed by adding a segmentation stage in the processing
pipeline of Model 1. Our experiments have demonstrated that both models are
promising in solving the multiple object reconstruction problem. We also show
that Model 2, despite producing denser and smoother point clouds, can lead to
higher reconstruction loss or even loss of objects. In addition, we find that
both models are robust to the highly noisy radar data obtained by unstable SAR
operation due to the instability or vibration of a small UAV hovering at its
intended scanning point. Our exploratory study has shown a promising direction
of applying mmWave radar sensing in 3D object reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,UAVに搭載されたミリ波レーダセンサを用いて空間内の複数の物体の3次元形状を再構成する可能性を検討する。
UAVは宇宙の様々な場所でホバリングし、搭載されたレーダーセンサーはSAR(Synthetic Aperture Radar)で空間をスキャンすることで生のレーダーデータを収集する。
レーダデータはディープニューラルネットワークモデルに送信され、空間内の複数のオブジェクトの点雲再構成を出力する。
我々は2つの異なるモデルを評価する。
model 1は、最近提案された3drimr/r2pモデルであり、model 1の処理パイプラインにセグメンテーションステージを追加することでmodel 2が形成される。
実験により, 両モデルとも多重物体復元問題に有望であることが証明された。
また,モデル2はより濃密で滑らかな点雲を発生させるが,復元損失や物体の損失を増加させる可能性があることを示した。
さらに、両モデルとも、意図した走査点に浮かぶ小型UAVの不安定性や振動により不安定なSAR動作によって得られた高ノイズレーダデータに対して頑健であることが判明した。
本研究は3次元物体再構成にmmWaveレーダセンシングを応用するための有望な方向を示すものである。
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