論文の概要: Radars for Autonomous Driving: A Review of Deep Learning Methods and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09304v3
• Date: Wed, 27 Sep 2023 22:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 20:29:15.400300
• Title: Radars for Autonomous Driving: A Review of Deep Learning Methods and Challenges
• Title（参考訳）: 自動運転のためのレーダー: ディープラーニング手法と課題のレビュー
• Authors: Arvind Srivastav and Soumyajit Mandal
• Abstract要約: Radarは、自動運転車に使用される知覚センサーのスイートの重要なコンポーネントである。 低解像度、疎度、乱雑、高い不確実性、優れたデータセットの欠如などが特徴である。 現在のレーダーモデルは、レーダーデータに比較的弱い光学的特徴に焦点を当てたライダーや視覚モデルの影響を受けやすい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.021665899581403605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radar is a key component of the suite of perception sensors used for safe and reliable navigation of autonomous vehicles. Its unique capabilities include high-resolution velocity imaging, detection of agents in occlusion and over long ranges, and robust performance in adverse weather conditions. However, the usage of radar data presents some challenges: it is characterized by low resolution, sparsity, clutter, high uncertainty, and lack of good datasets. These challenges have limited radar deep learning research. As a result, current radar models are often influenced by lidar and vision models, which are focused on optical features that are relatively weak in radar data, thus resulting in under-utilization of radar's capabilities and diminishing its contribution to autonomous perception. This review seeks to encourage further deep learning research on autonomous radar data by 1) identifying key research themes, and 2) offering a comprehensive overview of current opportunities and challenges in the field. Topics covered include early and late fusion, occupancy flow estimation, uncertainty modeling, and multipath detection. The paper also discusses radar fundamentals and data representation, presents a curated list of recent radar datasets, and reviews state-of-the-art lidar and vision models relevant for radar research. For a summary of the paper and more results, visit the website: autonomous-radars.github.io.
• Abstract（参考訳）: Radarは、自動運転車の安全で信頼性の高いナビゲーションに使用される知覚センサースイートの重要なコンポーネントである。 その特徴は、高分解能の速度イメージング、隠蔽および長距離におけるエージェントの検出、悪天候下での堅牢な性能である。 しかし、レーダーデータの利用には、低解像度、疎度、乱雑、高い不確実性、優れたデータセットの欠如など、いくつかの課題がある。 これらの課題はレーダーディープラーニングの研究に制限がある。 結果として、現在のレーダーモデルは、レーダーデータに比較的弱い光学的特徴に焦点を当てたライダーや視覚モデルの影響を受け、レーダーの能力の過小評価と自律認識への貢献の低下をもたらす。 このレビューは、自律レーダーデータに関するさらなる深層学習研究を促進することを目的としている。 1)重要研究テーマの特定、及び 2)現場における現在の機会と課題を総合的に概観する。 対象とするトピックは、早期および後期の融合、占有フロー推定、不確実性モデリング、マルチパス検出などである。 この論文はまた、レーダーの基礎とデータ表現についても論じ、最近のレーダーデータセットのキュレーションリストを示し、レーダー研究に関連する最先端のlidarとビジョンモデルをレビューする。 論文の概要と結果については、webサイト:autonomous-radars.github.ioをご覧ください。

関連論文リスト

• Radar Fields: Frequency-Space Neural Scene Representations for FMCW Radar [62.51065633674272]
  本稿では,アクティブレーダイメージア用に設計されたニューラルシーン再構成手法であるRadar Fieldsを紹介する。 提案手法では,暗黙的ニューラルジオメトリとリフレクタンスモデルを用いて,暗黙的な物理インフォームドセンサモデルを構築し,生のレーダ測定を直接合成する。 本研究では,密集した車両やインフラを備えた都市景観を含む,多様な屋外シナリオにおける手法の有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T20:44:48Z)
• Exploring Radar Data Representations in Autonomous Driving: A Comprehensive Review [9.68427762815025]
  レビューでは、自律運転システムで使用されるさまざまなレーダーデータ表現の探索に焦点を当てている。 レーダセンサの機能と限界について紹介する。 各レーダ表現について、関連するデータセット、方法、利点、限界について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T06:31:19Z)
• Bootstrapping Autonomous Driving Radars with Self-Supervised Learning [13.13679517730015]
  レーダモデルの訓練は、大規模レーダデータの注釈付けのコストと難しさによって妨げられている。 本研究では,未ラベルのレーダデータを事前学習型レーダのみの埋め込みに活用して,自律型認識タスクを実現するための自己教師型学習フレームワークを提案する。 下流オブジェクト検出に使用する場合、提案するセルフスーパービジョンフレームワークが、最先端の教師付きベースラインの精度をmAPで5.8%向上できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T18:38:39Z)
• TransRadar: Adaptive-Directional Transformer for Real-Time Multi-View Radar Semantic Segmentation [21.72892413572166]
  本稿では,レーダデータの多入力融合を用いたレーダシーンのセマンティックセマンティックセマンティクスへの新しいアプローチを提案する。 提案手法であるTransRadarは,CARRADAとRADIalのデータセット上で最先端の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T17:59:05Z)
• RadarFormer: Lightweight and Accurate Real-Time Radar Object Detection Model [13.214257841152033]
  レーダー中心のデータセットは、レーダー知覚のためのディープラーニング技術の開発にはあまり注目されていない。 本稿では,視覚深層学習における最先端技術を活用したトランスフォーマーモデルRadarFormerを提案する。 また、チャネルチャープ時マージモジュールを導入し、精度を損なうことなく、モデルのサイズと複雑さを10倍以上に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T17:07:35Z)
• Camera-Radar Perception for Autonomous Vehicles and ADAS: Concepts, Datasets and Metrics [77.34726150561087]
  本研究の目的は、ADASおよび自動運転車のカメラおよびレーダーによる認識の現在のシナリオに関する研究を行うことである。 両センサと融合に関する概念と特徴を提示する。 本稿では、ディープラーニングに基づく検出とセグメンテーションタスクの概要と、車両の認識における主要なデータセット、メトリクス、課題、オープンな質問について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T00:48:32Z)
• R4Dyn: Exploring Radar for Self-Supervised Monocular Depth Estimation of Dynamic Scenes [69.6715406227469]
  駆動シナリオにおける自己教師付き単眼深度推定は、教師付きアプローチに匹敵する性能を達成した。 本稿では,自己監督型深度推定フレームワーク上に費用効率の高いレーダデータを利用する新しい手法であるR4Dynを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-10T17:57:03Z)
• Complex-valued Convolutional Neural Networks for Enhanced Radar Signal Denoising and Interference Mitigation [73.0103413636673]
  本稿では,レーダセンサ間の相互干渉問題に対処するために,複合価値畳み込みニューラルネットワーク(CVCNN)を提案する。 CVCNNはデータ効率を高め、ネットワークトレーニングを高速化し、干渉除去時の位相情報の保存を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T10:06:29Z)
• LiRaNet: End-to-End Trajectory Prediction using Spatio-Temporal Radar Fusion [52.59664614744447]
  本稿では,レーダセンサ情報と広範に使用されているライダーと高精細度(HD)マップを用いた新しい終端軌道予測手法LiRaNetを提案する。 自動車レーダーは、リッチで補完的な情報を提供し、より長い距離の車両検出と即時速度測定を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T00:13:00Z)
• RadarNet: Exploiting Radar for Robust Perception of Dynamic Objects [73.80316195652493]
  我々は、自動運転車の文脈における認識のためにRadarを利用する問題に取り組む。 我々は、LiDARとRadarの両方のセンサーを知覚に利用した新しいソリューションを提案する。 RadarNetと呼ばれる我々のアプローチは、ボクセルベースの早期核融合と注意に基づく後期核融合を特徴としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T17:15:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。