論文の概要: Echoes Beyond Points: Unleashing the Power of Raw Radar Data in Multi-modality Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16532v2
• Date: Mon, 13 Nov 2023 09:48:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 20:49:12.773432
• Title: Echoes Beyond Points: Unleashing the Power of Raw Radar Data in Multi-modality Fusion
• Title（参考訳）: echoes beyond points:マルチモダリティ融合における生のレーダーデータのパワーを解き放つ
• Authors: Yang Liu, Feng Wang, Naiyan Wang, Zhaoxiang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,既存のレーダ信号処理パイプラインをスキップするEchoFusionという新しい手法を提案する。 具体的には、まずBird's Eye View (BEV)クエリを生成し、次にレーダーから他のセンサーとフューズに対応するスペクトル特徴を取ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.84019379368807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radar is ubiquitous in autonomous driving systems due to its low cost and good adaptability to bad weather. Nevertheless, the radar detection performance is usually inferior because its point cloud is sparse and not accurate due to the poor azimuth and elevation resolution. Moreover, point cloud generation algorithms already drop weak signals to reduce the false targets which may be suboptimal for the use of deep fusion. In this paper, we propose a novel method named EchoFusion to skip the existing radar signal processing pipeline and then incorporate the radar raw data with other sensors. Specifically, we first generate the Bird's Eye View (BEV) queries and then take corresponding spectrum features from radar to fuse with other sensors. By this approach, our method could utilize both rich and lossless distance and speed clues from radar echoes and rich semantic clues from images, making our method surpass all existing methods on the RADIal dataset, and approach the performance of LiDAR. The code will be released on https://github.com/tusen-ai/EchoFusion.
• Abstract（参考訳）: Radarは、低コストで悪天候に適応できるため、自動運転システムではユビキタスである。 それでも、レーダー検出性能は、点雲が狭く、方位や高度の解像度が低いため正確ではないため、通常劣っている。 さらに、点雲生成アルゴリズムは、深層融合の使用に最適な偽ターゲットを減らすために、既に弱い信号を落としている。 本稿では,既存のレーダ信号処理パイプラインをスキップし,レーダ生データを他のセンサに組み込む,エコーフュージョンという新しい手法を提案する。 具体的には、まずBird's Eye View (BEV)クエリを生成し、次にレーダーから他のセンサーとフューズに対応するスペクトル特徴を取ります。 提案手法は,レーダエコーからのリッチ・ロスレス距離と速度手がかりと画像からのリッチ・セマンティック手がかりの両方を利用して,RADIalデータセット上の既存手法を全て越え,LiDARの性能にアプローチすることができる。 コードはhttps://github.com/tusen-ai/EchoFusion.comでリリースされる。

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