論文の概要: Pointing the Way: Refining Radar-Lidar Localization Using Learned ICP Weights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08731v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 19:37:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 19:44:09.922866
• Title: Pointing the Way: Refining Radar-Lidar Localization Using Learned ICP Weights
• Title（参考訳）: 学習ICP重みを用いたレーダーライダー位置推定
• Authors: Daniil Lisus, Johann Laconte, Keenan Burnett, Timothy D. Barfoot
• Abstract要約: 本稿では,ライダーマップに対するレーダー計測の局所化を改善するための,ディープラーニングに基づく新しいアプローチを提案する。 ICPベースのレーダーライダーローカライゼーションシステム上に構築されており、高レベルのスキャン情報に基づいてレーダーポイントを重み付けする学習前処理ステップを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.04001837707355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel deep-learning-based approach to improve localizing radar measurements against lidar maps. Although the state of the art for localization is matching lidar data to lidar maps, radar has been considered as a promising alternative, as it is potentially more resilient against adverse weather such as precipitation and heavy fog. To make use of existing high-quality lidar maps, while maintaining performance in adverse weather, matching radar data to lidar maps is of interest. However, owing in part to the unique artefacts present in radar measurements, radar-lidar localization has struggled to achieve comparable performance to lidar-lidar systems, preventing it from being viable for autonomous driving. This work builds on an ICP-based radar-lidar localization system by including a learned preprocessing step that weights radar points based on high-level scan information. Combining a proven analytical approach with a learned weight reduces localization errors in radar-lidar ICP results run on real-world autonomous driving data by up to 54.94% in translation and 68.39% in rotation, while maintaining interpretability and robustness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ライダーマップに対するレーダ計測の局所化を改善するための,新しいディープラーニング手法を提案する。 ローカライゼーション技術の現状はライダーデータとライダーマップとを一致させているが、降水や大霧などの悪天候に対する耐性が高いため、レーダーは有望な代替手段として考えられてきた。 既存の高品質lidarマップを悪天候時の性能を維持しつつ利用するためには,レーダーデータとlidarマップのマッチングが注目されている。 しかし、レーダー測定に特有のアーティファクトがあるため、レーダー-ライダーのローカライゼーションはlidar-lidarシステムと同等の性能を達成するのに苦労しており、自動運転で実現できない。 本研究は,高レベルスキャン情報に基づいてレーダポイントを重み付けする学習前処理を含む,icpベースのレーダライダー定位システムを構築する。 実証された分析アプローチと学習重みを組み合わせることで、実世界の自動運転データで実行されるレーダ・ライダーicpのローカライズエラーを、翻訳で54.94%、回転で68.39%削減する。

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