論文の概要: Pointing the Way: Refining Radar-Lidar Localization Using Learned ICP Weights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08731v2
- Date: Fri, 15 Mar 2024 20:21:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 04:02:28.562662
- 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): 9.190552514292426
- 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. This is largely due to radar being 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, it is of interest to match radar data to lidar maps. 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。
ローカライゼーションの最先端はライダーデータとライダーマップのマッチングにあるが、レーダーは有望な代替手段だと考えられてきた。
これは主に、降雨や大霧などの悪天候に対してレーダーがより弾力性があるためである。
既存の高品質ライダーマップを悪天候下での性能を維持しつつ利用するためには、レーダーデータとライダーマップとのマッチングが重要である。
しかし、レーダー・ライダーの局部化はレーダー・ライダーシステムに匹敵する性能を達成するのに苦戦しており、自律走行では不可能である。
この研究は、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に基づいて、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む。
解析的なアプローチと学習重量を組み合わせることで、レーダーライダーICPの結果のローカライゼーションエラーを、解釈性と堅牢性を維持しながら、実際の自律運転データ上で最大54.94%の翻訳と68.39%の回転で低減することができる。
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