論文の概要: Moving Object Detection and Tracking with 4D Radar Point Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09737v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 13:02:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 13:32:53.071292
• Title: Moving Object Detection and Tracking with 4D Radar Point Cloud
• Title（参考訳）: 4次元レーダーポイントクラウドによる移動物体検出と追跡
• Authors: Zhijun Pan, Fangqiang Ding, Hantao Zhong, Chris Xiaoxuan Lu
• Abstract要約: レーダベースのトラッキングに適した革新的なソリューションであるRaTrackを紹介します。 本手法は,動き推定モジュールによって強化された動き分割とクラスタリングに焦点を当てる。 RaTrackは移動物体の追跡精度が優れており、最先端の技術をはるかに上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.593320435411714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile autonomy relies on the precise perception of dynamic environments. Robustly tracking moving objects in 3D world thus plays a pivotal role for applications like trajectory prediction, obstacle avoidance, and path planning. While most current methods utilize LiDARs or cameras for Multiple Object Tracking (MOT), the capabilities of 4D imaging radars remain largely unexplored. Recognizing the challenges posed by radar noise and point sparsity in 4D radar data, we introduce RaTrack, an innovative solution tailored for radar-based tracking. Bypassing the typical reliance on specific object types and 3D bounding boxes, our method focuses on motion segmentation and clustering, enriched by a motion estimation module. Evaluated on the View-of-Delft dataset, RaTrack showcases superior tracking precision of moving objects, largely surpassing the performance of the state of the art.
• Abstract（参考訳）: モバイルの自律性は、動的環境の正確な認識に依存している。 3Dの世界における移動物体のロバストな追跡は、軌道予測、障害物回避、経路計画といったアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 現在のほとんどの手法では、LiDARやカメラを多重物体追跡(MOT)に利用しているが、4Dイメージングレーダーの能力はほとんど探索されていない。 4dレーダデータにおけるレーダノイズとポイントスパーシティの課題を認識し,レーダトラッキングに適した革新的なソリューションであるratrackを紹介する。 特定のオブジェクトタイプや3次元境界ボックスに典型的な依存を通すことで、動作推定モジュールによって強化された動きのセグメンテーションとクラスタリングに焦点をあてる。 View-of-Delftデータセットから評価すると、RaTrackは移動物体の追跡精度が優れており、ほとんどの場合、最先端のパフォーマンスを上回っている。

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