論文の概要: Radarize: Enhancing Radar SLAM with Generalizable Doppler-Based Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11260v2
• Date: Mon, 29 Apr 2024 12:39:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:25:09.562576
• Title: Radarize: Enhancing Radar SLAM with Generalizable Doppler-Based Odometry
• Title（参考訳）: Radarize: 一般化可能なドップラーオドメトリーによるレーダSLAMの強化
• Authors: Emerson Sie, Xinyu Wu, Heyu Guo, Deepak Vasisht,
• Abstract要約: Radarizeは、コモディティ単一チップmmWaveレーダーのみを使用する、自己完結型SLAMパイプラインである。 本手法は,最先端のレーダおよびレーダ慣性アプローチを計測値で約5倍,エンドツーエンドのSLAMで約8倍に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.420543997290126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Millimeter-wave (mmWave) radar is increasingly being considered as an alternative to optical sensors for robotic primitives like simultaneous localization and mapping (SLAM). While mmWave radar overcomes some limitations of optical sensors, such as occlusions, poor lighting conditions, and privacy concerns, it also faces unique challenges, such as missed obstacles due to specular reflections or fake objects due to multipath. To address these challenges, we propose Radarize, a self-contained SLAM pipeline that uses only a commodity single-chip mmWave radar. Our radar-native approach uses techniques such as Doppler shift-based odometry and multipath artifact suppression to improve performance. We evaluate our method on a large dataset of 146 trajectories spanning 4 buildings and mounted on 3 different platforms, totaling approximately 4.7 Km of travel distance. Our results show that our method outperforms state-of-the-art radar and radar-inertial approaches by approximately 5x in terms of odometry and 8x in terms of end-to-end SLAM, as measured by absolute trajectory error (ATE), without the need for additional sensors such as IMUs or wheel encoders.
• Abstract（参考訳）: ミリ波レーダーは、同時局所化やマッピング(SLAM)のようなロボットプリミティブのための光学センサーの代替として、ますます検討されている。 mmWaveレーダーは、オクルージョン、照明条件の悪さ、プライバシーの懸念といった光学センサーのいくつかの制限を克服するが、スペックル反射による障害物やマルチパスによる偽物など、独特な課題に直面している。 これらの課題に対処するため,コモディティ単一チップmmWaveレーダのみを使用する自己完結型SLAMパイプラインであるRadarizeを提案する。 我々のレーダーネイティブアプローチは、ドップラーシフトに基づくオドメトリーやマルチパスアーティファクト抑圧といった手法を用いて性能を向上させる。 提案手法は,4つの建物にまたがる146個のトラジェクトリからなる大規模データセットを用いて評価し,約4.7Kmの移動距離を持つ3つのプラットフォーム上に設置した。 本手法は,IMUやホイールエンコーダなどのセンサを必要とせず,絶対軌道誤差(ATE)を用いて計測し,オドメトリーで約5倍,エンド・ツー・エンドのSLAMで約8倍,最先端のレーダとレーダの慣性アプローチより優れていることを示す。

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