Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion-Based Point Cloud Super-Resolution for mmWave Radar Data

論文の概要: Diffusion-Based Point Cloud Super-Resolution for mmWave Radar Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06012v1
Date: Tue, 9 Apr 2024 04:41:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 15:58:48.208566
Title: Diffusion-Based Point Cloud Super-Resolution for mmWave Radar Data
Title（参考訳）: mm波レーダデータの拡散に基づく点雲超解法
Authors: Kai Luan, Chenghao Shi, Neng Wang, Yuwei Cheng, Huimin Lu, Xieyuanli Chen,
Abstract要約: ミリ波レーダセンサは、環境条件下では安定した性能を維持している。レーダー点雲は比較的希薄で、巨大なゴーストポイントを含んでいる。本稿では3次元ミリ波レーダデータに対する新しい点雲超解像法,Radar-diffusionを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.552647576661174
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The millimeter-wave radar sensor maintains stable performance under adverse environmental conditions, making it a promising solution for all-weather perception tasks, such as outdoor mobile robotics. However, the radar point clouds are relatively sparse and contain massive ghost points, which greatly limits the development of mmWave radar technology. In this paper, we propose a novel point cloud super-resolution approach for 3D mmWave radar data, named Radar-diffusion. Our approach employs the diffusion model defined by mean-reverting stochastic differential equations(SDE). Using our proposed new objective function with supervision from corresponding LiDAR point clouds, our approach efficiently handles radar ghost points and enhances the sparse mmWave radar point clouds to dense LiDAR-like point clouds. We evaluate our approach on two different datasets, and the experimental results show that our method outperforms the state-of-the-art baseline methods in 3D radar super-resolution tasks. Furthermore, we demonstrate that our enhanced radar point cloud is capable of downstream radar point-based registration tasks.
Abstract（参考訳）: ミリ波レーダセンサーは、環境条件下での安定した性能を維持しており、屋外移動ロボットのような全天候の知覚タスクには有望なソリューションである。しかし、レーダーポイントの雲は比較的狭く、巨大なゴーストポイントを含んでいるため、ミリ波レーダー技術の発達を著しく制限している。本稿では,レーダ拡散(Radar-diffusion)という3次元ミリ波レーダデータに対する新しい点雲超解像法を提案する。本手法では, 平均回帰確率微分方程式(SDE)によって定義される拡散モデルを用いる。提案手法では,対応するLiDAR点雲の監視を行う新たな目的関数を用いて,レーダーゴースト点を効率的に処理し,希薄なミリ波レーダー点雲を高密度LiDARのような点雲に拡張する。我々は,2つの異なるデータセットに対するアプローチを評価し,実験結果から3次元レーダ超解像課題における最先端のベースライン法よりも優れた結果を得た。さらに、我々の拡張レーダーポイントクラウドは、下流レーダーポイントベースの登録タスクを実現できることを実証した。

関連論文リスト

RobuRCDet: Enhancing Robustness of Radar-Camera Fusion in Bird's Eye View for 3D Object Detection [68.99784784185019]
暗い照明や悪天候はカメラの性能を低下させる。レーダーは騒音と位置のあいまいさに悩まされる。本稿では,BEVの頑健な物体検出モデルであるRobuRCDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-18T17:17:38Z)
TransRAD: Retentive Vision Transformer for Enhanced Radar Object Detection [6.163747364795787]
本稿では,新しい3次元レーダ物体検出モデルであるTransRADを提案する。本研究では、ディープレーダオブジェクト検出における重複境界ボックスの共通問題を軽減するために、位置認識型NMSを提案する。その結果,TransRADは2次元および3次元のレーダ検出タスクにおいて最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-29T20:21:41Z)
RadarNeXt: Real-Time and Reliable 3D Object Detector Based On 4D mmWave Imaging Radar [1.93832811391491]
RadarNeXtは4D mmWaveのレーダー点雲に基づくリアルタイムで信頼性の高い3Dオブジェクト検出器である。我々は,RadarNeXtが4D mmWaveレーダに基づく3次元知覚のための新しい,効果的なパラダイムを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-04T15:40:46Z)
UniBEVFusion: Unified Radar-Vision BEVFusion for 3D Object Detection [2.123197540438989]
多くのレーダービジョン融合モデルではレーダーを希薄なLiDARとして扱い、レーダー固有の情報を過小評価している。本稿では,レーダー固有データを深度予測プロセスに統合したRDLモジュールを提案する。また、異なるモードでBEV機能を抽出するUnified Feature Fusion (UFF)アプローチも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-23T06:57:27Z)
RadarPillars: Efficient Object Detection from 4D Radar Point Clouds [42.9356088038035]
本稿では,柱型物体検出ネットワークRadarPillarsを提案する。放射速度データを分解することにより、RadarPillarsは、View-of-Delftデータセットの最先端検出結果を大幅に上回る。これはパラメータ数を大幅に削減し、既存のメソッドを効率面で上回り、エッジデバイス上でのリアルタイムパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-09T12:13:38Z)
Radar Fields: Frequency-Space Neural Scene Representations for FMCW Radar [62.51065633674272]
本稿では,アクティブレーダイメージア用に設計されたニューラルシーン再構成手法であるRadar Fieldsを紹介する。提案手法では,暗黙的ニューラルジオメトリとリフレクタンスモデルを用いて,暗黙的な物理インフォームドセンサモデルを構築し,生のレーダ測定を直接合成する。本研究では,密集した車両やインフラを備えた都市景観を含む,多様な屋外シナリオにおける手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-07T20:44:48Z)
Echoes Beyond Points: Unleashing the Power of Raw Radar Data in Multi-modality Fusion [74.84019379368807]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-31T09:53:50Z)
Bi-LRFusion: Bi-Directional LiDAR-Radar Fusion for 3D Dynamic Object Detection [78.59426158981108]
この課題に対処し、動的オブジェクトの3D検出を改善するために、双方向LiDAR-Radar融合フレームワーク、Bi-LRFusionを導入する。我々はnuScenesとORRデータセットに関する広範な実験を行い、我々のBi-LRFusionが動的オブジェクトを検出するための最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-02T10:57:41Z)
Semantic Segmentation of Radar Detections using Convolutions on Point Clouds [59.45414406974091]
本稿では,レーダ検出を点雲に展開する深層学習手法を提案する。このアルゴリズムは、距離依存クラスタリングと入力点雲の事前処理により、レーダ固有の特性に適応する。我々のネットワークは、レーダポイント雲のセマンティックセグメンテーションのタスクにおいて、PointNet++に基づく最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-22T07:09:35Z)
Pointillism: Accurate 3D bounding box estimation with multi-radars [6.59119432945925]
我々は、複数の空間的に分離されたレーダーからのデータと、これらの問題を緩和するための最適な分離を結合するシステムであるPointillismを紹介する。本稿では,レーダのスパースデータ分布を明示的に設計した新しいディープラーニングアーキテクチャRP-netの設計を行い,高精度な3次元境界ボックス推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-08T23:09:58Z)
RadarNet: Exploiting Radar for Robust Perception of Dynamic Objects [73.80316195652493]
我々は、自動運転車の文脈における認識のためにRadarを利用する問題に取り組む。我々は、LiDARとRadarの両方のセンサーを知覚に利用した新しいソリューションを提案する。 RadarNetと呼ばれる我々のアプローチは、ボクセルベースの早期核融合と注意に基づく後期核融合を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-28T17:15:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。