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。

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