論文の概要: RadarOcc: Robust 3D Occupancy Prediction with 4D Imaging Radar
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14014v2
- Date: Sun, 26 May 2024 12:50:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 03:08:56.469554
- Title: RadarOcc: Robust 3D Occupancy Prediction with 4D Imaging Radar
- Title（参考訳）: RadarOcc:4次元イメージングレーダを用いたロバスト3次元活動予測
- Authors: Fangqiang Ding, Xiangyu Wen, Yunzhou Zhu, Yiming Li, Chris Xiaoxuan Lu,
- Abstract要約: 3D占有に基づく知覚パイプラインは、かなり進歩した自律運転を持つ。
現在の方法では、LiDARやカメラの入力を3D占有率予測に頼っている。
本稿では,4次元イメージングレーダセンサを用いた3次元占有予測手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.776076554141687
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D occupancy-based perception pipeline has significantly advanced autonomous driving by capturing detailed scene descriptions and demonstrating strong generalizability across various object categories and shapes. Current methods predominantly rely on LiDAR or camera inputs for 3D occupancy prediction. These methods are susceptible to adverse weather conditions, limiting the all-weather deployment of self-driving cars. To improve perception robustness, we leverage the recent advances in automotive radars and introduce a novel approach that utilizes 4D imaging radar sensors for 3D occupancy prediction. Our method, RadarOcc, circumvents the limitations of sparse radar point clouds by directly processing the 4D radar tensor, thus preserving essential scene details. RadarOcc innovatively addresses the challenges associated with the voluminous and noisy 4D radar data by employing Doppler bins descriptors, sidelobe-aware spatial sparsification, and range-wise self-attention mechanisms. To minimize the interpolation errors associated with direct coordinate transformations, we also devise a spherical-based feature encoding followed by spherical-to-Cartesian feature aggregation. We benchmark various baseline methods based on distinct modalities on the public K-Radar dataset. The results demonstrate RadarOcc's state-of-the-art performance in radar-based 3D occupancy prediction and promising results even when compared with LiDAR- or camera-based methods. Additionally, we present qualitative evidence of the superior performance of 4D radar in adverse weather conditions and explore the impact of key pipeline components through ablation studies.
- Abstract（参考訳）: 3次元占有に基づく知覚パイプラインは、詳細なシーン記述をキャプチャし、様々な対象カテゴリや形状の強い一般化性を示すことで、かなり高度な自律運転を実現している。
現在の手法は、主に3D占有率予測にLiDARまたはカメラ入力に依存している。
これらの方法は悪天候の影響を受けやすいため、全天候での自動運転車の展開が制限される。
認識の堅牢性を向上させるために,最近の自動車レーダの進歩を活用し,4次元イメージングレーダセンサを用いた3次元占有予測手法を提案する。
提案手法であるRadarOccは,4次元レーダーテンソルを直接処理することで,スパースレーダ点雲の限界を回避する。
RadarOccは、ドップラービンディスクリプタ、サイドローブを意識した空間スペーシング、およびレンジワイドの自己アテンション機構を用いて、4Dレーダーデータにまつわる課題に革新的に対処する。
また, 直接座標変換に伴う補間誤差を最小限に抑えるため, 球面型特徴符号化法を考案し, 球面-カルテシアン特徴集約法を提案する。
パブリックなK-Radarデータセット上で、異なるモダリティに基づいて、様々なベースライン手法をベンチマークする。
その結果,レーダーによる3次元占有予測におけるRadarOccの最先端性能と,LiDARやカメラによる手法と比較しても有望な結果が得られた。
さらに, 悪天候条件下での4Dレーダの優れた性能を示す定性的な証拠を提示し, アブレーション研究を通じて, 主要パイプライン成分の影響について検討する。
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