論文の概要: Bayesian Approximation-Based Trajectory Prediction and Tracking with 4D Radar
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01357v1
- Date: Mon, 03 Feb 2025 13:49:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:59:20.203715
- Title: Bayesian Approximation-Based Trajectory Prediction and Tracking with 4D Radar
- Title（参考訳）: ベイズ近似に基づく4次元レーダによる軌道予測と追跡
- Authors: Dong-In Kim, Dong-Hee Paek, Seung-Hyun Song, Seung-Hyun Kong,
- Abstract要約: 3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は自動運転車には不可欠だが、LiDARとカメラベースの手法は悪天候下では劣化する。
本研究では,4次元レーダベースMOTフレームワークであるBayes-4DRTrackを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.438311878715536
- License:
- Abstract: Accurate 3D multi-object tracking (MOT) is vital for autonomous vehicles, yet LiDAR and camera-based methods degrade in adverse weather. Meanwhile, Radar-based solutions remain robust but often suffer from limited vertical resolution and simplistic motion models. Existing Kalman filter-based approaches also rely on fixed noise covariance, hampering adaptability when objects make sudden maneuvers. We propose Bayes-4DRTrack, a 4D Radar-based MOT framework that adopts a transformer-based motion prediction network to capture nonlinear motion dynamics and employs Bayesian approximation in both detection and prediction steps. Moreover, our two-stage data association leverages Doppler measurements to better distinguish closely spaced targets. Evaluated on the K-Radar dataset (including adverse weather scenarios), Bayes-4DRTrack demonstrates a 5.7% gain in Average Multi-Object Tracking Accuracy (AMOTA) over methods with traditional motion models and fixed noise covariance. These results showcase enhanced robustness and accuracy in demanding, real-world conditions.
- Abstract（参考訳）: 正確な3D多目的追跡(MOT)は自動運転車には不可欠であるが、LiDARとカメラベースの手法は悪天候下では劣化する。
一方、レーダーベースの解は引き続き頑健であるが、しばしば垂直分解能と単純化された運動モデルに悩まされる。
既存のカルマンフィルタに基づくアプローチは、固定ノイズ共分散にも依存しており、オブジェクトが突然の操作を行うときの適応性を妨げている。
本研究では,4次元レーダをベースとしたMoTフレームワークBayes-4DRTrackを提案する。
さらに、我々の2段階のデータアソシエーションはドップラー測定を利用して、密接な空間的目標を識別する。
K-Radarデータセット(悪天候シナリオを含む)に基づいて評価されたBayes-4DRTrackは、従来のモーションモデルと固定ノイズ共分散を用いた手法よりも平均的マルチオブジェクト追跡精度(AMOTA)が5.7%向上していることを示した。
これらの結果から,要求された実環境における強靭性と精度が向上した。
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