論文の概要: R2LDM: An Efficient 4D Radar Super-Resolution Framework Leveraging Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17097v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 12:30:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:56:36.762106
• Title: R2LDM: An Efficient 4D Radar Super-Resolution Framework Leveraging Diffusion Model
• Title（参考訳）: R2LDM: 拡散モデルを利用した高効率4次元レーダ超解法フレームワーク
• Authors: Boyuan Zheng, Shouyi Lu, Renbo Huang, Minqing Huang, Fan Lu, Wei Tian, Guirong Zhuo, Lu Xiong,
• Abstract要約: R2LDMは高密度かつ高精度な4次元レーダーポイント雲を生成する革新的な手法である。 レンジ画像や鳥の目視(BEV)画像を利用する代わりに、ボクセル特徴を用いてLiDARと4Dレーダポイントの雲を表現します。 R2LDMは、ペアの生レーダーデータからLiDARのような点雲を効果的に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.576799123793451
• License:
• Abstract: We introduce R2LDM, an innovative approach for generating dense and accurate 4D radar point clouds, guided by corresponding LiDAR point clouds. Instead of utilizing range images or bird's eye view (BEV) images, we represent both LiDAR and 4D radar point clouds using voxel features, which more effectively capture 3D shape information. Subsequently, we propose the Latent Voxel Diffusion Model (LVDM), which performs the diffusion process in the latent space. Additionally, a novel Latent Point Cloud Reconstruction (LPCR) module is utilized to reconstruct point clouds from high-dimensional latent voxel features. As a result, R2LDM effectively generates LiDAR-like point clouds from paired raw radar data. We evaluate our approach on two different datasets, and the experimental results demonstrate that our model achieves 6- to 10-fold densification of radar point clouds, outperforming state-of-the-art baselines in 4D radar point cloud super-resolution. Furthermore, the enhanced radar point clouds generated by our method significantly improve downstream tasks, achieving up to 31.7% improvement in point cloud registration recall rate and 24.9% improvement in object detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 我々は,高密度かつ高精度な4次元レーダ点雲を生成するための革新的なアプローチであるR2LDMを紹介し,それに対応するLiDAR点雲を導く。 レンジ画像や鳥の目視(BEV)画像を利用する代わりに、ボクセル特徴を用いてLiDARと4Dレーダポイントの雲を表現し、より効果的に3D形状情報をキャプチャする。 次に,遅延空間における拡散過程を実行する潜在ボクセル拡散モデル(LVDM)を提案する。 さらに、新しい遅延点雲再構成(LPCR)モジュールを使用して、高次元の潜在ボクセル特徴から点雲を再構成する。 その結果、R2LDMはペアの生レーダーデータからLiDARのような点雲を効果的に生成する。 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,レーダー点雲の6倍から10倍の密度化を実現し,4次元レーダ点雲の超解像における最先端のベースラインよりも優れることを示した。 さらに,本手法により生成された改良型レーダポイント雲は下流タスクを著しく改善し,最大31.7%のポイントクラウド登録リコール率,24.9%のオブジェクト検出精度を実現した。

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