論文の概要: Graph Theoretical Outlier Rejection for 4D Radar Registration in Feature-Poor Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14857v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 10:44:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.847696
• Title: Graph Theoretical Outlier Rejection for 4D Radar Registration in Feature-Poor Environments
• Title（参考訳）: 特徴量環境における4次元レーダ登録のためのグラフ理論的外乱除去
• Authors: Georg Dorndorf, Daniel Adolfsson, Masrur Doostdar,
• Abstract要約: 自動車用4Dイメージングレーダーは、ほこりの多い低視界環境での運用に適している。 しかし、ノイズやマルチパスリフレクションによるスキャンの間隔と急激な検出のため、登録は依然として困難である。 斜線グラフ(PCM)に対するレーダ適応型ペアワイズ距離不変スコアリング関数を提案する。 提案手法は,1mセグメントで29.6%,100mセグメントで最大で29.6%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6171990546748666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automotive 4D imaging radar is well suited for operation in dusty and low-visibility environments, but scan registration remains challenging due to scan sparsity and spurious detections caused by noise and multipath reflections. This difficulty is compounded in feature-poor open-pit mines, where the lack of distinctive landmarks reduces correspondence reliability. We integrate graph-based pairwise consistency maximization (PCM) as an outlier rejection step within the iterative closest points (ICP) loop. We propose a radar-adapted pairwise distance-invariant scoring function for graph-based (PCM) that incorporates anisotropic, per-detection uncertainty derived from a radar measurement model. The consistency maximization problem is approximated with a greedy heuristic that finds a large clique in the pairwise consistency graph. The refined correspondence set improves robustness when the initial association set is heavily contaminated. We evaluate a standard Euclidean distance residual and our uncertainty-aware residual on an open-pit mine dataset collected with a 4D imaging radar. Compared to the generalized ICP (GICP) baseline without PCM, our method reduces segment relative position error (RPE) by 29.6% on 1 m segments and by up to 55% on 100 m segments. The presented method is intended for integration into localization pipelines and is suitable for online use due to the greedy heuristic in graph-based (PCM).
• Abstract（参考訳）: 自動車用4Dイメージングレーダーは、ほこりの多い低視界環境での運用には適しているが、スキャンの間隔とノイズやマルチパス反射による急激な検出のため、スキャン登録は依然として困難である。 この難易度は、特徴的なランドマークの欠如が対応信頼性を低下させる特徴の少ない露天掘り鉱山で複雑になる。 我々は,グラフベースのペアワイズ整合性最大化(PCM)を,反復的最近点(ICP)ループの外れ値拒否ステップとして統合する。 レーダ計測モデルから導かれる異方性, 検出毎の不確実性を含むグラフベース(PCM)に対するレーダ適応型ペアワイド距離不変スコアリング関数を提案する。 整合性最大化問題は、ペアの整合性グラフに大きな傾きを求める強欲なヒューリスティックと近似される。 精巧な対応セットは、初期関連セットが重汚染されたときに堅牢性を向上させる。 4次元イメージングレーダで収集した露天掘り鉱山の標準ユークリッド距離残差と不確実性認識残差を評価した。 PCMのない一般化ICP(GICP)ベースラインと比較して、1mセグメントで29.6%、100mセグメントで55%削減する。 提案手法はローカライズパイプラインへの統合を目的としており,グラフベース(PCM)における欲求的ヒューリスティック(greedy heuristic)のため,オンライン利用に適している。

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