Sep, 2023

4D 雷达点云的运动物体检测与追踪

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TL;DR移动自主性依赖于对动态环境的精确感知。因此，鲁棒地跟踪三维世界中的移动物体对于轨迹预测、避障和路径规划等应用至关重要。尽管大多数当前方法利用激光雷达或摄像头进行多目标跟踪 (MOT)，但四维成像雷达的能力仍然很少被探索。针对四维雷达数据中的雷达噪声和点稀疏性带来的挑战，我们介绍了一种针对基于雷达的跟踪的创新解决方案 RaTrack。我们的方法摒弃了对特定物体类型和三维边界框的依赖，而是专注于运动分割和聚类，并且通过运动估计模块进一步丰富。在 View-of-Delft 数据集上进行评估，RaTrack 展示了对移动物体的优越跟踪精度，明显超过了最新研究的性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于成像雷达的多目标跟踪的三维物体检测

    使用基于学习的目标检测器和经典的跟踪算法相结合的方法，对成像雷达数据上的多目标跟踪方法进行了比较和分析，研究其在后续任务中的潜力，并考虑了概率关联算法的改进。

    Jun, 2024

  • CR3DT：相机 - 雷达融合用于三维检测与跟踪

    自动驾驶中，识别和追踪周围物体是必不可少的。本论文提出了一种相机 - 雷达融合模型用于三维物体检测和多目标追踪，通过合并雷达传感器的空间和速度信息，实现了检测和追踪能力的大幅提升。

    Mar, 2024

  • 从三维点云中估计自我运动和动态运动分离，以积累数据并改善三维物体检测

    通过应用自运动估计和动态运动校正方法提高了目标检测性能。

    Aug, 2023

  • CenterRadarNet: 使用 4D FMCW 雷达的联合 3D 物体检测和跟踪框架

    通过使用 CenterRadarNet 来从 4D 雷达数据中进行高分辨率表示学习，对于 3D 物体检测和重新识别任务进行了有效的联合建模，取得了在 K-Radar 3D 物体检测基准测试上的最新成果，并在 K-Radar 数据集 V2 上展示了首次使用雷达进行的 3D 物体追踪结果。

    Nov, 2023

  • 在高分辨率 3+1D 雷达背景下的 3D 物体检测器综述

    基于深度学习的雷达感知、三维物体检测、激光雷达点云、雷达数据的检测性能和适配等方面的研究综述。

    Aug, 2023

  • RadarOcc：具备 4D 成像雷达的鲁棒三维占用预测

    3D 基于占据的感知管道通过捕捉详细的场景描述并且展现出在各种对象类别和形状上的强泛化能力，显著推进了自动驾驶。为了提高感知的稳健性，我们利用车载雷达的最新进展，引入一种利用 4D 成像雷达传感器进行 3D 占据预测的新方法 RadarOcc。该方法通过直接处理 4D 雷达张量而绕过了稀疏雷达点云的限制，从而保留了关键场景细节。雷达的 4D 数据的体量庞大且具有噪声，RadarOcc 通过采用多普勒频率描述符、侧瓣感知空间稀疏化和范围自注意机制，创新地解决了相关挑战。为了最小化与直接坐标转换相关的插值误差，我们还设计了基于球面的特征编码，随后进行球面到笛卡尔特征聚合。我们在公开的 K-Radar 数据集上使用不同模态的各种基准方法进行基准测试，结果表明 RadarOcc 在基于雷达的 3D 占据预测方面具有最先进的性能，即使与基于 LiDAR 或摄像头的方法相比，结果仍然令人满意。此外，我们还提供了 4D 雷达在恶劣天气条件下卓越性能的定性证据，并通过消融研究探讨了关键管道组件的影响。

    May, 2024

  • 自动驾驶中的多目标跟踪与摄像头激光融合

    本文提出了一种新颖的多模态多目标跟踪算法，用于自动驾驶汽车，该算法结合了相机和 LiDAR 数据。通过使用先进的 3D 物体检测器处理相机帧，以及使用经典的聚类技术处理 LiDAR 观察数据。该算法由三个步骤的联合过程、用于估计每个检测到的动态障碍物运动的扩展卡尔曼滤波器，以及轨迹管理阶段组成。与大多数先进的多模态目标跟踪方法不同，该算法不依赖地图或车辆全局姿态的知识。此外，它专门针对相机使用 3D 检测器，并且对使用的 LiDAR 传感器类型不敏感。该算法在仿真环境和实际数据中进行验证，并且结果令人满意。

    Mar, 2024

  • K-Radar：各种天气条件下自动驾驶 4D 雷达物体检测

    本文介绍了 KAIST-Radar 数据集，该数据集包含 4D Radar tensor 数据，并提供了附加的 Lidar、立体相机和 RTK-GPS 测量，用于提高雷达物体检测的准确性，该数据集包含逆境天气下的各类道路，提供了相关基准测试和神经网络，并证明了 4D Radar 更适合逆境天气条件下的物体检测。

    Jun, 2022

  • 利用激光雷达点云的端到端三维物体检测

    无人驾驶车辆中的目标检测与跟踪任务主要依靠相机和 LiDAR 等多种传感器，本研究在使用 LiDAR 点云的新编码方式基础上，通过推断自动驾驶车辆附近不同类别物体的位置，实现了对场景中物体位置和方向的预测。

    Dec, 2023

  • 低能见度场地条件下的 4D 雷达数据人体检测

    自动驾驶技术在公共道路和工业场景中越来越普遍，但传统摄像头或激光雷达在恶劣环境下的表现受到影响。我们提出了一种基于 4D 雷达的 CNN 架构 TMVA4D，用于语义分割，并且说明了构建数据集的过程。在工业环境的数据集上，我们使用 TMVA4D 获得了 78.2% 的平均交并比分数和 86.1% 的平均 Dice 分数。

    Apr, 2024