原文鏈接：ICRA2022 | 愛丁堡&牛津&利物浦大學(xué)聯(lián)合開源AutoPlace：車載單片毫米波雷達場景識別

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今天給大家介紹一個最新的開源工作：AutoPlace，主要用于車載單片毫米波雷達場景識別。該工作由愛丁堡大學(xué)MAPS Lab的盧曉軒團隊（Kaiwen Cai， Bing Wang, ?Chris Xiaoxuan Lu）完成，開源了代碼和數(shù)據(jù)集，可謂是一大福音！

大家快去star吧！

項目地址：https://ramdrop.github.io/assets/pages/AutoPlace/AutoPlace_customized.html

代碼地址：

Code：https://github.com/ramdrop/AutoPlace

Demo如下所示

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景識別是許多機器自主任務(wù)的基礎(chǔ)，比如回環(huán)檢測和尺度定位。一般的場景識別系統(tǒng)使用視覺相機或者激光雷達來實現(xiàn)，但它們在黑暗、惡劣天氣以及其他視線不佳的情況下性能會極大降低。機械毫米波雷達（如CTS-350X）可以應(yīng)對一些惡劣工況，但是它體積大、成本高且必須安裝在車頂，這使得難以被大規(guī)模商用。車載單片毫米波雷達是近年來新出現(xiàn)的商用環(huán)境感知傳感器，它體積小、成本低，采集信號種類豐富（包括多譜勒速度和RCS）。但是車載單片毫米波雷達的點云稀疏又嘈雜，如何將其良好應(yīng)用于場景識別是一個尚未解決的挑戰(zhàn)。

本工作提出一套針對車載單片毫米波雷達的場景識別方法，我們稱之為AutoPlace。AutoPlace挖掘車載單片毫米波雷達的Doppler Velocity和RCS兩種測量物理信號，并使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取點云的時間和空間信息，為每一幀點云生成一個具有強區(qū)分度的全局描述子。

下面分別介紹AutoPlace三個模塊的功能和效果：

1. DPR（Dynamic Points Removal）

動態(tài)點云不屬于靜態(tài)環(huán)境特征，因此我們借助于雷達測量的物體Doppler Velocity來進行動態(tài)點云去除。具體來說，（1）雷達靜止時，我們直接過濾Doppler Velocity大于設(shè)定閾值的點云；（2）雷達運動時，我們使用正弦曲線擬合物體位置角-Doppler Velocity曲線，擬合外點即被視為動態(tài)點并濾除。(下圖中紅色點為識別出的動態(tài)點)

2. SE+TE（Spatial Encoder + Temporal ?Encoder）

我們將點云俯視圖轉(zhuǎn)換成圖像，然后使用多層CNN提取圖像空間特征。此外，我們認為雷達的時間信息也有助于提升場景可識別度，因此將連續(xù)的三張CNN特征圖輸入到單層LSTM中，得到最終的點云全局描述子。

3. RCSHR（RCS Histogram Reranking）

RCS是主要由物體本身材料特性和反射角決定的物理量。在推理階段，我們進一步提取點云的RCS的直方圖特征來對取回樣本進行重排。

我們在nuScenes數(shù)據(jù)集上進行了實驗，相關(guān)的數(shù)據(jù)集和算法代碼均已開源：

項目地址：https://ramdrop.github.io/assets/pages/AutoPlace/AutoPlace_customized.html

代碼地址：

Code：https://github.com/ramdrop/AutoPlace

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