ミリ波レーダーにおける仰俯角の不確定性に対処するためのLiDAR データによる教師付け

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-05-05
• タイトル: ミリ波レーダーにおける仰俯角の不確定性に対処するためのLiDAR データによる教師付け
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Addressing Uncertain Radar-measurement Directions by Supervision using LiDAR
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 一般講演セッション2
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 豊田工業大学
• 著者所属: 豊田工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyota technical institute
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyota technical institute
• 著者名: 小谷, 征也; 浮田, 宗伯
• 著者名(英): Masaya, Kotani; Norimichi, Ukita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，豪雨や霧などの悪天候下でも頑健な計測ができるという背景から，ミリ波レーダーと RGB 画像を用いた，マルチモーダルな深層学習ベースの物体検出手法や深度推定手法の研究に注目が集まっている．しかし，ミリ波レーダーには，垂直視野角内のどこから反射してきたか（仰俯角が）わからないという不確定性がある．そのため，仰俯角が不確定なミリ波レーダーデータを画像平面上へ投影することはできない．既存手法では，すべてのミリ波レーダーデータは光軸上から反射したと仮定することで，画像平面上へ投影している．しかし，これには光軸以外から反射してきたデータを画像平面上の間違った位置に投影してしまう問題があった．この問題に対して，光軸以外から反射してきたデータを投影しないようにする既存手法は存在するが，仰俯角方向の予測を行う手法は存在しない．そこで本研究では，LiDAR データを用いた教師付けによって，ミリ波レーダーにおける仰俯角方向の予測を行う手法を提案する．本提案手法により，既存手法よりも優れた深度推定結果が得られた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, research on multimodal deep learning-based object detection and depth estimation methods using millimeter-wave radar and RGB images has attracted much attention due to their robustness in adverse weather conditions such as heavy rain and fog. However, millimeter-wave radar has the uncertainty of not knowing where in the vertical field of view the reflection came from (i.e., the elevation angle). Millimeter wave radar data with an undetermined elevation angle cannot be projected onto the image plane. Existing methods project all millimeter-wave radar data onto the image plane by assuming that they are reflected from the optical axis. However, this has the problem of projecting data reflected off the optical axis at the wrong position on the image plane. Existing methods exist to avoid projection, but no method exists to predict the elevation angle direction. In this study, we propose a method to predict the direction of elevation angle in millimeter-wave radar by supervised use of LiDAR data. The proposed method provides better depth estimation results than existing methods.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2022-CVIM-230, 号 41, p. 1-6, 発行日 2022-05-05
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会