主要观点总结
本研究开发了一种基于深度学习的4D雷达里程计方法，名为4DRO-Net，用于智能车辆自主定位。该方法使用4D雷达点云数据，通过滑动窗口的粗到细优化技术，迭代估计和细化自动驾驶车辆的姿态。提出了一种特征提取网络Radar-PointNet，以提取稀疏点云特征，并构建初始姿态生成模块和速度感知的注意力代价体模块，用于关联扭曲后的点云并获取运动信息。利用雷达点的速度信息来学习注意力权重，以增强运动信息估计的鲁棒性。利用运动信息回归校正后的姿态，并用于细化初始姿态，获得更准确的最终姿态。在View-of-Delft和内部数据集上的实验证明了该方法的优越性能和有效性。
关键观点总结
关键观点1: 4DRO-Net是一种基于深度学习的4D雷达里程计方法
该方法采用基于滑动窗口的从粗到细的分层优化技术，以迭代方式估计和细化自动驾驶车辆的姿态。
关键观点2: Radar-PointNet特征提取网络
该网络通过分别编码和融合4D雷达点云的空间、速度和雷达截面积（RCS）信息，有效提取点云特征。
关键观点3: 初始姿态生成模块
用于获取初始姿态，扭曲第一个点云并缩短与第二个点云的距离。
关键观点4: 速度感知的注意力代价体模块
用于关联扭曲后的第一个点云和第二个点云，以获取点的运动信息。
关键观点5: 4D雷达里程计方法的优势
该方法在View-of-Delft和内部数据集上表现出优越的性能和有效性，相比其他方法，具有更好的定位精度和实时性。
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转载自： 同济智能汽车研究所 编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 摘要： 里程计是智能车辆自主定位的关键技术。虽然最近从激光雷达( LiDAR )和摄像头估计里程计已经取得了进展，但如何从4D雷达这种具有独特优势的新兴传感器估计里程计还有待观察。 在本研究中，提出了一种基于深度学习的4D雷达里程计方法，名为4DRO-Net。该方法采用基于滑动窗口的从粗到细的分层优化技术，以迭代方式估计和细化自动驾驶车辆的姿态。提出了一种用于4D雷达点云的特征提取网络，以实现稀疏点云的高效学习。 构建了一个初始姿态生成模块，用于获取初始姿态，该姿态用于扭曲第一个点云并缩短与第二个点云的距离。然后开发了一个速度感知的注意力代价体模块，用于关联扭曲后的第一个点云和第二个点云，以获取点的运动信息。 利用雷达点的速度信息来
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