高效的深度4D车载雷达里程计方法

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作者 | 定位与规控研究室  编辑 | 同济智能汽车研究所 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 编者按： 本文介绍了一种基于深度学习的4D雷达里程计方法4DRO-Net，旨在提高智能车辆在各种环境条件下的定位精度和鲁棒性。通过利用4D雷达点云的独特速度信息，本研究解决了传统传感器在复杂环境下的局限，并通过粗到精的层次化优化技术，实现了对稀疏点云的有效特征学习和位姿估计。实验结果表明，4DRO-Net在多个评价指标上超越了现有技术，同时满足实时处理的要求，为自动驾驶领域提供了一种低成本、高效的解决方案。 本文译自： 《Efficient Deep-Learning 4D Automotive Radar Odometry Method》 文章来源： IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Vol. 9, NO. 1, January 2024 作者： Shouyi Lu1, Guirong Zhuo1, Lu ………………………………