高效的深度4D车载雷达里程计方法

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来源 | 同济智能汽车研究所 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 Xiong1, Xichan Zhu1, Lianqing Zheng1, Zihang He1, Mingyu Zhou2, Xinfei Lu2, Jie Bai3 作者单位： 1同济大学，2上海几何伙伴智能驾驶有限公司，3浙大城市学 ………………………………