车载毫米波雷达如何解决互相干扰的问题？
在用于辅助和自动驾驶系统的各种传感器中，即使在恶劣的天气或照明条件下，汽车雷达(radar)也被认为是一种强大且低成本的解决方案。随着雷达技术和开源注释数据集的最新发展，用雷达信号进行语义分割变得非常有前途。然而，现有方法要么计算昂贵，要么通过平均将原始3D雷达信号减少到2D平面，从而从原始3D雷达信号中丢弃大量有价值的信息。在这项工作中，本文引入了ERASE-Net，这是一种有效的雷达分割网络，可以对原始雷达信号进行语义分割。本文方法的核心是原始雷达信号的新型检测分段方法。它首先检测每个目标的中心点，然后提取紧凑的雷达信号表示，最后进行语义分割。本文证明，与最新技术 (SOTA) 技术相比，本文的方法可以在雷达语义分割任务上获得更好的性能。此外，本文的方法需要的计算资源最多减少20倍。最后，本文证明了所提出的ERASE-Net可以通过40% 进行压缩而不会显着降低性能，这比SOTA网络要大得多，这使其成为实际汽车应用中更有前途的候选者。 本文提出了一种检测然后分段的雷达语义分割框架，该框架检测目标的中心点，然后仅对中心周围的感兴趣区域 (ROI) 中的点云进行分割。这为雷达语义分割任务提供了新的视角。 本文根据经验测量了ERASE-Net的分割性能和计算要求，证明它是实际应用的最佳模型。 本文提出的网络利用 “检测然后分段” 机制，如图1所示。它将整个RAD张量作为输入，并分两个阶段进行处理。在第一阶段，本文使用检测网络来预测每个目标的位于RAD空间的中心。然后，区域生长算法将预测的中心点作为种子，并在RAD光谱中选择它们周围的roi。这些选定的区域与背景分开，形成原始RAD数据的紧凑表示，并用作构成数据处理管道第二阶段的分段网络的输入。与原始输入相比，仅包含roi的所得张量要稀疏得多。为了利用输入雷达表示的稀疏结构，本文使用稀疏卷积设计了最终的分割网络，并对从数据处理的第一阶段获得的上述稀疏RAD张量进行了语义分割。通过结合第一阶段获得的背景信息和第二阶段预测的目标语义，本文得到了最终的语义分割结果。 自动驾驶与AI学习社区：欢迎加入国内首个自动驾驶开发者社区！这里有最全面有效的自动驾驶与AI学习路线（感知/定位/融合）和自动驾驶与AI公司内推机会！ 建了自动驾驶之心-SLAM交流群！想要进交流群的同学，可以直接加微信号：wenyirumo。加的时候备注一下：自动驾驶+学校/公司+昵称，即可。然后就可以拉你进群了。 强烈推荐大家关注自动驾驶之心知乎账号和【自动驾驶之心】微信公众号，可以快速了解到最新优质的自动驾驶方向论文。 自动驾驶之心 | IROS 2022 | 自动驾驶感知/定位/融合/规划方向论文汇总！ 自动驾驶之心 | 大盘点 | 基于Range-View的数据处理及3D检测算法（LaserNet/RangeRCNN/RCD/PPC） 自动驾驶之心 | 超全汇总！多传感器离线/在线时空联合标定方法 自动驾驶之心 | 最新SOTA | 基于range和camera融合的多模态3D语义分割（IV2022） 自动驾驶之心 | 一文尽览 | 传统光流方法汇总及其在深度学习中的应用！（基于相位/能量/匹配/变分） 自动驾驶之心 | BEV最新综述 | 学术界和工业界方案汇总！优化方法与trick 自动驾驶之心 | 纯视觉3D目标检测新SOTA！STS：基于Camera的深度估计新方法 自动驾驶之心 | 3D多目标跟踪新思路！基于多传感器融合的加权几何距离关联方法 自动驾驶之心 | L0到L4超全介绍！30+自动驾驶方案汇总 自动驾驶之心 | 超大超全！万字长文详解多领域实时目标检测算法（2022最新） 