ICRA2022 | 爱丁堡&牛津&利物浦大学联合开源AutoPlace：车载单片毫米波雷达场景识别

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今天给大家介绍一个最新的开源工作：AutoPlace，主要用于车载单片毫米波雷达场景识别。该工作由爱丁堡大学MAPS Lab的卢晓轩团队（Kaiwen Cai， Bing Wang,  Chris Xiaoxuan Lu）完成，开源了代码和数据集，可谓是一大福音！

大家快去star吧！

项目地址：https://ramdrop.github.io/assets/pages/AutoPlace/AutoPlace_customized.html

代码地址：

Code：https://github.com/ramdrop/AutoPlace

Demo如下所示

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场景识别是许多机器自主任务的基础，比如回环检测和尺度定位。一般的场景识别系统使用视觉相机或者激光雷达来实现，但它们在黑暗、恶劣天气以及其他视线不佳的情况下性能会极大降低。机械毫米波雷达（如CTS-350X）可以应对一些恶劣工况，但是它体积大、成本高且必须安装在车顶，这使得难以被大规模商用。车载单片毫米波雷达是近年来新出现的商用环境感知传感器，它体积小、成本低，采集信号种类丰富（包括多谱勒速度和RCS）。但是车载单片毫米波雷达的点云稀疏又嘈杂，如何将其良好应用于场景识别是一个尚未解决的挑战。

本工作提出一套针对车载单片毫米波雷达的场景识别方法，我们称之为AutoPlace。AutoPlace挖掘车载单片毫米波雷达的Doppler Velocity和RCS两种测量物理信号，并使用深度学习网络提取点云的时间和空间信息，为每一帧点云生成一个具有强区分度的全局描述子。

下面分别介绍AutoPlace三个模块的功能和效果：

1. DPR（Dynamic Points Removal）

动态点云不属于静态环境特征，因此我们借助于雷达测量的物体Doppler Velocity来进行动态点云去除。具体来说，（1）雷达静止时，我们直接过滤Doppler Velocity大于设定阈值的点云；（2）雷达运动时，我们使用正弦曲线拟合物体位置角-Doppler Velocity曲线，拟合外点即被视为动态点并滤除。(下图中红色点为识别出的动态点)

2. SE+TE（Spatial Encoder + Temporal  Encoder）

我们将点云俯视图转换成图像，然后使用多层CNN提取图像空间特征。此外，我们认为雷达的时间信息也有助于提升场景可识别度，因此将连续的三张CNN特征图输入到单层LSTM中，得到最终的点云全局描述子。

3. RCSHR（RCS Histogram Reranking）

RCS是主要由物体本身材料特性和反射角决定的物理量。在推理阶段，我们进一步提取点云的RCS的直方图特征来对取回样本进行重排。

我们在nuScenes数据集上进行了实验，相关的数据集和算法代码均已开源：

项目地址：https://ramdrop.github.io/assets/pages/AutoPlace/AutoPlace_customized.html

代码地址：

Code：https://github.com/ramdrop/AutoPlace

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