本研究では、mmPhase と呼ばれる自己運動推定フレームワークを提案している。mmPhase は、単一チップミリ波(mmWave)レーダーを使用し、位相ベースの速度推定アプローチを採用することで、従来のドップラー分解能の限界を克服している。
具体的な手順は以下の通りである:
提案手法 mmPhase は、ドップラーベースのアプローチ、IMUベースのオドメトリ、および事前学習済みのmilliEgoモデルと比較して、速度推定の平均絶対誤差が4倍小さいことを示している。特に低速域での性能が優れており、ドップラーベースのアプローチでは捉えきれない微小な速度変化も推定できることが確認された。
今後の展望として、複数の静的/動的物体、遮蔽物、部屋設定などを含む環境でのさらなる検証、物理法則を組み込んだニューラルネットワークによる速度推定手法の検討などが挙げられる。
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