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講演抄録/キーワード
講演名 2022-05-13 14:50
ミリ波レーダーにおける仰俯角の不確定性に対処するためのLiDARデータによる教師付け
小谷征也浮田宗伯豊田工大PRMU2022-6
抄録 (和) 近年,豪雨や霧などの悪天候下でも頑健な計測ができるという背景から,ミリ波レーダーとRGB画像を用いた,マルチモーダルな深層学習ベースの物体検出手法や深度推定手法の研究に注目が集まっている.しかし,ミリ波レーダーには,垂直視野角内のどこから反射してきたか(仰俯角が)わからないという不確定性がある.そのため,仰俯角が不確定なミリ波レーダーデータを画像平面上へ投影することはできない.既存手法では,すべてのミリ波レーダーデータは光軸上から反射したと仮定することで,画像平面上へ投影している.しかし,これには光軸以外から反射してきたデータを画像平面上の間違った位置に投影してしまう問題があった.この問題に対して,光軸以外から反射してきたデータを投影しないようにする既存手法は存在するが,仰俯角方向の予測を行う手法は存在しない.そこで本研究では,LiDARデータを用いた教師付けによって,ミリ波レーダーにおける仰俯角方向の予測を行う手法を提案する.本提案手法により,既存手法よりも優れた深度推定結果が得られた. 
(英) In recent years, research on multimodal deep learning-based object detection and depth estimation methods using millimeter-wave radar and RGB images has attracted much attention due to their robustness in adverse weather conditions such as heavy rain and fog. However, millimeter-wave radar has the uncertainty of not knowing where in the vertical field of view the reflection came from (i.e., the elevation angle). Millimeter wave radar data with an undetermined elevation angle cannot be projected onto the image plane. Existing methods project all millimeter-wave radar data onto the image plane by assuming that they are reflected from the optical axis. However, this has the problem of projecting data reflected off the optical axis at the wrong position on the image plane. Existing methods exist to avoid projection, but no method exists to predict the elevation angle direction. In this study, we propose a method to predict the direction of elevation angle in millimeter-wave radar by supervised use of LiDAR data. The proposed method provides better depth estimation results than existing methods.
キーワード (和) ミリ波レーダー / LiDAR / 深度推定 / / / / /  
(英) Millimeter-wave Radar / Depth estimation / LiDAR / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 13, PRMU2022-6, pp. 30-35, 2022年5月.
資料番号 PRMU2022-6 
発行日 2022-05-05 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード PRMU2022-6

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM  
開催期間 2022-05-12 - 2022-05-13 
開催地(和) 豊田工業大学 
開催地(英) Toyota Technological Institute 
テーマ(和) 研究の進め方(卒論後の学生向け企画) 
テーマ(英) How to conduct research (post-graduation project for students) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2022-05-PRMU-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ミリ波レーダーにおける仰俯角の不確定性に対処するためのLiDARデータによる教師付け 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Addressing Uncertain Radar-measurement Directions by Supervision using LiDAR 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ミリ波レーダー / Millimeter-wave Radar  
キーワード(2)(和/英) LiDAR / Depth estimation  
キーワード(3)(和/英) 深度推定 / LiDAR  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小谷 征也 / Masaya Kotani / コタニ マサヤ
第1著者 所属(和/英) 豊田工業大学 (略称: 豊田工大)
Toyota Technological Institute (略称: TTI)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 浮田 宗伯 / Norimichi Ukita / ウキタ ノリミチ
第2著者 所属(和/英) 豊田工業大学 (略称: 豊田工大)
Toyota Technological Institute (略称: TTI)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-05-13 14:50:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2022-6 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.13 
ページ範囲 pp.30-35 
ページ数
発行日 2022-05-05 (PRMU) 


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