SMURF: 4D 이미징 레이더를 활용한 3D 객체 탐지를 위한 공간 다중 표현 병합

4D 밀리미터파(mmWave) 레이더는 비용 효율성과 악천후 환경에서도 안정적인 작동 능력으로 인해 차량 감지 분야에서 주목받는 기술이다. 그러나 레이더 포인트 클라우드 데이터의 희소성과 노이즈 문제로 인해 이 기술의 보급이 지연되어 왔다. 본 논문에서는 단일 4D 이미징 레이더를 활용한 3차원 객체 탐지에 대한 새로운 접근법인 공간 다중 표현 융합(Spatial Multi-Representation Fusion, SMURF)을 제안한다. SMURF는 레이더 탐지 포인트에 대한 다중 표현을 활용하며, 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation, KDE)을 통해 다차원 가우시안 혼합 분포의 기둥화(pillarization) 및 밀도 특성 등을 포함한다. KDE는 제한된 각도 해상도와 레이더 신호의 다중 경로 전파로 인한 측정 부정확성을 효과적으로 완화하며, 포인트 클라우드의 희소성 문제를 밀도 특성의 캡처를 통해 완화하는 데 기여한다. View-of-Delft(VoD) 및 TJ4DRadSet 데이터셋에서 수행된 실험 평가를 통해 SMURF의 효과성과 일반화 능력이 입증되었으며, 최근 제안된 4D 이미징 레이더 기반 단일 표현 모델들보다 우수한 성능을 보였다. 또한, 카메라와의 융합 기술을 사용하지 않고도 4D 이미징 레이더만을 활용함에도 불구하고, 최신 기술 수준의 4D 이미징 레이더-카메라 융합 기반 방법과 비견되는 성능을 달성하였다. 구체적으로 TJ4DRadSet 데이터셋의 Bird’s-Eye View에서 평균 정밀도(mAP)가 1.22% 향상되었으며, VoD 데이터셋 전체 어노테이션 영역에서 3D 평균 정밀도는 1.32% 향상되었다. 제안된 방법은 인퍼런스 시간이 매우 짧아 실시간 탐지에 필요한 도전 과제를 효과적으로 해결하였으며, 두 데이터셋에서 대부분의 스캔에 대해 인퍼런스 시간이 0.05초 이내로 유지되었다. 본 연구는 4D mmWave 레이더의 잠재력을 입증하며, 4D 이미징 레이더를 활용한 3차원 객체 탐지 분야에서 향후 연구에 대한 강력한 기준을 제시한다.