CFEAR 레이더오도메트리 - 효율적이고 정확한 레이더 오도메트리를 위한 보수적 필터링

이 논문은 대규모 레이더 오도메트리 추정을 위한 정확하고, 매우 효율적이며, 학습 과정이 필요 없는 새로운 방법인 CFEAR 레이더 오도메트리(CFEAR Radarodometry)를 제안한다. 각 아즈임스 방향에서 가장 강한 k개의 반사 신호를 유지하는 필터링 기법을 사용하고, 추가적으로 카르테시안 공간에서 레이더 데이터를 필터링함으로써, 효율적이고 정확한 스캔 매칭을 위한 희소한 방향성 표면 점들을 계산할 수 있다. 등록(registration)은 점-선(point-to-line) 거리 측도를 최소화함으로써 수행되며, 아웃라이어에 대한 강건성을 Huber 손실 함수를 통해 달성한다. 또한 최신 스캔을 히스토리 형태의 키프레임 집합에 동시에 등록함으로써 드리프트를 추가로 감소시킬 수 있었으며, 본 오도메트리 방법이 단 하나의 파라미터도 변경하지 않고 다양한 센서 모델과 데이터셋에 일반화됨을 확인하였다. 제안된 방법은 세 가지 매우 다른 환경에서 평가되었으며, 공개된 도시형 레이더 오도메트리 벤치마크에서 공간적 교차 검증을 통한 최신 기술 대비 전반적인 이동 오차가 1.76%로 개선되었으며, 단일 노트북 CPU 스레드에서 55Hz의 속도로 실시간 동작이 가능함을 입증하였다.