Variational Bayesian Expectation Maximization for Radar Map Estimation

For self-localization, a detailed and reliable map of the environment can be used to relate sensor data to static features with known locations. This paper presents a method for construction of detailed radar maps that describe the expected intensity of detections. Specifically, the measurements are modelled by an inhomogeneous Poisson process with a spatial intensity function given by the sum of a constant clutter level and an unnormalized Gaussian mixture. A substantial difficulty with radar mapping is the presence of data association uncertainties, i.e., the unknown associations between measurements and landmarks. In this paper, the association variables are introduced as hidden variables in a variational Bayesian expectation maximization (VBEM) framework, resulting in a computationally efficient mapping algorithm that enables a joint estimation of the number of landmarks and their parameters

Interlacing Self-Localization, Moving Object Tracking and Mapping for 3D Range Sensors

This work presents a solution for autonomous vehicles to detect arbitrary moving traffic participants and to precisely determine the motion of the vehicle. The solution is based on three-dimensional images captured with modern range sensors like e.g. high-resolution laser scanners. As result, objects are tracked and a detailed 3D model is built for each object and for the static environment. The performance is demonstrated in challenging urban environments that contain many different objects

Pre-Trained Driving in Localized Surroundings with Semantic Radar Information and Machine Learning

Entlang der Signalverarbeitungskette von Radar Detektionen bis zur Fahrzeugansteuerung, diskutiert diese Arbeit eine semantischen Radar Segmentierung, einen darauf aufbauenden Radar SLAM, sowie eine im Verbund realisierte autonome Parkfunktion. Die Radarsegmentierung der (statischen) Umgebung wird durch ein Radar-spezifisches neuronales Netzwerk RadarNet erreicht. Diese Segmentierung ermöglicht die Entwicklung des semantischen Radar Graph-SLAM SERALOC. Auf der Grundlage der semantischen Radar SLAM Karte wird eine beispielhafte autonome Parkfunktionalität in einem realen Versuchsträger umgesetzt. Entlang eines aufgezeichneten Referenzfades parkt die Funktion ausschließlich auf Basis der Radar Wahrnehmung mit bisher unerreichter Positioniergenauigkeit. Im ersten Schritt wird ein Datensatz von 8.2 · 10^6 punktweise semantisch gelabelten Radarpunktwolken über eine Strecke von 2507.35m generiert. Es sind keine vergleichbaren Datensätze dieser Annotationsebene und Radarspezifikation öffentlich verfügbar. Das überwachte Training der semantischen Segmentierung RadarNet erreicht 28.97% mIoU auf sechs Klassen. Außerdem wird ein automatisiertes Radar-Labeling-Framework SeRaLF vorgestellt, welches das Radarlabeling multimodal mittels Referenzkameras und LiDAR unterstützt. Für die kohärente Kartierung wird ein Radarsignal-Vorfilter auf der Grundlage einer Aktivierungskarte entworfen, welcher Rauschen und andere dynamische Mehrwegreflektionen unterdrückt. Ein speziell für Radar angepasstes Graph-SLAM-Frontend mit Radar-Odometrie Kanten zwischen Teil-Karten und semantisch separater NDT Registrierung setzt die vorgefilterten semantischen Radarscans zu einer konsistenten metrischen Karte zusammen. Die Kartierungsgenauigkeit und die Datenassoziation werden somit erhöht und der erste semantische Radar Graph-SLAM für beliebige statische Umgebungen realisiert. Integriert in ein reales Testfahrzeug, wird das Zusammenspiel der live RadarNet Segmentierung und des semantischen Radar Graph-SLAM anhand einer rein Radar-basierten autonomen Parkfunktionalität evaluiert. Im Durchschnitt über 42 autonome Parkmanöver (∅3.73 km/h) bei durchschnittlicher Manöverlänge von ∅172.75m wird ein Median absoluter Posenfehler von 0.235m und End-Posenfehler von 0.2443m erreicht, der vergleichbare Radar-Lokalisierungsergebnisse um ≈ 50% übertrifft. Die Kartengenauigkeit von veränderlichen, neukartierten Orten über eine Kartierungsdistanz von ∅165m ergibt eine ≈ 56%-ige Kartenkonsistenz bei einer Abweichung von ∅0.163m. Für das autonome Parken wurde ein gegebener Trajektorienplaner und Regleransatz verwendet