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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种用于自动驾驶车辆的4D毫米波雷达自监督里程计方法，包括：在训练阶段，利用特征编码模块对滑动窗口内的每一帧点云进行多尺度特征提取，将相邻帧点云的多尺度特征聚合为关联特征；针对多尺度特征、关联特征以及输入信息进行编码，得到编码特征；将编码特征输入位姿解码模块，估计初始的位姿变换，并由位姿细化模块对初始的位姿变换进行优化，再结合点置信度估计模块，通过自监督损失函数实现里程计网络的训练；在推理阶段，将连续两帧点云输入里程计网络，输出得到车辆自我运动估计结果。与现有技术相比，本发明能有效提取稀疏嘈杂的4D毫米波雷达点云特征，减少动态物体和噪声的干扰，获得优越的4D毫米波雷达里程计性能。
主权项：1.一种用于自动驾驶车辆的4D毫米波雷达自监督里程计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在训练阶段，利用特征编码模块对滑动窗口内的每一帧点云进行多尺度特征提取，得到各帧点云对应的多尺度特征；S2、将相邻帧点云的多尺度特征聚合为关联特征；S3、针对多尺度特征、关联特征以及输入信息进行编码，得到编码特征，其中输入信息包括RRV信息和RCS信息；S4、将编码特征输入位姿解码模块，估计初始的位姿变换，并由位姿细化模块对初始的位姿变换进行优化，再结合点置信度估计模块，通过自监督损失函数实现里程计网络的训练；S5、在推理阶段，将连续两帧点云输入里程计网络，依次经过特征编码模块、位姿解码模块和位姿细化模块，输出得到车辆自我运动估计结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种用于自动驾驶车辆的4D毫米波雷达自监督里程计方法
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