자율주행에서 레이더 데이터 표현 탐색: 포괄적 리뷰

센서 기술과 딥러닝의 급속한 발전으로 자율주행 시스템은 지능형 차량 및 지능형 교통수단에 안전하고 효율적인 접근을 제공하고 있습니다. 이러한 장착된 센서 중에서 레이더 센서는 다양한 환경 조건에서 강력한 인식 정보를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 리뷰는 자율주행 시스템에서 활용되는 다양한 레이더 데이터 표현을 탐색하는 데 중점을 둡니다. 먼저, 레이더 인식 및 레이더 측정의 신호 처리 작업 원리를 조사하여 레이더 센서의 기능과 한계를 소개합니다. 그런 다음, ADC 신호, 레이더 텐서, 포인트 클라우드, 그리드 맵 및 마이크로 도플러 서명을 포함한 다섯 가지 레이더 표현의 생성 과정에 대해 살펴봅니다. 각 레이더 표현에 대해 관련 데이터 세트, 방법, 장점 및 한계를 검토합니다. 또한 이러한 데이터 표현에서 직면하는 문제들을 논의하고 잠재적인 연구 방향을 제안합니다. 무엇보다 이 포괄적 리뷰는 이러한 표현들이 자율 시스템 기능을 어떻게 향상시키는지에 대한 심층적인 통찰을 제공하며, 레이더 인식 연구자들을 위한 가이드를 제공합니다. 다양한 데이터 표현, 데이터 세트 및 방법을 검색하고 비교할 수 있도록, 우리는 https://radar-camera-fusion.github.io/radar에서 인터랙티브 웹사이트를 제공합니다.