本文探讨了一种机器学习方法，用于从单芯片MMWave雷达产生高分辨率点云。与激光雷达和基于视觉的系统不同，MMWave雷达可以在恶劣的环境中运行，并通过烟雾，雾气和灰尘等遮挡。不幸的是，与激光点云相比，当前的MMWAVE处理技术可提供差的空间分辨率。本文介绍了Radarhd，这是一种端到端的神经网络，该网络从低分辨率雷达输入中构造了激光雷达点云。由于存在镜面和虚假的反射，增强雷达图像是具有挑战性的。由于信号的类似SINC的扩展模式，雷达数据也不能很好地映射到传统的图像处理技术。我们通过在大量的RAW I/Q雷达数据上训练Radarhd与各种室内环境中的LiDar Point云配对来克服这些挑战。我们的实验表明，即使在训练期间未观察到的场景和存在浓烟的情况下，也能够产生丰富的点云。此外，Radarhd的点云足够高，足以与现有的LiDAR ODOMETIRE和映射工作流程配合使用。
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