0. 笔者个人体会

相对视觉和LiDAR SLAM来说，基于Radar的SLAM较为小众。但视觉SLAM对光照和低纹理区域敏感，在室内使用还有隐私问题。LIDAR SLAM在长走廊、雾烟尘等退化环境效果不好。所以在一些专用领域，Radar SLAM还是有不可替代的价值。

今天笔者将为大家分享伊利诺伊大学和北京大学联合提出的最新工作Radarize，是一种基于小型低成本Radar的SLAM算法。Radarize利用FMCW雷达信号的特性，甚至超越了Radar+IMU的SLAM算法。

下面一起来阅读一下这项工作，文末附论文链接~

这里我们成立了一个SLAM交流群，感兴趣的小伙伴可以进群一起交流。

1. 这篇文章希望解决什么问题？

现有的Radar SLAM主要有如下几个问题：

（1）、在走廊等低纹理场景，由于缺乏明显的几何特征，导致当前帧可能和距离很远的帧发生误匹配（a）；

（2）、IMU在恒速模式下会产生较大噪声，且IMU和Radar的外参标定、时间同步很难操作；

（3）、无线电信号反射会在Radar地图中产生伪影（b）；

（4）、3D地图投影到2D时，受到单片毫米波雷达的方位波束影响，地板和天花板反射会