今天介绍一篇使用Diffusion模型来生成超分辨率雷达点云的方法。毫米波雷达传感器在不利的环境条件下可以保持稳定的性能，使其成为室外移动机器人全天候感知任务的一个有希望的解决方案。然而，雷达点云相对稀疏，包含大量鬼点，极大地限制了毫米波雷达技术的发展。

在本文中，作者提出了一种新的三维点云超分辨率方法，称为雷达扩散（Radar Diffusion）。本文的方法采用逆均值随机微分方程 (SDE) 定义的扩散模型。使用提出的具有对应LiDAR点云监督的新目标函数，能够有效地处理雷达鬼点，并将稀疏的毫米波雷达点云增强到密集的像激光雷达的点云。在两个不同的数据集上评估了本文提出的方法，实验结果表明本文提出的方法在3D雷达超分辨率任务中优于最先进的基线方法。此外，还证明了增强的雷达点云能够用于下游雷达配准任务。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.06012

1. Approach

2. Experimental Evaluation

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本文使用的扩散模型可以参考这篇论文：Image Restoration with Mean-Reverting Stochastic Differential Equations