Dynamic Ego-Velocity estimation Using Moving mmWave Radar: A Phase-Based Approach

精确的自我运动测量对于各种应用非常重要，包括机器人技术、增强现实和自主导航。在这篇海报中，我们提出了mmPhase，这是一种基于单芯片毫米波（mmWave）雷达的测距框架，可用于移动平台上强大的自我运动估计，而无需额外的模式，如视觉、轮子或惯性测距。mmPhase利用基于相位的速度估计方法来克服传统多普勒分辨率的局限性。为了对mmPhase进行真实世界的评估，我们开发了一个自我车辆原型。与现有技术基线相比，mmPhase在自我速度估计方面表现出更优异的性能。

该论文旨在提出一种基于毫米波雷达的里程计框架，用于在移动平台上进行鲁棒的自我运动估计，而不需要额外的模态。

mmPhase利用基于相位的速度估计方法，克服了传统多普勒分辨率的局限性。

论文开发了一个自我车辆原型进行了实际测试，结果表明mmPhase在自我速度估计方面具有优异的性能。

在最近的相关研究中，一些论文探索了使用毫米波雷达进行自我运动估计的方法，如“Millimeter-Wave Radar-Based Ego-Motion Estimation for Autonomous Vehicles”。