A Survey of mmWave Radar-Based Sensing in Autonomous Vehicles, Smart Homes and Industry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sensing technology plays a crucial role in bridging the physical and digital worlds. By transforming a multitude of physical phenomena into digital data, it significantly enhances our understanding of the environment and is instrumental in a wide range of applications. Given the wide bandwidth and short wavelength characteristics, millimeter wave (mmWave) radar sensing is considered one of the most promising sensing techniques beyond mmWave communication. In this paper, we provide a comprehensive survey of mmWave radar-based sensing techniques and applications in autonomous vehicles, smart homes, and industry. Specifically, we first review widely exploited mmWave radar techniques and signal processing techniques from the perspective of dedicated radars and communication integration, which are the basis of mmWave radar sensing. Then, we introduce mainstream machine learning techniques, especially the latest deep learning techniques for designing applications with mmWave signals. Related hardware devices, available public datasets, and evaluation metrics are also presented. Afterward, we provide a taxonomy of emerging mmWave radar sensing applications, and review the developments in object detection, ego-motion estimation, simultaneous localization and mapping, activity recognition, pose estimation, gesture recognition, speech recognition, vital sign monitoring, user authentication, indoor positioning, industrial imaging, industrial measurement, environmental monitoring, etc. We conclude the paper by discussing challenges and potential future research directions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle