장소 인식(place recognition)은 강건한 장기 자율성을 달성하는 데 중요한 역할을 한다. 실제 환경의 로봇은 다양한 기상 조건(예: 흐림, 폭우, 눈 오는 상황)에 직면하며, 대부분의 센서(i.e. 카메라, LiDAR)는 본질적으로 가시 전자기파 영역 또는 그 근처에서 작동하기 때문에 불리한 기상 조건에 민감하여 신뢰할 수 있는 위치 추정(localization)이 어렵다. 이에 반해 레이더는 긴 전자기파로 인해 환경 변화의 영향을 덜 받으며 날씨에 독립적이어서 주목받고 있다. 본 연구에서는 레이더 기반의 경량(lightweight)이며 강건한 장소 인식을 제안한다. 우리는 1차원 고리형(one-dimensional ring-shaped) 기술(description)을 선택함으로써 회전 불변성(rotational invariance)과 경량성을 달성하고, 특징(feature)과의 반대되는 잡음 특성을 이용하여 허위 탐지(false detection)의 영향을 완화함으로써 강건성을 확보한다. 또한 초기 방위(initial heading)를 추정할 수 있으며, 이는 온보드 컴퓨팅(onboard computing)을 고려하는, 주행거리계(odometry)와 정합(registration)을 결합하는 SLAM 파이프라인 구축에 도움을 준다. 제안된 방법은 다양한 시나리오(즉, 단일 세션, 다중 세션, 서로 다른 기상 조건)에 걸쳐 엄격한 검증을 통해 시험되었다. 특히 OORD 데이터셋과 같이 구조적 정보가 결여된 극한 환경의 결과를 통해, 우리의 기술자가 신뢰할 수 있는 장소 인식 성능을 달성함을 검증한다.

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