MilliPCD：基于手持毫米波设备的传统视觉之外室内点云生成

3D点云数据已广泛应用于自动驾驶、机器人和VR/AR等研究和商业领域。然而，基于RGB-D和LiDAR的现有点云生成系统需要稳健的照明条件和对目标场景的无遮挡视野，因此在具有挑战性的环境条件下可能无法正常工作。近年来，基于毫米波的成像系统因其 在黑暗环境中的工作能力而引起广泛关注。但这些毫米波成像系统生成的点云分辨率和质量非常差。为提高点云质量，我们设计和实现了MilliPCD——一种用于手持毫米波设备的「超越传统视觉」点云生成系统，通过集成传统信号处理与先进基于深度学习的算法。我们在从大型多样化室内环境收集的真实毫米波反射信号上评估了MilliPCD，结果表明无论在定量还是定性方面，该系统在质量上相较现有算法都有所提升。