レーダーデータの疎さと曖昧さを解消するためには、GET-UPのような幾何学的情報を考慮した深度推定フレームワークが有効です。このアプローチでは、2Dおよび3Dのレーダーデータを統合し、注意機構を用いたグラフニューラルネットワーク（GNN）を活用して、レーダーポイントの特徴を効果的に抽出します。さらに、ポイントクラウドのアップサンプリングを行うことで、レーダーデータの密度を高め、位置の精度を向上させることができます。これにより、レーダーデータのノイズを軽減し、より正確な深度推定が可能になります。また、異なる距離範囲に応じた適応的なスパース畳み込みブロック（ASCB）を導入することで、遠くのオブジェクトに対する特徴抽出の精度を向上させることも重要です。