論文の概要: Trajectory Prediction for Autonomous Driving with Topometric Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03869v1
• Date: Sun, 9 May 2021 08:16:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 14:37:28.445360
• Title: Trajectory Prediction for Autonomous Driving with Topometric Map
• Title（参考訳）: 地形マップを用いた自動運転の軌道予測
• Authors: Jiaolong Xu, Liang Xiao, Dawei Zhao, Yiming Nie, Bin Dai
• Abstract要約: 最先端の自動運転システムは、ローカライゼーションとナビゲーションのための高定義(HD)マップに依存している。 マップレス自動運転のためのエンドツーエンドトランスネットワークベースのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.831436392239585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art autonomous driving systems rely on high definition (HD) maps for localization and navigation. However, building and maintaining HD maps is time-consuming and expensive. Furthermore, the HD maps assume structured environment such as the existence of major road and lanes, which are not present in rural areas. In this work, we propose an end-to-end transformer networks based approach for map-less autonomous driving. The proposed model takes raw LiDAR data and noisy topometric map as input and produces precise local trajectory for navigation. We demonstrate the effectiveness of our method in real-world driving data, including both urban and rural areas. The experimental results show that the proposed method outperforms state-of-the-art multimodal methods and is robust to the perturbations of the topometric map. The code of the proposed method is publicly available at \url{https://github.com/Jiaolong/trajectory-prediction}.
• Abstract（参考訳）: 最先端の自動運転システムは、ローカライゼーションとナビゲーションのための高定義(HD)マップに依存している。 しかし、HDマップの構築とメンテナンスには時間と費用がかかる。 さらにhdマップは、農村部では存在していない主要道路や車線の存在などの構造環境を想定している。 本研究では,マップレス自動運転のためのエンドツーエンドトランスフォーマーネットワークを提案する。 提案モデルでは, 生のLiDARデータとノイズトポロジカルマップを入力として, ナビゲーションのための正確な局所軌道を生成する。 都市部と農村部を含む実世界の運転データにおいて,本手法の有効性を示す。 実験の結果,提案手法は最先端のマルチモーダル手法よりも優れており,地形図の摂動に頑健であることがわかった。 提案手法のコードは \url{https://github.com/Jiaolong/trajectory-prediction} で公開されている。

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