論文の概要: HDMapGen: A Hierarchical Graph Generative Model of High Definition Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14880v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 17:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 18:01:10.789892
• Title: HDMapGen: A Hierarchical Graph Generative Model of High Definition Maps
• Title（参考訳）: HDMapGen: 高定義マップの階層グラフ生成モデル
• Authors: Lu Mi, Hang Zhao, Charlie Nash, Xiaohan Jin, Jiyang Gao, Chen Sun, Cordelia Schmid, Nir Shavit, Yuning Chai, Dragomir Anguelov
• Abstract要約: HDマップは道路路面の正確な定義と交通ルールの豊富な意味を持つ地図である。 実際の道路トポロジやジオメトリはごくわずかで、自動運転スタックをテストする能力は著しく制限されています。 高品質で多様なHDマップを生成可能な階層グラフ生成モデルであるHDMapGenを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.86923212296863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High Definition (HD) maps are maps with precise definitions of road lanes with rich semantics of the traffic rules. They are critical for several key stages in an autonomous driving system, including motion forecasting and planning. However, there are only a small amount of real-world road topologies and geometries, which significantly limits our ability to test out the self-driving stack to generalize onto new unseen scenarios. To address this issue, we introduce a new challenging task to generate HD maps. In this work, we explore several autoregressive models using different data representations, including sequence, plain graph, and hierarchical graph. We propose HDMapGen, a hierarchical graph generation model capable of producing high-quality and diverse HD maps through a coarse-to-fine approach. Experiments on the Argoverse dataset and an in-house dataset show that HDMapGen significantly outperforms baseline methods. Additionally, we demonstrate that HDMapGen achieves high scalability and efficiency.
• Abstract（参考訳）: High Definition (HD) マップは、道路路の正確な定義と交通ルールの豊富な意味を持つ地図である。 それらは、動きの予測や計画など、自律運転システムのいくつかの重要な段階において重要である。 しかし、現実の道路トポロジやジオメトリはごくわずかしかないため、新たな見えないシナリオに一般化するために自動運転スタックをテストする能力は著しく制限されています。 この問題に対処するために,HDマップを生成するための新しい課題を導入する。 本研究では,シーケンス,プレーングラフ,階層グラフなど,さまざまなデータ表現を用いた自己回帰モデルについて検討する。 粗大なアプローチにより高品質で多様なHDマップを生成できる階層グラフ生成モデルであるHDMapGenを提案する。 Argoverseデータセットと社内データセットの実験は、HDMapGenがベースラインメソッドを大幅に上回っていることを示している。 さらに,HDMapGenは高いスケーラビリティと効率を実現することを示す。

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