論文の概要: SuperFusion: Multilevel LiDAR-Camera Fusion for Long-Range HD Map Generation and Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15656v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 18:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:28:19.025092
• Title: SuperFusion: Multilevel LiDAR-Camera Fusion for Long-Range HD Map Generation and Prediction
• Title（参考訳）: SuperFusion:Long-Range HD Map生成と予測のためのマルチレベルLiDAR-Camera Fusion
• Authors: Hao Dong, Xianjing Zhang, Xuan Jiang, Jun Zhang, Jintao Xu, Rui Ai, Weihao Gu, Huimin Lu, Juho Kannala and Xieyuanli Chen
• Abstract要約: 我々は,複数のレベルでLiDARとカメラデータの融合を利用したSuperFusionという新しいネットワークを提案する。 その結果,提案手法により予測される長距離HDマップを用いることで,自動運転車の経路計画を改善することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.061273391348376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-definition (HD) semantic map generation of the environment is an essential component of autonomous driving. Existing methods have achieved good performance in this task by fusing different sensor modalities, such as LiDAR and camera. However, current works are based on raw data or network feature-level fusion and only consider short-range HD map generation, limiting their deployment to realistic autonomous driving applications. In this paper, we focus on the task of building the HD maps in both short ranges, i.e., within 30 m, and also predicting long-range HD maps up to 90 m, which is required by downstream path planning and control tasks to improve the smoothness and safety of autonomous driving. To this end, we propose a novel network named SuperFusion, exploiting the fusion of LiDAR and camera data at multiple levels. We benchmark our SuperFusion on the nuScenes dataset and a self-recorded dataset and show that it outperforms the state-of-the-art baseline methods with large margins. Furthermore, we propose a new metric to evaluate the long-range HD map prediction and apply the generated HD map to a downstream path planning task. The results show that by using the long-range HD maps predicted by our method, we can make better path planning for autonomous vehicles. The code will be available at https://github.com/haomo-ai/SuperFusion.
• Abstract（参考訳）: 環境の高精細(HD)セマンティックマップ生成は自律運転の重要な構成要素である。 既存の手法は、LiDARやカメラなど、様々なセンサーモードを融合することにより、このタスクにおいて優れたパフォーマンスを実現している。 しかし、現在の作業は生のデータやネットワークの機能レベルの融合に基づいており、短距離のhdマップ生成のみを考慮し、現実的な自動運転アプリケーションへのデプロイを制限している。 本稿では,30m以内の短距離でHDマップを構築する作業と,下流経路計画と制御タスクが必要とする90mまでの長距離HDマップの予測に焦点をあてて,自動運転の滑らかさと安全性を向上させる。 そこで本研究では,LiDARとカメラデータの融合を利用したSuperFusionというネットワークを提案する。 我々は、nuScenesデータセットと自己記録データセットでSuperFusionをベンチマークし、最先端のベースラインメソッドよりも大きなマージンを持つことを示す。 さらに,長距離HDマップの予測評価のための新しい指標を提案し,生成したHDマップを下流経路計画タスクに適用する。 その結果,提案手法で予測した長距離hdマップを用いることで,自動運転車の経路計画を改善することが可能となった。 コードはhttps://github.com/haomo-ai/SuperFusion.comから入手できる。

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