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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15656v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 15:01:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:56:47.281960
• Title: SuperFusion: Multilevel LiDAR-Camera Fusion for Long-Range HD Map Generation
• Title（参考訳）: SuperFusion:Long-Range HD Map生成のためのマルチレベルLiDAR-Camera Fusion
• Authors: Hao Dong, Weihao Gu, Xianjing Zhang, Jintao Xu, Rui Ai, Huimin Lu, Juho Kannala, 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。 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手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.840020080021292
• License:
• 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 use LiDAR depth to improve image depth estimation and use image features to guide long-range LiDAR feature prediction. 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 on all intervals. Additionally, we apply the generated HD map to a downstream path planning task, demonstrating that the long-range HD maps predicted by our method can lead to better path planning for autonomous vehicles. Our code has been released 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機能レベルの融合に基づいており、短い範囲のHDマップ生成のみを考慮しており、現実的な自律運転アプリケーションへのデプロイメントを制限している。 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。 We use LiDAR depth to improve image depth estimation and using image features to guide long-range LiDAR feature prediction。 我々は、nuScenesデータセットと自己記録データセットについてSuperFusionをベンチマークし、すべての間隔で大きなマージンを持つ最先端のベースライン手法よりも優れていることを示す。 さらに、生成したHDマップを下流経路計画タスクに適用し、提案手法により予測される長距離HDマップが、自動運転車のより良い経路計画に繋がることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/haomo-ai/SuperFusion.comでリリースされています。

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