論文の概要: Lane Graph as Path: Continuity-preserving Path-wise Modeling for Online Lane Graph Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08815v2
• Date: Sun, 17 Dec 2023 10:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 21:05:58.492206
• Title: Lane Graph as Path: Continuity-preserving Path-wise Modeling for Online Lane Graph Construction
• Title（参考訳）: パスとしてのレーングラフ:オンラインレーングラフ構築のための連続保存パスワイズモデリング
• Authors: Bencheng Liao, Shaoyu Chen, Bo Jiang, Tianheng Cheng, Qian Zhang, Wenyu Liu, Chang Huang, Xinggang Wang
• Abstract要約: レーングラフの構築は、自動運転において有望だが挑戦的な課題である。 従来の方法は、通常、ピクセルまたはピースレベルでレーングラフをモデル化し、ピクセルワイドまたはピースワイド接続によってレーングラフを復元する。 本稿では,パスに基づくオンラインレーングラフ構築手法であるLaneGAPを提案し,パスをエンドツーエンドで学習し,Path2Graphアルゴリズムを用いてレーングラフを復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.56387340366052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online lane graph construction is a promising but challenging task in autonomous driving. Previous methods usually model the lane graph at the pixel or piece level, and recover the lane graph by pixel-wise or piece-wise connection, which breaks down the continuity of the lane. Human drivers focus on and drive along the continuous and complete paths instead of considering lane pieces. Autonomous vehicles also require path-specific guidance from lane graph for trajectory planning. We argue that the path, which indicates the traffic flow, is the primitive of the lane graph. Motivated by this, we propose to model the lane graph in a novel path-wise manner, which well preserves the continuity of the lane and encodes traffic information for planning. We present a path-based online lane graph construction method, termed LaneGAP, which end-to-end learns the path and recovers the lane graph via a Path2Graph algorithm. We qualitatively and quantitatively demonstrate the superiority of LaneGAP over conventional pixel-based and piece-based methods on challenging nuScenes and Argoverse2 datasets. Abundant visualizations show LaneGAP can cope with diverse traffic conditions. Code and models will be released at \url{https://github.com/hustvl/LaneGAP} for facilitating future research.
• Abstract（参考訳）: オンラインレーングラフの構築は、自動運転において有望だが挑戦的なタスクである。 従来の方法は、通常、レーングラフをピクセルまたはピースレベルでモデル化し、レーングラフをピクセル単位またはセグメント単位の接続で復元し、レーンの連続性を壊す。 人間のドライバーは車線ではなく、連続した経路と完全な経路に焦点を合わせ、運転する。 自動運転車は軌道計画のために車線グラフからの経路特定ガイダンスも必要である。 我々は、交通の流れを示す経路がレーングラフの原始であると主張する。 そこで本研究では,レーンの連続性をよく保ち,計画のための交通情報をエンコードする新しいパスワイズ方式でレーングラフをモデル化することを提案する。 本稿では,パスに基づくオンラインレーングラフ構築手法であるLaneGAPを提案し,パスをエンドツーエンドで学習し,Path2Graphアルゴリズムを用いてレーングラフを復元する。 我々は,従来のピクセルベースおよびピースベース手法であるnuSceneとArgoverse2データセットに対するLaneGAPの優位性を質的に定量的に検証した。 LaneGAPは様々な交通状況に対処できる。 コードとモデルは将来の研究を促進するために \url{https://github.com/hustvl/lanegap}でリリースされる。

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