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/2303.08815v3
• Date: Thu, 15 Aug 2024 01:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 19:24:40.576581
• 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,経路に基づくオンラインレーングラフ構築手法であるLaneGAPについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.682460811194694
• 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 and results in suboptimal performance. 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 superior accuracy and efficiency of LaneGAP over conventional pixel-based and piece-based methods on the challenging nuScenes and Argoverse2 datasets under controllable and fair conditions. Compared to the recent state-of-the-art piece-wise method TopoNet on the OpenLane-V2 dataset, LaneGAP still outperforms by 1.6 mIoU, further validating the effectiveness of path-wise modeling. Abundant visualizations in the supplementary material show LaneGAP can cope with diverse traffic conditions. Code is released at \url{https://github.com/hustvl/LaneGAP}.
• 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。 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。 自動走行車は、軌道計画のためのレーングラフからの経路固有のガイダンスも必要である。 交通の流れを示す経路はレーングラフの原始的部分であると主張する。 そこで本研究では,レーンの連続性を良好に保ち,計画のための交通情報を符号化した経路グラフを,新しいパスワイズで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。 制御可能かつ公正な条件下での難解なnuScenesとArgoverse2データセットに対する従来のピクセルベースおよびピースベース手法よりも、LaneGAPの精度と効率を質的かつ定量的に示す。 OpenLane-V2データセット上の最近の最先端のピースワイドメソッドであるTopoNetと比較すると、LaneGAPは1.6 mIoUよりもパフォーマンスが優れており、パスワイドモデリングの有効性が検証されている。 補足資料には、LaneGAPが様々な交通状況に対処できることが示されている。 コードは \url{https://github.com/hustvl/LaneGAP} でリリースされる。

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