論文の概要: EgoVM: Achieving Precise Ego-Localization using Lightweight Vectorized Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08991v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 06:07:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 16:21:55.373908
• Title: EgoVM: Achieving Precise Ego-Localization using Lightweight Vectorized Maps
• Title（参考訳）: EgoVM: 軽量ベクトルマップによる精密Egoローカライゼーションの実現
• Authors: Yuzhe He, Shuang Liang, Xiaofei Rui, Chengying Cai, Guowei Wan
• Abstract要約: 本稿では,従来の最先端手法に匹敵するローカライズ精度を実現するエンド・ツー・エンドのローカライズネットワークであるEgoVMを提案する。 我々は、学習可能なセマンティック埋め込みを用いて、マップ要素のセマンティックタイプを符号化し、セマンティックセマンティックセグメンテーションでそれらを監督する。 本研究では,頑健なヒストグラムに基づくポーズ解法を用いて,候補ポーズを徹底的に探索することで最適なポーズを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.450650025266379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and reliable ego-localization is critical for autonomous driving. In this paper, we present EgoVM, an end-to-end localization network that achieves comparable localization accuracy to prior state-of-the-art methods, but uses lightweight vectorized maps instead of heavy point-based maps. To begin with, we extract BEV features from online multi-view images and LiDAR point cloud. Then, we employ a set of learnable semantic embeddings to encode the semantic types of map elements and supervise them with semantic segmentation, to make their feature representation consistent with BEV features. After that, we feed map queries, composed of learnable semantic embeddings and coordinates of map elements, into a transformer decoder to perform cross-modality matching with BEV features. Finally, we adopt a robust histogram-based pose solver to estimate the optimal pose by searching exhaustively over candidate poses. We comprehensively validate the effectiveness of our method using both the nuScenes dataset and a newly collected dataset. The experimental results show that our method achieves centimeter-level localization accuracy, and outperforms existing methods using vectorized maps by a large margin. Furthermore, our model has been extensively tested in a large fleet of autonomous vehicles under various challenging urban scenes.
• Abstract（参考訳）: 自動運転には正確で信頼性の高いエゴローカライズが不可欠である。 本稿では,最先端の手法と同等のローカライズ精度を実現するとともに,重みのある点ベースの地図の代わりに軽量なベクトル化地図を用いる,エンドツーエンドのローカライズネットワークであるegovmを提案する。 まず、オンラインのマルチビュー画像とlidar point cloudからbev機能を抽出する。 次に,マップ要素の意味型をエンコードし,意味セグメンテーションでそれらを監督し,それらの特徴表現をbev機能と一貫性を持たせるために,学習可能な意味埋め込みを用いた。 その後、map要素の学習可能な意味埋め込みと座標からなるmapクエリをtransformerデコーダに供給し、bev機能とのクロスモダリティマッチングを行う。 最後に,ロバストなヒストグラムベースのポーズソルバを用いて,候補ポーズを徹底的に探索することで最適なポーズを推定する。 nuScenesデータセットと新たに収集したデータセットの両方を用いて,本手法の有効性を総合的に検証した。 実験の結果, 提案手法はセンチメートルレベルの位置推定精度を達成し, ベクトル化地図を用いた既存手法を大きなマージンで上回った。 さらに,我々のモデルは,様々な挑戦的な都市環境下で,大規模な自動運転車で広範囲にテストされてきた。

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