論文の概要: Complementing Onboard Sensors with Satellite Map: A New Perspective for HD Map Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15427v2
• Date: Tue, 19 Sep 2023 11:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 18:59:47.733896
• Title: Complementing Onboard Sensors with Satellite Map: A New Perspective for HD Map Construction
• Title（参考訳）: 衛星マップによる搭載センサの補完:hdマップ構築のための新しい展望
• Authors: Wenjie Gao, Jiawei Fu, Yanqing Shen, Haodong Jing, Shitao Chen, Nanning Zheng
• Abstract要約: 高精細(HD)マップは自律運転システムにおいて重要な役割を担っている。 近年,車載センサを用いてHDマップをリアルタイムに構築する手法が提案されている。 搭載センサーを補完する衛星地図を用いて,HDマップ構築を促進する新しい視点を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.0701760075554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-definition (HD) maps play a crucial role in autonomous driving systems. Recent methods have attempted to construct HD maps in real-time using vehicle onboard sensors. Due to the inherent limitations of onboard sensors, which include sensitivity to detection range and susceptibility to occlusion by nearby vehicles, the performance of these methods significantly declines in complex scenarios and long-range detection tasks. In this paper, we explore a new perspective that boosts HD map construction through the use of satellite maps to complement onboard sensors. We initially generate the satellite map tiles for each sample in nuScenes and release a complementary dataset for further research. To enable better integration of satellite maps with existing methods, we propose a hierarchical fusion module, which includes feature-level fusion and BEV-level fusion. The feature-level fusion, composed of a mask generator and a masked cross-attention mechanism, is used to refine the features from onboard sensors. The BEV-level fusion mitigates the coordinate differences between features obtained from onboard sensors and satellite maps through an alignment module. The experimental results on the augmented nuScenes showcase the seamless integration of our module into three existing HD map construction methods. The satellite maps and our proposed module notably enhance their performance in both HD map semantic segmentation and instance detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 高精細(HD)マップは自動運転システムにおいて重要な役割を担っている。 近年,車載センサを用いたhdマップの構築が試みられている。 検出範囲に対する感度や近くの車両による閉塞に対する感受性など、車載センサの固有の制限のため、複雑なシナリオや長距離検出タスクにおいて、これらの手法の性能は著しく低下する。 本稿では,搭載センサを補完する衛星地図を用いて,HDマップ構築を促進する新しい視点について検討する。 まず,各サンプルのサテライトマップタイルをnuscenesで生成し,さらなる研究のために補足データセットを公開する。 衛星地図と既存の手法をよりよく統合するために,特徴レベルの融合とBEVレベルの融合を含む階層型融合モジュールを提案する。 マスクジェネレータとマスク付きクロスアテンション機構で構成された機能レベルの融合は、搭載センサーの機能を洗練するために使用される。 BEVレベルの融合は、搭載センサーから得られた特徴とアライメントモジュールによる衛星マップの座標差を緩和する。 拡張したnuScenesの実験結果は,既存の3つのHDマップ構築手法へのモジュールのシームレスな統合を示している。 衛星地図と提案モジュールは,HDマップセマンティックセグメンテーションとインスタンス検出タスクの両方において,その性能を著しく向上させる。

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