論文の概要: Augmenting Lane Perception and Topology Understanding with Standard Definition Navigation Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04079v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 15:42:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 15:01:09.766038
• Title: Augmenting Lane Perception and Topology Understanding with Standard Definition Navigation Maps
• Title（参考訳）: 標準定義ナビゲーションマップによる車線知覚とトポロジ理解の強化
• Authors: Katie Z Luo, Xinshuo Weng, Yan Wang, Shuang Wu, Jie Li, Kilian Q Weinberger, Yue Wang, Marco Pavone
• Abstract要約: Standard Definition (SD) マップは、より安価で、世界中でカバーでき、スケーラブルな代替手段を提供する。 本稿では,オンライン地図予測にSDマップを統合する新しいフレームワークを提案し,Transformer を用いたエンコーダ SD Map Representations を提案する。 この拡張は、現在の最先端のオンラインマップ予測手法におけるレーン検出とトポロジー予測を一貫して(最大60%まで)大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.24861159115138
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous driving has traditionally relied heavily on costly and labor-intensive High Definition (HD) maps, hindering scalability. In contrast, Standard Definition (SD) maps are more affordable and have worldwide coverage, offering a scalable alternative. In this work, we systematically explore the effect of SD maps for real-time lane-topology understanding. We propose a novel framework to integrate SD maps into online map prediction and propose a Transformer-based encoder, SD Map Encoder Representations from transFormers, to leverage priors in SD maps for the lane-topology prediction task. This enhancement consistently and significantly boosts (by up to 60%) lane detection and topology prediction on current state-of-the-art online map prediction methods without bells and whistles and can be immediately incorporated into any Transformer-based lane-topology method. Code is available at https://github.com/NVlabs/SMERF.
• Abstract（参考訳）: 自律運転は伝統的にコストが高く労働集約的なHigh Definition(HD)マップに大きく依存しており、スケーラビリティを妨げる。 対照的に、SD(Standard Definition)マップはより安価で、世界中でカバーでき、スケーラブルな代替手段を提供する。 本研究では,リアルタイムレーントポロジ理解におけるsdマップの効果を体系的に検討する。 本稿では,オンライン地図予測にSDマップを統合する新しいフレームワークを提案し,トランスフォーマーからトランスフォーマーベースのエンコーダであるSD Map Encoder Representationsを提案する。 この強化は、ベルやホイッスルを使わずに、現在最先端のオンライン地図予測法におけるレーン検出とトポロジー予測を一貫して(最大60%)大幅に向上させ、トランスフォーマーベースのレーントポロジー法に即座に組み込むことができる。 コードはhttps://github.com/NVlabs/SMERFで入手できる。

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