論文の概要: Mind the map! Accounting for existing map information when estimating online HDMaps from sensor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10517v2
- Date: Thu, 14 Mar 2024 15:09:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-16 02:12:48.818763
- Title: Mind the map! Accounting for existing map information when estimating online HDMaps from sensor
- Title（参考訳）: 地図を考えて! オンラインHDMapをセンサから推定する際の既存の地図情報の会計
- Authors: Rémy Sun, Li Yang, Diane Lingrand, Frédéric Precioso,
- Abstract要約: HDMapをセンサーから推定することで、コストを大幅に削減できる。
提案手法は,HDMapを推定する際の正確な状況の既存のマップを推定する。
我々は,新しいオンラインHDMap推定フレームワークであるMapEXを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.275704436439012
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While HDMaps are a crucial component of autonomous driving, they are expensive to acquire and maintain. Estimating these maps from sensors therefore promises to significantly lighten costs. These estimations however overlook existing HDMaps, with current methods at most geolocalizing low quality maps or considering a general database of known maps. In this paper, we propose to account for existing maps of the precise situation studied when estimating HDMaps. We identify 3 reasonable types of useful existing maps (minimalist, noisy, and outdated). We also introduce MapEX, a novel online HDMap estimation framework that accounts for existing maps. MapEX achieves this by encoding map elements into query tokens and by refining the matching algorithm used to train classic query based map estimation models. We demonstrate that MapEX brings significant improvements on the nuScenes dataset. For instance, MapEX - given noisy maps - improves by 38% over the MapTRv2 detector it is based on and by 8% over the current SOTA.
- Abstract（参考訳）: HDMapsは自動運転の重要なコンポーネントだが、買収とメンテナンスには費用がかかる。
そのため、センサーからこれらのマップを推定することで、コストを大幅に削減できる。
しかし、これらの推定は既存のHDMapを見落とし、ほとんどの場合、低品質の地図を地理的に配置したり、既知の地図の一般的なデータベースを考慮に入れたりする。
本稿では,HDMapを推定する際の高精度な状況の既存のマップについて考察する。
3種類の有用な既存地図(ミニマリスト、ノイズ、時代遅れ)を同定する。
また、既存の地図を考慮した新しいオンラインHDMap推定フレームワークであるMapEXについても紹介する。
MapEXは、Map要素をクエリトークンにエンコードし、古典的なクエリベースのマップ推定モデルをトレーニングするために使用されるマッチングアルゴリズムを精細化する。
MapEXはnuScenesデータセットに大幅な改善をもたらすことを実証しています。
例えば、MapEX(ノイズの多いマップ)は、現在のSOTAをベースとしたMapTRv2検出器よりも38%改善され、現在のSOTAよりも8%改善されている。
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