論文の概要: Team Samsung-RAL: Technical Report for 2024 RoboDrive Challenge-Robust Map Segmentation Track
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10567v1
- Date: Fri, 17 May 2024 06:40:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 16:52:18.074077
- Title: Team Samsung-RAL: Technical Report for 2024 RoboDrive Challenge-Robust Map Segmentation Track
- Title（参考訳）: チームSamsung-RAL:2024 RoboDrive Challenge-Robust Map Segmentation Trackの技術レポート
- Authors: Xiaoshuai Hao, Yifan Yang, Hui Zhang, Mengchuan Wei, Yi Zhou, Haimei Zhao, Jing Zhang,
- Abstract要約: 本報告では2024年のRoboDrive Challenge Robust Map Trackの技術的詳細について述べる。
ロバストマップのトラックは、様々な運転条件下でのBEVマップにおける複雑な運転シーン要素のセグメンテーションに焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.79078134061912
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this report, we describe the technical details of our submission to the 2024 RoboDrive Challenge Robust Map Segmentation Track. The Robust Map Segmentation track focuses on the segmentation of complex driving scene elements in BEV maps under varied driving conditions. Semantic map segmentation provides abundant and precise static environmental information crucial for autonomous driving systems' planning and navigation. While current methods excel in ideal circumstances, e.g., clear daytime conditions and fully functional sensors, their resilience to real-world challenges like adverse weather and sensor failures remains unclear, raising concerns about system safety. In this paper, we explored several methods to improve the robustness of the map segmentation task. The details are as follows: 1) Robustness analysis of utilizing temporal information; 2) Robustness analysis of utilizing different backbones; and 3) Data Augmentation to boost corruption robustness. Based on the evaluation results, we draw several important findings including 1) The temporal fusion module is effective in improving the robustness of the map segmentation model; 2) A strong backbone is effective for improving the corruption robustness; and 3) Some data augmentation methods are effective in improving the robustness of map segmentation models. These novel findings allowed us to achieve promising results in the 2024 RoboDrive Challenge-Robust Map Segmentation Track.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,RoboDrive Challenge Robust Map Segmentation Track(RoboDriveチャレンジロバストマップセグメンテーショントラック)への提出の技術的詳細について述べる。
ロバストマップセグメンテーショントラックは、様々な運転条件下でのBEVマップにおける複雑な運転シーン要素のセグメンテーションに焦点を当てている。
セマンティックマップセグメンテーションは、自律運転システムの計画とナビゲーションに不可欠な、豊富で正確な静的環境情報を提供する。
現在の手法は、例えば、晴れた昼の状況や完全に機能するセンサーなど、理想的な状況では優れているが、悪天候やセンサーの故障といった現実の課題に対するレジリエンスは依然として不明であり、システムの安全性に対する懸念が高まる。
本稿では,地図分割作業の堅牢性向上のためのいくつかの手法について検討した。
詳細は以下の通り。
1) 時間的情報を活用したロバスト性分析
2) 異なる背骨を用いたロバスト性解析,及び
3)腐敗の堅牢性を高めるためのデータ強化。
評価結果から,いくつかの重要な知見が得られた。
1) 時間融合モジュールは,地図分割モデルの堅牢性向上に有効である。
2 強いバックボーンは、腐敗の堅牢性を改善するのに有効である。
3)データ拡張手法は,地図分割モデルの堅牢性向上に有効である。
これらの新たな発見により、2024年のRoboDrive Challenge-Robust Map Segmentation Trackで有望な結果が得られた。
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