論文の概要: LGmap: Local-to-Global Mapping Network for Online Long-Range Vectorized HD Map Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13988v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 04:29:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 17:17:16.812701
- Title: LGmap: Local-to-Global Mapping Network for Online Long-Range Vectorized HD Map Construction
- Title（参考訳）: LGmap: オンライン長距離ベクトル化HDマップ構築のためのローカル-グローバルマッピングネットワーク
- Authors: Kuang Wu, Sulei Nian, Can Shen, Chuan Yang, Zhanbin Li,
- Abstract要約: 本報告では,自律グランドチャレンジ2024の1位獲得ソリューションであるマップレスドライビングを紹介する。
本稿では,長距離時間モデルに適応した新しいオンラインマッピングパイプラインLGmapを提案する。
本手法はMapless Driving OpenLaneV2テストセットにおいて0.66UniScoreを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3883607294385062
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This report introduces the first-place winning solution for the Autonomous Grand Challenge 2024 - Mapless Driving. In this report, we introduce a novel online mapping pipeline LGmap, which adept at long-range temporal model. Firstly, we propose symmetric view transformation(SVT), a hybrid view transformation module. Our approach overcomes the limitations of forward sparse feature representation and utilizing depth perception and SD prior information. Secondly, we propose hierarchical temporal fusion(HTF) module. It employs temporal information from local to global, which empowers the construction of long-range HD map with high stability. Lastly, we propose a novel ped-crossing resampling. The simplified ped crossing representation accelerates the instance attention based decoder convergence performance. Our method achieves 0.66 UniScore in the Mapless Driving OpenLaneV2 test set.
- Abstract（参考訳）: 本報告では,自律グランドチャレンジ2024の1位獲得ソリューションであるマップレスドライビングを紹介する。
本稿では,長距離時間モデルに適応した新しいオンラインマッピングパイプラインLGmapを紹介する。
まず、ハイブリッドビュー変換モジュールである対称ビュー変換(SVT)を提案する。
提案手法は,前方スパース特徴表現の限界を克服し,深度知覚とSD事前情報を活用する。
次に,階層型時間融合(HTF)モジュールを提案する。
局所からグローバルへの時間的情報を使用し、高い安定性を持つ長距離HDマップの構築を促進する。
最後に,新しいペアクロスリサンプリングを提案する。
単純化されたペッド交差表現は、インスタンス注意に基づくデコーダ収束性能を加速する。
本手法はMapless Driving OpenLaneV2テストセットにおいて0.66UniScoreを実現する。
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