論文の概要: Local map Construction Methods with SD map: A Novel Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02415v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 03:41:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 20:25:21.914616
- Title: Local map Construction Methods with SD map: A Novel Survey
- Title（参考訳）: SDマップを用いた地域地図作成手法:新しい調査
- Authors: Jiaqi Li, Pingfan Jia, Jiaxing Chen, Jiaxi Liu, Lei He,
- Abstract要約: 本稿では,ローカルマップ認識手法の事前情報としてSDマップの統合の最近の進歩を概観する。
この記事は、この分野で広く普及している現在のトレンドと方法論を理解するために研究者を導くことを目的として、関連する問題と今後の課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.493862236612883
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, significant academic advancements have been made in the field of autonomous vehicles, with Local maps emerging as a crucial component of autonomous driving technology. Local maps not only provide intricate details of road networks but also serve as fundamental inputs for critical tasks such as vehicle localization, navigation, and decision-making. Given the characteristics of SD map (Standard Definition Map), which include low cost, ease of acquisition, and high versatility, perception methods that integrate SD map as prior information have demonstrated significant potential in the field of Local map perception. The purpose of this paper is to provide researchers with a comprehensive overview and summary of the latest advancements in the integration of SD map as prior information for Local map perception methods. This review begins by introducing the task definition and general pipeline of local map perception methods that incorporate SD maps as prior information, along with relevant public datasets. And then it focuses on the representation and encoding methods of multi-source information, as well as the methods for fusing multi-source information. In response to this burgeoning trend, this article presents a comprehensive and meticulous overview of the diverse research efforts in this particular field. Finally, the article addresses pertinent issues and future challenges with the aim of guiding researchers in understanding the current trends and methodologies prevalent in the field.
- Abstract（参考訳）: 近年、自動運転車の分野では学術的な進歩が顕著に行われており、ローカルマップが自動運転技術の重要コンポーネントとして浮上している。
ローカルマップは、道路網の複雑な詳細を提供するだけでなく、車両のローカライゼーション、ナビゲーション、意思決定といった重要なタスクの基本的な入力としても機能する。
SDマップ(Standard Definition Map)の特徴として,SDマップを事前情報として統合する認識手法は,ローコスト,取得容易性,多目的性などの点から,局所地図認識の分野において有意義な可能性を示唆している。
本研究の目的は,ローカルマップ認識手法の事前情報としてSDマップの統合における最新の進歩の概要と概要を研究者に提供することである。
このレビューは、SDマップを事前情報として組み込んだローカルマップ認識手法のタスク定義と一般的なパイプラインと、関連する公開データセットの導入から始まる。
そして、マルチソース情報の表現と符号化、およびマルチソース情報の融合方法に焦点を当てた。
この急激な傾向に応えて,本論文は,本分野における多様な研究成果を包括的かつ綿密に概説する。
最後に、本論文は、現在この分野で普及している研究動向や方法論を理解するために研究者を導くことを目的として、関連する問題と今後の課題について論じる。
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