論文の概要: Leveraging V2X for Collaborative HD Maps Construction Using Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10127v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 12:56:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:45:52.146848
• Title: Leveraging V2X for Collaborative HD Maps Construction Using Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: シーングラフ生成を用いた協調HDマップ構築のためのV2Xの活用
• Authors: Gamal Elghazaly, Raphael Frank,
• Abstract要約: HDマップは自動運転車のナビゲーションにおいて重要な役割を担い、精度と安全性を向上させるために搭載された知覚センサーを補完する。 従来のHDマップ生成は、コストがかかりリアルタイムのインフラ変更をキャプチャできない専用のマッピング車両に依存している。 本稿では,V2X通信とScene Graph Generationを利用する新しいフレームワークであるHDMapLaneNetについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: High-Definition (HD) maps play a crucial role in autonomous vehicle navigation, complementing onboard perception sensors for improved accuracy and safety. Traditional HD map generation relies on dedicated mapping vehicles, which are costly and fail to capture real-time infrastructure changes. This paper presents HDMapLaneNet, a novel framework leveraging V2X communication and Scene Graph Generation to collaboratively construct a localized geometric layer of HD maps. The approach extracts lane centerlines from front-facing camera images, represents them as graphs, and transmits the data for global aggregation to the cloud via V2X. Preliminary results on the nuScenes dataset demonstrate superior association prediction performance compared to a state-of-the-art method.
• Abstract（参考訳）: 高精細(HD)マップは自動運転車のナビゲーションにおいて重要な役割を担い、精度と安全性を向上させるために搭載された知覚センサーを補完する。 従来のHDマップ生成は、コストがかかりリアルタイムのインフラ変更をキャプチャできない専用のマッピング車両に依存している。 本稿では,V2X通信とScene Graph Generationを利用する新しいフレームワークであるHDMapLaneNetについて述べる。 このアプローチは、正面カメラ画像から車線中心線を抽出し、それらをグラフとして表現し、V2Xを介してグローバルアグリゲーションのためのデータをクラウドに送信する。 nuScenesデータセットの予備結果は、最先端の手法よりも優れた相関予測性能を示す。

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