論文の概要: InterLoc: LiDAR-based Intersection Localization using Road Segmentation with Automated Evaluation Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00512v1
• Date: Thu, 01 May 2025 13:30:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.312074
• Title: InterLoc: LiDAR-based Intersection Localization using Road Segmentation with Automated Evaluation Method
• Title（参考訳）: InterLoc: LiDAR-based Intersection Localization using Road Segmentation with Automated Evaluation Method
• Authors: Nguyen Hoang Khoi Tran, Julie Stephany Berrio, Mao Shan, Zhenxing Ming, Stewart Worrall,
• Abstract要約: 本稿では,LiDARを用いた交差点検出手法を提案する。 セマンティック道路セグメンテーションと車両のローカライゼーションを融合して交差点候補を検出する。 平均的なローカライゼーション誤差は1.9m、89%の精度、そして77%のリコールを5mトレランスで達成し、最新の学習ベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.561470037080177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intersections are geometric and functional key points in every road network. They offer strong landmarks to correct GNSS dropouts and anchor new sensor data in up-to-date maps. Despite that importance, intersection detectors either ignore the rich semantic information already computed onboard or depend on scarce, hand-labeled intersection datasets. To close that gap, this paper presents a LiDAR-based method for intersection detection that (i) fuses semantic road segmentation with vehicle localization to detect intersection candidates in a bird's eye view (BEV) representation and (ii) refines those candidates by analyzing branch topology with a least squares formulation. To evaluate our method, we introduce an automated benchmarking pipeline that pairs detections with OpenStreetMap (OSM) intersection nodes using precise GNSS/INS ground-truth poses. Tested on eight SemanticKITTI sequences, the approach achieves a mean localization error of 1.9 m, 89% precision, and 77% recall at a 5 m tolerance, outperforming the latest learning-based baseline. Moreover, the method is robust to segmentation errors higher than those of the benchmark model, demonstrating its applicability in the real world.
• Abstract（参考訳）: インターセクションは、すべての道路ネットワークにおける幾何学的および機能的キーポイントである。 GNSSのドロップアウトを補正し、最新の地図に新しいセンサーデータを固定するための、強力なランドマークを提供する。 その重要性にもかかわらず、交差点検出器は、既に計算されているリッチなセマンティック情報を無視するか、または少ない手書きの交差点データセットに依存している。 このギャップを埋めるために,LiDARを用いた交差点検出手法を提案する。 一 鳥眼ビュー(BEV)表現における交差点候補を検出するために、セマンティックロードセグメンテーションと車両位置決めを融合させる。 (ii) 分岐位相を最小二乗の定式化で解析することによりそれらの候補を洗練させる。 提案手法を評価するために,精密なGNSS/INSグラウンドトルースポーズを用いて,OpenStreetMap (OSM) 交差点ノードと検出をペアリングする自動ベンチマークパイプラインを提案する。 8つのSemanticKITTIシーケンスでテストした結果、平均的なローカライゼーション誤差は1.9m、精度は89%、リコール率は77%で、最新の学習ベースラインを上回っている。 さらに,本手法は,ベンチマークモデルよりも高いセグメンテーション誤差に対して頑健であり,実世界での適用性を示す。

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