論文の概要: InterLoc: LiDAR-based Intersection Localization using Road Segmentation with Automated Evaluation Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00512v2
- Date: Fri, 02 May 2025 07:20:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-05 13:22:23.481692
- 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を用いたオンライン車両中心交差点位置推定手法を提案する。
我々は,鳥の視線表示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を車両の局所的なポーズと融合する。
次に、分岐位相を解析し、最小二乗の交叉点を補正することによりそれらの候補を洗練する。
- 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: Online localization of road intersections is beneficial for autonomous vehicle localization, mapping and motion planning. Intersections offer strong landmarks to correct vehicle pose estimation in GNSS dropouts and anchor new sensor data in up-to-date maps. They are also decisive routing nodes in road network graphs. Despite that importance, intersection localization has not been widely studied, with existing methods 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 online vehicle-centric intersection localization. We fuse semantic road segmentation with vehicle local pose to detect intersection candidates in a bird's eye view (BEV) representation. We then refine those candidates by analyzing branch topology and correcting the intersection point in a least squares formulation. To evaluate our method, we introduce an automated benchmarking pipeline that pairs localized intersection points with OpenStreetMap (OSM) intersection nodes using precise GNSS/INS ground-truth poses. Experiments on SemanticKITTI show that the method outperforms the latest learning-based baseline in accuracy and reliability. Moreover, sensitivity tests demonstrate that our method is robust to challenging segmentation error levels, highlighting its applicability in the real world.
- Abstract（参考訳）: 道路交差点のオンライン・ローカライゼーションは、自動運転車のローカライゼーション、マッピング、移動計画に有用である。
インターセクションは、GNSSドロップアウトにおける車両の姿勢推定を正し、最新の地図に新しいセンサーデータを固定する強力なランドマークを提供する。
また、ロードネットワークグラフにおける決定的なルーティングノードでもある。
その重要性にもかかわらず、交差点のローカライゼーションは広く研究されておらず、既存の手法は、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、手書きの交差点データセットに頼っている。
このギャップを埋めるために,オンライン車両中心の交差点位置決めのためのLiDARに基づく手法を提案する。
我々は,鳥の視線(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を車両の局所的なポーズと融合する。
次に、分岐位相を解析し、最小二乗の定式化において交叉点を補正することによりそれらの候補を洗練する。
提案手法を評価するために,正確なGNSS/INSの接地トラスポーズを用いて,局所化交差点点とOpenStreetMap(OSM)交差点ノード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。
SemanticKITTIの実験は、この手法が最新の学習ベースラインよりも正確で信頼性が高いことを示している。
さらに感度試験により,本手法はセグメント化エラーに対して頑健であり,実世界の適用性を強調した。
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