論文の概要: MapDiffusion: Generative Diffusion for Vectorized Online HD Map Construction and Uncertainty Estimation in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21423v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 01:16:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.463135
• Title: MapDiffusion: Generative Diffusion for Vectorized Online HD Map Construction and Uncertainty Estimation in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: MapDiffusion: 自動走行におけるベクトルオンラインHDマップ構築と不確実性推定のための生成拡散
• Authors: Thomas Monninger, Zihan Zhang, Zhipeng Mo, Md Zafar Anwar, Steffen Staab, Sihao Ding,
• Abstract要約: 自律運転はセンサデータから静的環境を理解する必要がある。 伝統的な地図構築モデルは決定論的点推定を提供する。 本研究では,ベクトル化可能な地図の完全な分布を学習する新しい生成手法であるMapDiffusionを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.962900390344235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous driving requires an understanding of the static environment from sensor data. Learned Bird's-Eye View (BEV) encoders are commonly used to fuse multiple inputs, and a vector decoder predicts a vectorized map representation from the latent BEV grid. However, traditional map construction models provide deterministic point estimates, failing to capture uncertainty and the inherent ambiguities of real-world environments, such as occlusions and missing lane markings. We propose MapDiffusion, a novel generative approach that leverages the diffusion paradigm to learn the full distribution of possible vectorized maps. Instead of predicting a single deterministic output from learned queries, MapDiffusion iteratively refines randomly initialized queries, conditioned on a BEV latent grid, to generate multiple plausible map samples. This allows aggregating samples to improve prediction accuracy and deriving uncertainty estimates that directly correlate with scene ambiguity. Extensive experiments on the nuScenes dataset demonstrate that MapDiffusion achieves state-of-the-art performance in online map construction, surpassing the baseline by 5% in single-sample performance. We further show that aggregating multiple samples consistently improves performance along the ROC curve, validating the benefit of distribution modeling. Additionally, our uncertainty estimates are significantly higher in occluded areas, reinforcing their value in identifying regions with ambiguous sensor input. By modeling the full map distribution, MapDiffusion enhances the robustness and reliability of online vectorized HD map construction, enabling uncertainty-aware decision-making for autonomous vehicles in complex environments.
• Abstract（参考訳）: 自律運転はセンサデータから静的環境を理解する必要がある。 Learned Bird's-Eye View (BEV)エンコーダは複数の入力を融合するために一般的に用いられ、ベクトルデコーダは潜伏したBEVグリッドからベクトル化されたマップ表現を予測する。 しかし、伝統的な地図構築モデルは決定論的な点推定を提供し、不確実性や閉塞や車線標識の欠如といった現実世界の環境固有の曖昧さを捉えていない。 本研究では,拡散パラダイムを利用してベクトル化可能な地図の完全な分布を学習する新しい生成手法であるMapDiffusionを提案する。 学習したクエリから1つの決定論的出力を予測する代わりに、MapDiffusionは、ランダムに初期化されたクエリをBEV潜在グリッドに条件付きで反復的に洗練し、複数の可算マップサンプルを生成する。 これにより、サンプルの集約により予測精度が向上し、シーンのあいまいさと直接相関する不確実性推定が導出される。 nuScenesデータセットの大規模な実験は、MapDiffusionがオンラインマップ構築における最先端のパフォーマンスを達成し、単一サンプルのパフォーマンスでベースラインを5%超えることを示した。 さらに、複数のサンプルを集約することで、ROC曲線に沿った性能が一貫して向上し、分散モデリングの利点が検証されることを示す。 さらに,不確実性評価は閉鎖領域において有意に高く,不明瞭なセンサ入力を持つ領域の同定においてその価値を補強する。 完全なマップ分布をモデル化することにより、MapDiffusionは、オンラインベクトル化HDマップ構築の堅牢性と信頼性を高め、複雑な環境下での自動運転車の不確実性を考慮した意思決定を可能にする。

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