論文の概要: Elite Lanes: Evolutionary Generation of Realistic Small-Scale Road Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20964v1
• Date: Sat, 21 Mar 2026 22:24:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.170043
• Title: Elite Lanes: Evolutionary Generation of Realistic Small-Scale Road Networks
• Title（参考訳）: Elite Lanes: 現実的な小規模道路網の進化的生成
• Authors: Artur Morys-Magiera, Marek Długosz, Paweł Skruch,
• Abstract要約: 本稿では,現実的で制約のある小型道路網と中規模道路網を組込み冗長性で生成する手法の比較検討を行う。 私たちの焦点は、視覚、ローカライゼーション、ナビゲーション問題に適した現実的で冗長な道路網を作ることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a comparative study of methods for generating realistic, constrained small- to medium-scale road networks with built-in redundancy. In this research, we evaluate the proposed Evolutionary Algorithm (EA) with connectivity and redundancy constraints against the Wave Function Collapse (WFC) method - commonly used in procedural terrain generation for games - and swarm algorithms: Particle Swarm (PSO) and Gray Wolf (GWO). Our focus is on producing realistic, redundant road networks suitable for vision, localization and navigation problems. We evaluate metrics: connectivity, cycles, intersections, dead ends, graph cut-edges while enforcing physical plausibility. We propose an EA and its extended version with elitism via MAP-Elites method. We detail the implementation, constraints, metrics and provide both visual and quantitative comparisons with baselines. Results highlight how fitness function design choices affect the structural characteristics of generated networks and highlight the impact of specific constraints in practical applications. Our contribution is a method for creating realistic synthetic datasets from sparse tile definitions derived from real-world data. We demonstrate a practical application by generating realistic maps using a laboratory-collected tileset from a Duckietown city model. Our approach performs coherent geometric transformations on metadata, in this work exemplified by semantic segmentation masks of the generated road networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現実的で制約のある小型道路網と中規模道路網を組込み冗長性で生成する手法の比較検討を行う。 本研究では,WFC(Wave Function Collapse)法とSwarmアルゴリズム(Particle Swarm(PSO)とGray Wolf(GWO))との接続性および冗長性に制約のある進化的アルゴリズム(EA)を評価する。 私たちの焦点は、視覚、ローカライゼーション、ナビゲーション問題に適した現実的で冗長な道路網を作ることです。 接続性、サイクル、交差点、デッドエンド、グラフカットエッジといったメトリクスを評価しながら、物理的な妥当性を高めます。 我々はMAP-Elites法によるEAとその拡張版をエリート主義で提案する。 実装、制約、メトリクスを詳述し、ベースラインと視覚的、定量的に比較します。 その結果、適合関数の設計選択が生成されたネットワークの構造的特性にどのように影響するかを強調し、実用アプリケーションにおける特定の制約の影響を強調した。 我々の貢献は、現実世界のデータから派生したスパースタイル定義からリアルな合成データセットを作成する方法である。 ダッキータウンの都市モデルから,実験室で収集したタイルセットを用いて現実的な地図を生成することで,現実的な応用を実証する。 提案手法は,生成した道路網のセマンティックセグメンテーションマスクを用いて,メタデータのコヒーレントな幾何変換を行う。

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