論文の概要: Unified Map Prior Encoder for Mapping and Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02762v1
• Date: Mon, 04 May 2026 16:01:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.394972
• Title: Unified Map Prior Encoder for Mapping and Planning
• Title（参考訳）: 地図と計画のための統一マッププリエンコーダ
• Authors: Zongzheng Zhang, Sizhe Zou, Guantian Zheng, Zhenxin Zhu, Yu Gao, Guoxuan Chi, Shuo Wang, Yuwen Heng, Zhigang Sun, Yiru Wang, Hao Sun, Chao Ma, Zhen Li, Anqing Jiang, Hao Zhao,
• Abstract要約: UMPE(Unified Map Prior)は、4つの事前のサブセットを取り込み、マッピングと計画の両方にBEV機能を組み込むことができる。 UMPE は軌道誤差を平均で 0.72 から 0.42 m L2 (-0.30 m) に減少させ、衝突速度は 0.22% から 0.12% (-0.10%) に低下させる これらの結果から,不均一なマップ事前の統一的アライメント対応処理により,より優れたマッピングとより良い計画が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.536411411026418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online mapping and end-to-end (E2E) planning in autonomous driving remain largely sensor-centric, leaving rich map priors, including HD/SD vector maps, rasterized SD maps, and satellite imagery, underused because of heterogeneity, pose drift, and inconsistent availability at test time. We present UMPE, a Unified Map Prior Encoder that can ingest any subset of four priors and fuse them with BEV features for both mapping and planning. UMPE has two branches. The vector encoder pre-aligns HD/SD polylines with a frame-wise SE(2) correction, encodes points via multi-frequency sinusoidal features, and produces polyline tokens with confidence scores. BEV queries then apply cross-attention with confidence bias, followed by normalized channel-wise gating to avoid length imbalance and softly down-weight uncertain sources. The raster encoder shares a ResNet-18 backbone conditioned by FiLM with scaling and shift at every stage, performs SE(2) micro-alignment, and injects priors through zero-initialized residual fusion, so the network starts from a do-no-harm baseline and learns to add only useful prior evidence. A vector-then-raster fusion order reflects the inductive bias of geometry first, appearance second. On nuScenes mapping, UMPE lifts MapTRv2 from 61.5 to 67.4 mAP (+5.9) and MapQR from 66.4 to 71.7 mAP (+5.3). On Argoverse2, UMPE adds +4.1 mAP over strong baselines. UMPE is compositional: when trained with all priors, it outperforms single-prior models even when only one prior is available at test time, demonstrating powerset robustness. For E2E planning with the VAD backbone on nuScenes, UMPE reduces trajectory error from 0.72 to 0.42 m L2 on average (-0.30 m) and collision rate from 0.22% to 0.12% (-0.10%), surpassing recent prior-injection methods. These results show that a unified, alignment-aware treatment of heterogeneous map priors yields better mapping and better planning.
• Abstract（参考訳）: 自動運転におけるオンラインマッピングとエンド・ツー・エンド(E2E)計画は、主にセンサー中心であり、HD/SDベクトルマップ、ラスタライズされたSDマップ、衛星画像など、テスト時に不均一性、ドリフト、一貫性のない可用性のために未使用のままである。 UMPE(Unified Map Prior Encoder)は、4つのプリミティブのサブセットを取り込み、マッピングと計画の両方のためにBEV機能と融合できる。 UMPEには2つの枝がある。 ベクトルエンコーダは、フレームワイズSE(2)補正でHD/SDポリラインを事前調整し、多周波数正弦波特徴を介してポイントを符号化し、信頼スコア付きポリライントークンを生成する。 BEVクエリは、信頼性バイアスを伴うクロスアテンションを適用し、続いて正規化されたチャネルワイドゲーティングにより、長さ不均衡や軟弱な不確実なソースを回避する。 ラスターエンコーダは、FiLMによって条件付けられたResNet-18のバックボーンを共有し、各段階でスケーリングとシフトを行い、SE(2)のマイクロアライメントを実行し、ゼロ初期化残差核融合によって前者を注入する。 ベクトル-テン-ラスター融合順序は、幾何学の帰納バイアスを第1、第2に反映する。 nuScenes マッピングでは、UMPE は MapTRv2 を 61.5 から 67.4 mAP (+5.9) に、MapQR を 66.4 から 71.7 mAP (+5.3) に引き上げる。 Argoverse2では、UMPEは強基線上に+4.1 mAPを付加する。 UMPEは構成的であり、すべての事前でトレーニングされた場合、テスト時に1つの事前が利用可能であったとしても、単一プライオリティモデルよりも優れ、パワーセットの堅牢性を示す。 nuScenes上のVADバックボーンを用いたE2E計画では、UMPEは軌道誤差を平均(-0.30m)で0.72から0.42m L2、衝突速度を0.22%から0.12%(-0.10%)に減らし、最近の先行噴射法を上回っている。 これらの結果から,不均一なマップ事前の統一的アライメント対応処理により,より優れたマッピングとより良い計画が得られた。

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