GSMap：基于二维高斯的在线高清地图构建
计算机视觉与模式识别
2026-05-19 v2
摘要
精准的高定义（HD）地图构建是自动驾驶的关键任务，但现有方法面临根本性权衡：向量化方法保留拓扑结构但难以保证几何精度，而光栅化方法实现精确的几何监督但产生非结构化输出。为弥合这一鸿沟，我们提出GSMap——一种通过可学习二维高斯表示统一两者范式的新型框架。每个地图元素建模为二维高斯的有序序列，其中心对应于向量化 polyline/polygon 的顶点。该表述通过：（1）实现像素级几何约束的可微光栅化，和（2）保持结构规则的拓扑感知向量化，实现同步优化。实验在 nuScenes 和 Argoverse2 上均表明，高斯表示有效统一了几何与拓扑学习，显著提升性能，同时与现有 HD 地图架构兼容性强。代码将在 https://github.com/peakpang/GSMap 公开。
引用
@article{arxiv.2605.09619,
title = {GSMap: 2D Gaussians for Online HD Mapping},
author = {Zhenxuan Zeng and Lingxuan Wang and Sheng Yang and Yanan He and Mingxia Chen and Wei Suo and Peng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.09619},
year = {2026}
}
备注
Preprint