LDMapNet-U：面向城市级车道级地图更新的端到端系统
计算机视觉与模式识别
2025-01-14 v2
摘要
最新的城市级车道级地图是确保自动驾驶系统安全性和用户体验不可或缺的基础设施和关键使能技术。在工业场景中，依赖人工标注进行地图更新造成了关键瓶颈。车道级更新需要精确的变化信息，并必须确保与相邻数据的一致性，同时遵循严格的标准。传统方法采用构建、变化检测和更新三阶段流程，由于精度限制通常需要人工验证。这导致劳动密集型过程并阻碍了及时更新。为应对这些挑战，我们提出了 LDMapNet-U，它实现了一种新的城市级车道级地图更新端到端范式。通过将更新任务重新概念化为基于历史地图数据的端到端地图生成过程，我们引入了地图更新的范式转变，同时生成矢量化地图和变化信息。为实现这一目标，引入了先验地图编码（PME）模块以有效编码历史地图，作为检测变化的关键参考。此外，我们引入了一个新颖的实例变化预测（ICP）模块，该模块学习预测与历史地图的关联。因此，LDMapNet-U 同时实现了矢量化地图元素生成和变化检测。为展示 LDMapNet-U 的优越性和有效性，我们使用大规模真实世界数据集进行了广泛实验。此外，自 2024 年 4 月起，LDMapNet-U 已在百度地图成功部署生产，支持超过 360 个城市的地图更新，并将更新周期从季度显著缩短至每周。更新后的地图服务于数亿用户，并集成到多家领先汽车公司的自动驾驶系统中。
引用
@article{arxiv.2501.02763,
title = {LDMapNet-U: An End-to-End System for City-Scale Lane-Level Map Updating},
author = {Deguo Xia and Weiming Zhang and Xiyan Liu and Wei Zhang and Chenting Gong and Xiao Tan and Jizhou Huang and Mengmeng Yang and Diange Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.02763},
year = {2025}
}
备注
Accepted by KDD 2025, camera-ready version