基于多路车道摄像头的矢量化地图生成

矢量化地图对精确导航和自动驾驶的安全运行至关重要。传统方法分为两类：离线技术依赖昂贵、耗时的激光雷达数据收集和手动标注，以及在线方法使用 onboard 摄像头降低成本但在复杂交叉口性能有限。为填补这一差距，我们引入MRC-VMap，一种面向交叉口的低成本、面向视觉的端到端神经网络，用于生成高清矢量化地图。利用现有路侧监控摄像头，MRC-VMap直接将时间对齐的多方向图像转换为矢量化地图表示。该集成解决方案降低了对额外中间模块——如独立特征提取和鸟瞰视角（BEV）转换步骤——的需求，从而降低了计算开销和误差传播。此外，多摄像头视角的使用增强了地图完整性，缓解了遮挡，并在实际部署约束下提供稳健的性能。在中国4个大城市的4000个交叉口上进行的大量实验表明，MRC-VMap不仅超越了最先进的在线方法，还达到了与高成本激光雷达方法相当的精度，从而为现代自动导航系统提供了可扩展且高效的解决方案。