留意地图！从传感器估计在线高精地图时考量已有地图信息
机器学习
2024-03-15 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
尽管高精地图（HDMaps）是自动驾驶的关键组件，其获取与维护成本高昂。因此，从传感器估计这些地图有望显著降低成本。然而，这些估计忽略了已有的 HDMaps，当前方法至多对低质量地图进行地理定位或考虑一个已知的通用地图数据库。本文中，我们提出在估计 HDMaps 时考量所研究精确场景的已有地图。我们识别出三类合理的可用已有地图（极简型、含噪型与过时型）。我们还引入了 MapEX，一种考量已有地图的新型在线高精地图估计框架。MapEX 通过将地图元素编码为查询令牌并改进用于训练经典基于查询的地图估计模型的匹配算法来实现这一点。我们证明 MapEX 在 nuScenes 数据集上带来显著提升。例如，给定含噪地图时，MapEX 相较其基于的 MapTRv2 检测器提升 38%，并超越当前 SOTA 8%。
引用
@article{arxiv.2311.10517,
title = {Mind the map! Accounting for existing map information when estimating online HDMaps from sensor},
author = {Rémy Sun and Li Yang and Diane Lingrand and Frédéric Precioso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.10517},
year = {2024}
}
备注
23 pages, 4 figures, 6 tables