PLCNet：用于高精地图自动车道校正的逐块车道校正网络
计算机视觉与模式识别
2024-01-26 v1
摘要
在高精（HD）地图中，车道元素构成了大部分组件，并要求严格的定位要求以确保车辆安全导航。结合激光雷达位置分配的视觉车道检测是获取高精地图初始车道的一种普遍方法。然而，由于错误的视觉检测和粗糙的相机-激光雷达标定，初始车道可能在一个不确定的范围内偏离其真实位置。为了减少人工车道校正的需求，我们提出了一种逐块车道校正网络（PLCNet），用于自动校正在由点云转换而来的局部激光雷达图像中的初始车道点位置。PLCNet首先提取多尺度图像特征，并裁剪以每个初始车道点为中心的块（ROI）特征。通过应用ROIAlign，固定大小的ROI特征被展平为一维特征。然后，设计了一个一维车道注意力模块，以自适应权重计算实例级车道特征。最后，通过多层感知器推断车道校正偏移量，并用于校正初始车道位置。考虑到实际应用，我们的自动方法支持将局部校正车道合并为全局校正车道。通过在自建数据集上的大量实验，我们证明PLCNet实现了快速有效的初始车道校正。
引用
@article{arxiv.2401.14024,
title = {PLCNet: Patch-wise Lane Correction Network for Automatic Lane Correction in High-definition Maps},
author = {Haiyang Peng and Yi Zhan and Benkang Wang and Hongtao Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.14024},
year = {2024}
}