Team Samsung-RAL: 2024 RoboDrive Challenge-鲁棒地图分割轨道技术报告
计算机视觉与模式识别
2024-07-18 v2
摘要
本报告描述了我们提交给2024年RoboDrive Challenge鲁棒地图分割轨道的技术细节。鲁棒地图分割轨道旨在对BEV地图中复杂驾驶场景元素进行分割，并在不同驾驶条件下保持稳定。语义地图分割提供了丰富且精确的静态环境信息，这对于自动驾驶系统的规划和导航至关重要。虽然当前方法在理想条件下（如明天情况良好且传感器完全正常）表现出色，但其对现实挑战（如恶劣天气和传感器故障）的鲁棒性尚不明确，这引发了安全性 concerns。本文探索了若干方法来提高地图分割任务的鲁棒性。具体包括：1)利用时序信息的鲁棒性分析；2)利用不同主干网络的鲁棒性分析；3)数据增强以提升损坏鲁棒性。基于评估结果，我们得出了若干重要发现：1)时序融合模块在提高地图分割模型的鲁棒性方面有效；2)强大的主干网络有助于提高损坏鲁棒性；3)某些数据增强方法在提高地图分割模型的鲁棒性方面有效。这些新发现使我们在2024年RoboDrive Challenge鲁棒地图分割轨道中取得了令人期待的结果。
引用
@article{arxiv.2405.10567,
title = {Team Samsung-RAL: Technical Report for 2024 RoboDrive Challenge-Robust Map Segmentation Track},
author = {Xiaoshuai Hao and Yifan Yang and Hui Zhang and Mengchuan Wei and Yi Zhou and Haimei Zhao and Jing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10567},
year = {2024}
}
备注
ICRA 2024 RoboDrive Challenge Robust Map Segmentation Track 3rd Place Technical Report. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2205.09743 by other authors