干渉防止フレームワーク ADMap: オンラインでベクトル化された高精度マップを再構築するための強力なツール

• 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2401.13172.pdf
• コードリンク: https://arxiv.org/pdf/2401.13172.pdf

://github.com/hht1996ok/ADMap

Abstract

この記事では、オンラインでベクトル化された高精度マップの干渉防止を再構成する方法である ADMap について紹介します。フレームワーク。自動運転の分野では、高精度地図をオンラインで再構築することがタスクの計画に不可欠です。近年、この要求に応えるために、さまざまな高性能・高精度地図再構成モデ​​ルが開発されている。ただし、予測バイアスにより、インスタンス ベクトル内の点シーケンスがジッターまたはギザギザに見える場合があり、後続のタスクに影響を及ぼします。この目的を達成するために、本論文では、抗干渉マップ再構成フレームワーク ADMap を提案します。 ADMap フレームワークは、マルチスケール知覚ネック (MPN)、インスタンス インタラクティブ アテンション (IIA)、およびベクトル方向差損失 (VDDL) の 3 つのモジュールで構成されます。インスタンス間およびインスタンス内の点順序関係をカスケード方式で調査することにより、このモデルは点順序予測プロセスをより効果的に監視できるため、点順序ジッターの問題が軽減されます。 実験では、ADMap が nuScenes および Argoverse2 データセットで最先端のパフォーマンスを達成することが実証されています。多数の結果は、ADMap が複雑で変わりやすい運転シナリオにおいて安定した信頼性の高い地図要素を生成できることを示しています。これは自動運転システムの安全性と精度にとって非常に重要です。 要約すると、ADMap は革新的な抗干渉マップ再構築フレームワークであり、点次数ジッター問題を効果的に解決し、実際のデータ セットで優れたパフォーマンスを実証できます。この研究は自動運転技術の開発を促進する上で非常に重要な研究です。

主な貢献内容

この記事の貢献内容は次のとおりです:

1) この記事は、エンドツーを提案します。より安定したベクトル化された高精度マップを再構築できる ADMap ;

MPN は、コンピューティング リソースを増やすことなく、マルチスケール情報をより正確にキャプチャできます。 IIA は、インスタンス間およびインスタンス内での情報の相互作用を効果的に実現し、それによってインスタンス ポイントの位置オフセットの問題を軽減します。さらに、VDDL は位相情報を利用して、点順序位置の再構成プロセスを監視し、ベクトルの方向の違いをモデル化します。

3) ADMap は、ベクトル化された高精度マップをリアルタイムで再構築でき、nuScenes および Argoverse2 ベンチマークで最高のパフォーマンスを実現します。

紙の写真と表

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概要

ADMap は、複数の 3 つのモジュールを使用する効果的かつ効率的なベクトル化された高精度地図再構成フレームワークです。スケールを意識したネック、インスタンスの相互作用の注意、およびベクトル方向の差の損失により、インスタンス ポイントのジッターによって引き起こされるマップ トポロジの歪み問題が効果的に軽減されます。多数の実験により、この記事で提案した方法が nuScenes および Argoverse2 ベンチマークで最高のパフォーマンスを達成できることが示されており、その効率性も検証されています。私たちは、ADMap がコミュニティによるベクトル化された高精度地図再構成タスクの研究を促進し、自動運転などの分野をより良く発展させるのに役立つと信じています。

元のリンク: https://mp.weixin.qq.com/s/O0BoiJZwIQmeeChUZkMMng

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