Die Erstellung vektorisierter hochpräziser Karten auf der Grundlage von Sensordaten in Echtzeit ist für nachgelagerte Aufgaben wie Vorhersage und Planung von entscheidender Bedeutung und kann die schlechte Echtzeitleistung von Offline effektiv ausgleichen hochpräzise Karten. Mit der Entwicklung des Deep Learning ist nach und nach eine vektorisierte, hochpräzise Online-Kartenkonstruktion entstanden, und nach und nach sind repräsentative Werke wie HDMapNet, MapTR usw. entstanden. Allerdings fehlt es den bestehenden online vektorisierten hochpräzisen Kartenerstellungsmethoden an der Untersuchung der geometrischen Eigenschaften von Kartenelementen (einschließlich der Form von Elementen, vertikalen, parallelen und anderen geometrischen Beziehungen).
Vektorisierte hochpräzise Karten abstrahieren die Elemente auf der Straße stark und stellen jedes Kartenelement als zweidimensionale Punktfolge dar. Für die Gestaltung städtischer Straßen gelten in den meisten Fällen quadratische rechteckige oder Parallelogramme; in Straßenabschnitten, die nicht auseinanderlaufen und zusammenlaufen, sind zwei benachbarte Fahrspuren parallel zueinander . Verschiedene Elemente in hochauflösenden Karten weisen auch viele ähnliche Eigenschaften auf. Diese Regeln des gesunden Menschenverstandes werden in den geometrischen Eigenschaften von hochpräzisen Karten abstrahiert, einschließlich der Form von Kartenelementen (Rechteck, Parallelogramm, gerade Linie usw.). ) oder verschiedene Karten Beziehungen zwischen Elementen (parallel, vertikal usw.). Geometrische Eigenschaften schränken die Darstellung von Kartenelementen stark ein. Wenn Sie die geometrischen Eigenschaften der Online-Modellkonstruktion vollständig verstehen, können Sie genauere Ergebnisse erzielen.
absoluten Koordinaten der Kartenelemente (im Fahrzeugkoordinatensystem) weiterhin. Die Form von Fußgängerüberwegen, Fahrspuren, Straßenbegrenzungen usw. ändert sich nicht, ebenso wenig ändert sich die Parallelität zwischen den Fahrspuren. Die geometrischen Eigenschaften von Kartenelementen sind objektiv und eines ihrer wichtigen Merkmale ist die Invarianz. Genauer gesagt handelt es sich um eine starre Invarianz (die gegenüber Rotations- und Translationstransformationen invariant bleibt). Frühere Arbeiten basieren alle auf absoluten Koordinaten, unabhängig davon, ob sie eine einfache Polyliniendarstellung oder Polynomkurven mit Kontrollpunkten verwenden (z. B. Bézier-Kurven, stückweise Bézier-Kurven) und durchgängig auf der Grundlage der Optimierung absoluter Koordinaten. Das auf absoluten Koordinaten basierende Optimierungsziel weist selbst keine starre Invarianz auf, daher ist es schwierig zu erwarten, dass die lokal optimale Lösung, in die das Modell fällt, ein Verständnis der geometrischen Eigenschaften enthält. Daher ist eine Darstellung erforderlich, die die geometrischen Eigenschaften vollständig charakterisieren kann und eine gewisse Invarianz aufweist.
Abbildung 1. Beispiel für geometrische Invarianz. 
GeMap-Design
kann die
Form von Kartenelementen beschreibenUm Formen zu beschreiben, berechnen wir den Abstand zwischen benachbarten Punkten in a Versatzvektoren einzelner Kartenelemente zwischen ihnen und berechnen Sie die Länge des Versatzvektors und den Winkel zwischen benachbarten Versatzvektoren. Diese Darstellung identifiziert jede Polylinie/Polygon eindeutig. Beispiele für zwei Bilder sind unten dargestellt:
Schauen Sie sich bitte Abbildung 2 an, die die Darstellung geometrischer Formen zeigt.
Ein Rechteck kann durch die Verwendung eines rechten Winkels und zweier Paare gleicher Seiten für eine gerade Linie beschrieben werden. Alle eingeschlossenen Winkel betragen 0 Grad oder 180 Grad .
Um die Assoziation zu charakterisieren, betrachten wir zunächst den Abstand zwischen zwei beliebigen Punkten. Wenn der Winkel jedoch für alle Punkt-zu-Punkt-Versatzvektoren berechnet wird, ist die Komplexität der Darstellung zu hoch und der Rechenaufwand unerschwinglich. Unter der Annahme, dass insgesamt Kartenelemente vorhanden sind und jedes Element durch einen Punkt dargestellt wird, wird die Datenmenge für alle Winkel erreicht (bei Annahme von 1000 wird davon ausgegangen, dass die Daten jedes Winkels eine 32-Bit-Gleitkommazahl sind, z. B eine Darstellung ist nur der belegte Platz wird das TB-Niveau erreichen). Tatsächlich ist dies für normale vertikale, parallele usw. Beziehungen nicht notwendig. Deshalb berechnen wir zunächst die Versätze innerhalb der Elemente und berechnen dann nur den Winkel zwischen jedem Paar dieser Versätze als Teil der geometrischen Darstellung. Diese vereinfachte Assoziationsdarstellung behält die Fähigkeit, parallele, vertikale und andere Beziehungen zu beschreiben, während die entsprechende Datenmenge nur (ungefähr 4 MB unter den oben genannten Bedingungen) beträgt. Zum besseren Verständnis stellen wir auch einige Beispiele zur Verfügung:
Abbildung 3. Geometrische Assoziationsdarstellung.
Die parallele Beziehung und die senkrechte Beziehung werden durch den Winkel zwischen dem Versatzvektor ausgedrückt, der 0 Grad oder 90 Grad beträgt; der Abstand zwischen den beiden Punkten kann bis zu einem gewissen Grad die Breiteninformationen der Fahrspur widerspiegeln.
Es ist die Darstellung von Bei der Optimierung geometrischer Formen und Assoziationen verwenden wir den einfachsten Ansatz: Berechnen Sie direkt die geometrische Darstellung der Vorhersage und Beschriftung und verwenden Sie dann die Norm als Optimierungsziel: Die Beschriftung und die Summe repräsentieren die berechnete Länge und den berechneten Winkel. Beim Umgang mit eingeschlossenen Winkeln wird ein Trick verwendet: Die direkte Berechnung des Winkels erfordert eine diskontinuierliche Arcustangensfunktion, die bei der Optimierung auf Schwierigkeiten stößt (in der Nähe von ±90 Grad gibt es ein verschwindendes Gradientenproblem). Was wir also tatsächlich vergleichen, ist der eingeschlossene Winkel Die Kosinuswerte und Sinus von Die Robustheit von
Geometrisch entkoppelter Aufmerksamkeit
. Dies bedeutet, dass „die Entkopplung der Wahrnehmung von Form und Assoziation zu besseren Ergebnissen führen kann“. 
Jedes Kartenelement enthält Abfragen, und die Aufmerksamkeit wird innerhalb dieser
Abfragen zur Verarbeitung geometrischer Formen ausgeführt
und ergänzt die Aufmerksamkeitsbeziehungen zwischen Elementen Umgang mit geometrischen Assoziationen Die Aufmerksamkeit der geometrischen Entkopplung kann durch die folgende Abbildung anschaulicher dargestellt werden. Unsere Implementierung ist relativ einfach und verwendet Masken direkt, um den Aufmerksamkeitsbereich zu steuern. Da sich diese beiden Arten der Aufmerksamkeit bei angemessener Umsetzung ergänzen, kann die zeitliche Komplexität der Durchführung einer einzelnen Selbstaufmerksamkeit entsprechen
Wir haben drei Versuchsreihen mit nuScenes durchgeführt. Erstens verwenden wir eine relativ reine Kombination objektiver Funktionen, die nur geometrische Verluste und andere notwendige Verluste (wie Punkt-zu-Punkt-Abstand, Kantenrichtung, Klassifizierung) umfasst. Diese Kombination soll die Bedeutung der von uns vorgeschlagenen geometrischen Eigenschaften hervorheben. Mehrwert schaffen, ohne übermäßig SOTA-Ergebnisse zu verfolgen. Die Ergebnisse zeigen, dass unsere Methode in diesem Fall mAP im Vergleich zu MapTR verbessert. Um die Grenzen von GeMap zu erkunden, fügen wir auch einige Hilfsziele hinzu, darunter Segmentierung und Tiefenschätzung. In diesem Fall haben wir auch SOTA-Ergebnisse (mAP-Verbesserung) erzielt. Es ist erwähnenswert, dass das Erreichen einer solchen Verbesserung nicht zu große Einbußen bei der Inferenzgeschwindigkeit erfordert. Schließlich haben wir auch versucht, zusätzliche modale Eingaben von LiDAR einzuführen. Mithilfe zusätzlicher modaler Eingaben wurde die Leistung von GeMap weiter verbessert
In ähnlicher Weise erzielte unsere Methode auch beim Argoverse 2-Datensatz sehr hervorragende Ergebnisse.
Der neu geschriebene Inhalt ist: Ablationsexperimente
Der weitere neugeschriebene Inhalt auf nuScenes ist: Ablationsexperimente beweisen den Wert von geometrischem Verlust und geometrisch entkoppelter Aufmerksamkeit. Interessanterweise führt die direkte Verwendung des geometrischen Verlusts, wie erwartet, zu einer Verringerung der Modellleistung. Wir glauben, dass dies daran liegt, dass die strukturelle Kopplung von Form und Assoziationsverarbeitung es dem Modell erschwert, die geometrische Darstellung zu optimieren. Nach der Kombination mit der geometrischen Entkopplungsaufmerksamkeit spielt der geometrische Verlust seine gebührende Rolle (von „+Euklidischer Verlust“ bis). "Voll").
Darüber hinaus haben wir auch eine visuelle Analyse von nuScenes durchgeführt. Aus den Visualisierungsergebnissen ist ersichtlich, dass GeMap nicht nur robust im Umgang mit Rotation und Translation ist, sondern auch bestimmte Vorteile bei der Lösung von Okklusionsproblemen aufweist, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Anspruchsvolle Kartenelemente sind in der Abbildung mit orangefarbenen Kästchen gekennzeichnet.
Abbildung 5. Visuelle Vergleichsergebnisse.
In den experimentellen Ergebnissen an Regentagen haben wir auch die Robustheit der Okklusion quantitativ überprüft (siehe Tabelle unten). Dies liegt daran, dass Regen die Kamera von Natur aus blockiert.
Dies kann dadurch erklärt werden, dass das Modell geometrische Eigenschaften lernt und daher Kartenelemente auch bei Verdeckungen besser erraten kann. Wenn das Modell beispielsweise die Form der Fahrspurlinien versteht, muss es nur einen Teil davon „sehen“, um den Rest abzuschätzen Selbst wenn einer von ihnen blockiert ist, kann der verdeckte Teil auch anhand der Parallelbeziehung und der Breitenfaktoren erraten werden . Auf dieser Grundlage schlagen wir eine leistungsstarke Methode vor, um diesen Wert zunächst zu überprüfen. Darüber hinaus könnte die Robustheit von GeMap gegenüber Okklusion auf die Idee hinweisen, geometrische Eigenschaften zur Bewältigung der Okklusion bei anderen autonomen Fahraufgaben (wie Erkennung, Belegungsvorhersage usw.) zu verwenden – da sowohl Fahrzeuge als auch Straßen relativ standardisierte geometrische Eigenschaften haben. Natürlich gibt es bei unserer Methode selbst noch viel zu erforschen. Können beispielsweise geometrische Elemente unterschiedlicher Komplexität mithilfe verschiedener Punkte adaptiv beschrieben werden? Ist es möglich, die geometrische Darstellung aus einer probabilistischen Perspektive zu verstehen und sie robuster gegenüber Rauschen zu machen? Gibt es eine bessere Darstellung der geometrischen Assoziation, weil wir die Elementzuordnung vereinfacht haben? Dies sind alles Richtungen für eine weitere Optimierung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZum ersten Mal über 70 % Karte! GeMap: Lokale hochpräzise Karte SOTA erneut aktualisiert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
