간섭 방지 프레임워크 ADMap: 온라인 벡터화된 고정밀 지도를 재구성하기 위한 강력한 도구

https : https://arxiv.org/pdf/2401.13172.pdf

코드 링크 : https://github.com/hht1996ok/admap
abstract
• intraction to 이 기사에서는 온라인 벡터화된 고정밀 지도를 재구성하기 위한 간섭 방지 프레임워크인 ADMap을 소개합니다. 자율주행 분야에서는 고정밀 지도의 온라인 재구성이 작업 계획에 매우 중요합니다. 최근에는 이러한 요구를 충족시키기 위해 다양한 고성능, 고정밀 지도 재구성 모델이 개발되었습니다. 그러나 예측 편향으로 인해 인스턴스 벡터 내의 포인트 시퀀스가 ​​흔들리거나 들쭉날쭉하게 나타날 수 있으며 이는 후속 작업에 영향을 미칩니다. 이를 위해 본 논문에서는 간섭방지 맵 재구성 프레임워크인 ADMap을 제안한다. ADMap 프레임워크는 MPN(Multi-Scale Perceptual Neck), IIA(Instance Interactive Attention) 및 VDDL(벡터 방향 차이 손실)의 세 가지 모듈로 구성됩니다. 인스턴스 간 및 인스턴스 내 포인트 순서 관계를 캐스케이드 방식으로 탐색함으로써 이 모델은 포인트 순서 예측 프로세스를 보다 효과적으로 모니터링하여 포인트 순서 지터 문제를 완화할 수 있습니다. 실험을 통해 ADMap이 nuScenes 및 Argoverse2 데이터세트에서 최고 수준의 성능을 달성한다는 사실이 입증되었습니다. 많은 결과는 ADMap이 복잡하고 변화무쌍한 운전 시나리오에서 안정적이고 신뢰할 수 있는 지도 요소를 생성할 수 있음을 보여줍니다. 이는 자율주행 시스템의 안전성과 정확성에 매우 중요합니다. 요약하자면, ADMap은 포인트 순서 지터 문제를 효과적으로 해결하고 실제 데이터 세트에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있는 혁신적인 간섭 방지 맵 재구성 프레임워크입니다. 이번 연구는 자율주행 기술 발전을 촉진하는데 큰 의의가 있다.

주요 기여

이 기사의 기여는 다음과 같습니다.

1) 이 기사에서는 보다 안정적인 벡터화된 고정밀 지도를 재구성할 수 있는 엔드투엔드 ADMap을 제안합니다. MPN은 방법별로 컴퓨팅 리소스를 늘리지 않으므로 다중 규모 정보를 보다 정확하게 캡처할 수 있습니다. IIA는 인스턴스 간, 인스턴스 내 정보의 상호작용을 효과적으로 구현하여 인스턴스 포인트 위치 오프셋 문제를 완화합니다. 또한 VDDL은 위상 정보를 활용하여 점 순서 위치의 재구성 프로세스를 감독하고 벡터 방향 차이를 모델링합니다.

3) ADMap은 벡터화된 고정밀 지도를 실시간으로 재구성할 수 있으며 nuScenes 및 Argoverse2 벤치마크에서 최고의 성능을 달성합니다.

종이 사진과 테이블

요약

ADMap은 다중 규모 인식 목, 인스턴스 대화식 주의 및 벡터 방향 차이 손실의 세 가지 모듈을 효과적으로 사용하는 효과적이고 효율적인 벡터화된 고정밀 지도 재구성 프레임워크입니다. 인스턴스 포인트 지터로 인한 지도 토폴로지 왜곡. 다수의 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 nuScenes 및 Argoverse2 벤치마크에서 최고의 성능을 달성할 수 있음을 보여주며, 그 효율성도 검증되었다. 우리는 ADMap이 커뮤니티가 벡터화된 고정밀 지도 재구성 작업에 대한 연구를 촉진하여 자율 주행과 같은 분야를 더 잘 개발하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.

원본 링크: https://mp.weixin.qq.com/s/O0BoiJZwIQmeeChUZkMMng

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