Leveraging V2X for Collaborative HD Maps Construction Using Scene Graph Generation

要約

高解像度（HD）マップは、自律車両ナビゲーションで重要な役割を果たし、正確性と安全性を向上させるためにオンボード認識センサーを補完します。
従来のHDマップ生成は、費用がかかり、リアルタイムのインフラストラクチャの変更をキャプチャできない専用マッピング車両に依存しています。
このホワイトペーパーでは、HDMaplanenetを提示します。HDMaplanenetは、V2X通信とシーングラフの生成を活用して、HDマップの局所的な幾何学的層を共同で構築します。
このアプローチは、前面カメラ画像からレーンセンターラインを抽出し、グラフとして表し、V2Xを介してグローバル集約のデータをクラウドに送信します。
Nuscenesデータセットの予備的な結果は、最先端の方法と比較して優れた関連性の予測性能を示しています。

要約(オリジナル)

High-Definition (HD) maps play a crucial role in autonomous vehicle navigation, complementing onboard perception sensors for improved accuracy and safety. Traditional HD map generation relies on dedicated mapping vehicles, which are costly and fail to capture real-time infrastructure changes. This paper presents HDMapLaneNet, a novel framework leveraging V2X communication and Scene Graph Generation to collaboratively construct a localized geometric layer of HD maps. The approach extracts lane centerlines from front-facing camera images, represents them as graphs, and transmits the data for global aggregation to the cloud via V2X. Preliminary results on the nuScenes dataset demonstrate superior association prediction performance compared to a state-of-the-art method.

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