Driving by the Rules: A Benchmark for Integrating Traffic Sign Regulations into Vectorized HD Map

要約

交通署名規制の順守を確保することは、人間と自律の車両ナビゲーションの両方にとって不可欠です。
現在のオンラインマッピングソリューションは、HDマップの幾何学的および接続レイヤーの構築を優先していることがよくありますが、HDマップ内の交通規制層の構築を見下ろしています。
このギャップに対処すると、交通標識からの運転ルールを抽出するために設計された新しいデータセットと、ベクトル化された局所的に知覚されたHDマップとの関連付けのために設計された新しいデータセットを紹介します。
MAPDRは、トラフィックサインの規制とレーンの間の複雑な相関をキャプチャする10,000ドル以上の注釈付きビデオクリップを特徴としています。
このベンチマークと、トラフィック規制をオンラインHDマップに統合するという新たに定義されたタスクに基づいて構築されたモジュール式およびエンドツーエンドのソリューションを提供します。VLE-MEEとRULEVLMは、自律運転技術を進めるための強力なベースラインを提供します。
信頼できる自律運転システムの開発に貢献して、トラフィックサインルールの統合における重要なギャップを埋めます。
コードはhttps://github.com/miv-xjtu/mapdrで入手できます。

要約(オリジナル)

Ensuring adherence to traffic sign regulations is essential for both human and autonomous vehicle navigation. While current online mapping solutions often prioritize the construction of the geometric and connectivity layers of HD maps, overlooking the construction of the traffic regulation layer within HD maps. Addressing this gap, we introduce MapDR, a novel dataset designed for the extraction of Driving Rules from traffic signs and their association with vectorized, locally perceived HD Maps. MapDR features over $10,000$ annotated video clips that capture the intricate correlation between traffic sign regulations and lanes. Built upon this benchmark and the newly defined task of integrating traffic regulations into online HD maps, we provide modular and end-to-end solutions: VLE-MEE and RuleVLM, offering a strong baseline for advancing autonomous driving technology. It fills a critical gap in the integration of traffic sign rules, contributing to the development of reliable autonomous driving systems. Code is available at https://github.com/MIV-XJTU/MapDR.

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