High-Definition Map Generation Technologies For Autonomous Driving

要約

自動運転は、過去数年間で最も人気があり、やりがいのあるトピックの1つです。
完全な自律性を実現するために、研究者はLiDAR、カメラ、慣性計測装置（IMU）、GPSなどのさまざまなセンサーを利用し、物体検出、物体セグメンテーション、障害物回避、
パスプランニング。
近年、高精細（HD）マップが注目されています。
ローカリゼーションにおける高精度で有益なレベルのHDマップにより、自動運転の重要なコンポーネントの1つになりました。
Baidu Apollo、NVIDIA、TomTomなどの大規模な組織から個々の研究者まで、研究者は自動運転のさまざまなシーンや目的に合わせてHDマップを作成しています。
HDマップ生成の最先端の方法を確認する必要があります。
このホワイトペーパーでは、2Dと3Dの両方のマップ生成を活用する最近のHDマップ生成テクノロジについて説明します。
このレビューでは、HDマップの概念と自動運転におけるそれらの有用性を紹介し、HDマップ生成手法の詳細な概要を示します。
また、将来の研究を動機付けるために、現在のHDマップ生成テクノロジーの制限についても説明します。

要約(オリジナル)

Autonomous driving has been among the most popular and challenging topics in the past few years. On the road to achieving full autonomy, researchers have utilized various sensors, such as LiDAR, camera, Inertial Measurement Unit (IMU), and GPS, and developed intelligent algorithms for autonomous driving applications such as object detection, object segmentation, obstacle avoidance, and path planning. High-definition (HD) maps have drawn lots of attention in recent years. Because of the high precision and informative level of HD maps in localization, it has immediately become one of the critical components of autonomous driving. From big organizations like Baidu Apollo, NVIDIA, and TomTom to individual researchers, researchers have created HD maps for different scenes and purposes for autonomous driving. It is necessary to review the state-of-the-art methods for HD map generation. This paper reviews recent HD map generation technologies that leverage both 2D and 3D map generation. This review introduces the concept of HD maps and their usefulness in autonomous driving and gives a detailed overview of HD map generation techniques. We will also discuss the limitations of the current HD map generation technologies to motivate future research.

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