Online Monocular Lane Mapping Using Catmull-Rom Spline

要約

この研究では、スプラインベースのマップを生成するために単一のカメラとオドメトリのみに依存するオンライン単眼レーン マッピング アプローチを紹介します。
私たちが提案する手法は、2 部グラフを利用した割り当て問題としてレーン関連付けプロセスをモデル化し、面取り距離、姿勢の不確実性、および横方向シーケンスの一貫性を組み込むことでエッジに重みを割り当てます。
さらに、制御点の初期化、スプラインのパラメータ化、最適化を綿密に設計して、スプラインを段階的に作成、拡張、微調整します。
自己構築したデータセットを使用してパフォーマンスを評価した以前の研究とは対照的に、私たちの実験はオープンにアクセス可能な OpenLane データセットで実行されます。
実験結果は、私たちが提案したアプローチが、車線の関連付けとオドメトリの精度、および車線マップ全体の品質を向上させることを明らかにしています。
このプロジェクトのコード1をオープンソース化しました。

要約(オリジナル)

In this study, we introduce an online monocular lane mapping approach that solely relies on a single camera and odometry for generating spline-based maps. Our proposed technique models the lane association process as an assignment issue utilizing a bipartite graph, and assigns weights to the edges by incorporating Chamfer distance, pose uncertainty, and lateral sequence consistency. Furthermore, we meticulously design control point initialization, spline parameterization, and optimization to progressively create, expand, and refine splines. In contrast to prior research that assessed performance using self-constructed datasets, our experiments are conducted on the openly accessible OpenLane dataset. The experimental outcomes reveal that our suggested approach enhances lane association and odometry precision, as well as overall lane map quality. We have open-sourced our code1 for this project.

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