ARETE：HSV変換したクラウドソース車両フリートデータを用いたトポロジー推定のための注意機構ベース・ラスタ化エンコーディング

Abstract

自動運転（AD）の継続的な進歩は、安全かつ効率的な走行を実現するために、複数の分野にまたがる課題をもたらします。そのような課題の一つが、高精細地図（High-Definition: HD map）の生成です。HDマップは、下流の自動車向けタスクに対して常に最新であり、かつ高い精度を保つ必要があります。有望なアプローチの一つは、車両フリートからのクラウドソースデータを用いることであり、道路のトポロジーやレーンレベルの特徴を表現します。本研究は、クラウドソースされた車両軌跡から中心線とレーン境界（レーン・ダイバイダ）を生成することに焦点を当てます。われわれは、検出トランスフォーマ（Detection Transformer: DETR）に基づく手法を採用し、車両軌跡のラスター化表現を入力として、ベクトル化されたレーン表現を予測します。各レーンは、方向を伴う中心線と、その中心線によって幾何学的に制約された対応するレーン境界から構成されます。われわれの方法では、ローカルタイルを抽出し、そこからクラウドソースされた車両軌跡を集約します。各タイルは変換を受け、各軌跡の存在と方向の両方を符号化するラスター化表現となります。これにより、ベクトル化された方向付きレーンの予測が可能になります。実験は、社内データセットに加えて、公的データセットであるnuScenesおよびnuPlan上でも行います。