Mar, 2024
MapTracker: 利用步长内存融合进行连续向量高清地图跟踪
MapTracker: Tracking with Strided Memory Fusion for Consistent Vector HD
Mapping
TL;DR该研究提出了一种基于向量高清地图的算法，将地图构建作为一个跟踪任务，并使用以往的潜在记忆来确保随时间的一致性重建。MapTracker通过将传感器流积累到两种潜在表示的内存缓冲区中，即鸟瞰图和道路元素的向量潜在，来实现这一目标。该方法借用了跟踪文献中的查询传播范式，将上一帧中跟踪到的道路元素明确地与当前帧中的元素关联起来，并使用距离步幅选择的一部分内存潜在进一步增强时间连续性。通过解码向量潜在，可以重建道路元素的几何形状。该研究还通过1)改进现有数据集的处理代码，以产生具有时间对齐的一致地面真实性和2)通过一致性检查增强现有的mAP度量标准，做出了基准贡献。在nuScenes和Agroverse2数据集上，MapTracker相对于传统度量标准和新的一致性感知度量标准分别提高了8%和19%。