BLOS-BEV: Navigation Map Enhanced Lane Segmentation Network, Beyond Line of Sight

Die Vogelperspektive (BEV) ist entscheidend für die Wahrnehmungsfunktion bei autonomen Fahraufgaben. Es ist schwierig, die Genauigkeit, Effizienz und den Bereich der BEV-Darstellung in Einklang zu bringen. Die vorhandenen Arbeiten sind auf einen eingeschränkten Wahrnehmungsbereich innerhalb von 50 Metern beschränkt. Die Erweiterung des BEV-Darstellungsbereichs kann nachgelagerten Aufgaben wie Topologie-Überlegungen, Szenenverständnis und Planung erheblich zugutekommen, indem umfassendere Informationen und Reaktionszeiten bereitgestellt werden. Die Standard-Definition (SD) Navigationskarten können eine leichte Darstellung der Straßenstruktur-Topologie bieten, die sich durch einfache Beschaffung und niedrige Wartungskosten auszeichnet. Eine intuitive Idee ist es, die Nahbereichs-Visualisierungsinformationen von Kameras an Bord mit den über die Sichtlinie hinausgehenden (BLOS) Umweltinformationen aus SD-Karten zu kombinieren, um erweiterte Wahrnehmungsfähigkeiten zu realisieren. In diesem Papier schlagen wir BLOS-BEV vor, ein neuartiges BEV-Segmentierungsmodell, das SD-Karten für eine genaue Wahrnehmung über die Sichtlinie hinaus, bis zu 200 m, integriert. Unser Ansatz ist auf gängige BEV-Architekturen anwendbar und kann hervorragende Ergebnisse erzielen, indem Informationen aus SD-Karten integriert werden. Wir erkunden verschiedene Merkmalsfusion-Methoden, um die visuellen BEV-Darstellungen und semantischen Merkmale aus der SD-Karte effektiv zu integrieren und zielen darauf ab, die komplementären Informationen aus beiden Quellen optimal zu nutzen. Umfangreiche Experimente zeigen, dass unser Ansatz eine Spitzenleistung in der BEV-Segmentierung auf den Benchmarks nuScenes und Argoverse erreicht. Durch multimodale Eingaben wird die BEV-Segmentierung im Nahbereich unter 50 m erheblich verbessert, während auch in Langstreckenszenarien eine überlegene Leistung erzielt wird, die andere Methoden um über 20 % mIoU bei Entfernungen von 50-200 m übertrifft.