Mapping of road markings for lane-based HD map generation

In recent years, autonomous vehicles have seen major developments thanks to recent hardware and Artificial Intelligence (AI) improvements. Autonomous vehicle software usually rely on multiple AI models and High-Definition (HD) maps to choose the most appropriate and safe behavior to reach the target destination. HD maps are digital maps that offer a highly detailed representation of the road network and the navigation environment. Creating and keeping an HD map up-to-date with the real world is an essential task to enable the correct behavior of autonomous vehicles, but it requires a lot of time and work due to the high quantity and quality of information required. Automatic HD map generation is a growing research field that tries to lighten as much as possible the work required to create HD maps. In this work, we present a complete pipeline designed for real-world scenarios that, starting from road camera images and their associated precise GPS positions, is able to extract road markings, with the help of an AI model, and use them to generate reasonable HD maps that reduce the amount of manual work required to build a complete map from scratch. We also evaluate our proposed approach on real data acquired from sensors mounted on a vehicle.

Negli ultimi anni, i veicoli autonomi hanno registrato importanti sviluppi grazie ai recenti miglioramenti nel campo dell'hardware e dell'Intelligenza Artificiale (IA). I software dei veicoli autonomi si basano solitamente su più modelli di IA e su mappe ad alta definizione (HD) per scegliere il comportamento più appropriato e sicuro per raggiungere la destinazione. Le mappe HD sono mappe digitali che offrono una rappresentazione altamente dettagliata della rete stradale e dell'ambiente di navigazione. Creare e mantenere aggiornata una mappa HD con il mondo reale è un compito essenziale per consentire il corretto comportamento dei veicoli autonomi, ma richiede molto tempo e lavoro a causa dell'elevata quantità e qualità delle informazioni richieste. La generazione automatica di mappe HD è un campo di ricerca in crescita che cerca di ridurre il più possibile il lavoro necessario per creare mappe HD. In questo lavoro, presentiamo una pipeline completa progettata per scenari reali che, partendo da immagini della strada acquisite con telecamere montate su un veicolo e dalle loro relative posizioni GPS precise, è in grado di estrarre la segnaletica orizzontale, con l'aiuto di un modello di AI, e di utilizzarla per generare mappe HD ragionevoli che riducono la quantità di lavoro manuale necessario per costruire una mappa completa da zero. Valutiamo inoltre l'approccio proposto su dati reali acquisiti da sensori montati su un veicolo.