《HDMapNet：An Online HD Map Construction and Evaluation Framework》论文笔记

参考代码：HDMapNet

1. 概述

介绍：在这篇文章中提出一种生成向量化高精地图（verctorized HD map）的方案，通过如IMU、GPS、Lidar等传感器数据融合可以生成全局的高精度定位信息，对于局部的信息是通过相机和Lidar实现的，其中最为关键便是行车过程中的车道信息。对于局部信息的获取方法是这篇文章的重点，其通过编码器处理环视图像和Lidar数据，之后将其映射到bev空间并引入时序得到融合信息表达，之后用于预测车道实例。

下图展示的便是生成高清地图的工作流程，通过将全局信息获取定位结果和局部信息融合得到精细化高精地图：

这里如何使用 全局信息获取部分定位并不是关注点重点，局部信息获取才是这篇文章着力想探讨的东西。

2. 方法设计

在局部信息获取流程中输入环视相机数据或者附加Lidar数据，各自经过对应编码器之后在bev下实现特征融合 ，之后用于预测车道实例。

2.1 编码器

图像数据编码：
图像数据经过CNN网络编码之后得到语义特征图，但是由于单纯的2D图像是很难获取实际深度值的，直接使用相机内外参数（假设深度为1）会导致投影出现偏差，对此文章中采用的是一种多层全连接将图像坐标数据映射到相机坐标下：
$$F_{I_i}^c[h][w]={\varphi }_{V_i}^{hw}(F_{I_i}^{pv}[1][1],\dots ,F_{I_i}^{pv}$$