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PreSight: Enhancing Autonomous Vehicle Perception with City-Scale NeRF Priors

Core Concepts
PreSight introduces a novel framework leveraging historical data to construct static priors, enhancing online perception in autonomous driving systems.
1. Introduction: Autonomous vehicles rely on perception systems for navigation and safety. Humans use mental maps to supplement real-time perception in new environments. 2. Vision-Based Perception: Dynamic object perception requires real-time observation. Static environment perception can be pre-mapped and annotated. 3. PreSight Framework: Utilizes historical traversal data to generate static priors without manual annotation. Enhances online perception models with city-scale neural radiance fields (NeRF) priors. 4. Experimental Results: Demonstrates significant improvements in HD-map construction and occupancy prediction tasks. Shows compatibility with diverse online perception models on the nuScenes dataset. 5. Methodologies: Building City-Scale NeRF involves partitioning cities into tiles and optimizing sub-fields for detailed coverage. Prior Extraction uses a ray marching algorithm to identify occupied voxels and extract features for robust priors. 6. Comparison: Outperforms other priors like historical point clouds and Neural Map Prior in HD map construction and occupancy prediction tasks. 7. Ablation Studies: Distilled semantic features significantly improve performance in both HD map construction and occupancy prediction tasks. Performance improves as more prior scenes are utilized, showcasing scalability of the framework.
Neural Radiance Fields (NeRF)を使用して過去のトラバーサルデータから静的先行メモリを構築します。 実験結果は、HDマップ構築と占有予測タスクで顕著な改善を示しています。

Key Insights Distilled From

by Tianyuan Yua... at 03-15-2024

Deeper Inquiries


過去のトラバーサルデータを活用することにはいくつかの利点があります。まず、これらのデータを使用することで、新しい環境や未知の都市領域で自動運転システムのパフォーマンスを向上させるための貴重な情報源として機能します。また、過去のデータから得られる静的な事前情報は、リアルタイム観測だけでは捉えきれない環境全体を補完し、より確実なナビゲーションを可能にします。 一方で、過去のトラバーサルデータに依存することにはいくつかの欠点も存在します。例えば、古い情報や変化した状況に基づく予測が正確である保証がない場合があります。また、この方法では常に最新情報を反映するわけではないため、特定条件下で不正確な結果が生じる可能性も考えられます。