Efficient Ego Lane Detection for Various LaneTypes

In this work, we present an ego lane detector de-signed for the use in automotive vision systems for personallight electric vehicles like electric bicycles, tricycles or scoot-ers. The approach is based on a combination of gradient-based line detection, color-based segmentation and geomet-rical rules, making the ego lane detector fast, but also robustto different scenes, including curves. Qualitative evaluationon over fifty traffic scenes show that the lane detector is ableto find a suitable approximation of the road area with an IoUof 75.71%

Interactive Attention Learning on Detection of Lane and Lane Marking on the Road by Monocular Camera Image

Vision-based identification of lane area and lane marking on the road is an indispensable function for intelligent driving vehicles, especially for localization, mapping and planning tasks. However, due to the increasing complexity of traffic scenes, such as occlusion and discontinuity, detecting lanes and lane markings from an image captured by a monocular camera becomes persistently challenging. The lanes and lane markings have a strong position correlation and are constrained by a spatial geometry prior to the driving scene. Most existing studies only explore a single task, i.e., either lane marking or lane detection, and do not consider the inherent connection or exploit the modeling of this kind of relationship between both elements to improve the detection performance of both tasks. In this paper, we establish a novel multi-task encoder–decoder framework for the simultaneous detection of lanes and lane markings. This approach deploys a dual-branch architecture to extract image information from different scales. By revealing the spatial constraints between lanes and lane markings, we propose an interactive attention learning for their feature information, which involves a Deformable Feature Fusion module for feature encoding, a Cross-Context module as information decoder, a Cross-IoU loss and a Focal-style loss weighting for robust training. Without bells and whistles, our method achieves state-of-the-art results on tasks of lane marking detection (with 32.53% on IoU, 81.61% on accuracy) and lane segmentation (with 91.72% on mIoU) of the BDD100K dataset, which showcases an improvement of 6.33% on IoU, 11.11% on accuracy in lane marking detection and 0.22% on mIoU in lane detection compared to the previous methods

Map Validation for Autonomous Driving Systems

High-definition mapping is fundamental for self-driving vehicles. In this thesis we describe different approaches for online map validation whose goal is to verify if reality and map data are inconsistent. A probabilistic framework to perform the sensor fusion is defined and a spatial correlation is introduced to interpolate the information. The result is a probabilistic representation of the map whose assumed values represent the probability with which the map is valid in every point

Conditional Behavior Prediction of Interacting Agents on Map Graphs with Neural Networks

Solange Verkehrsteilnehmer ihre Manöverabsicht und ihre geplante Trajektorie automatischen Fahrzeugen nicht mitteilen können, ist eine Verhaltensvorhersage für alle beteiligten Verkehrsteilnehmer erforderlich. Mit einer solchen Vorhersage kann das Verhalten eines automatischen Fahrzeugs vorausschauend generiert und damit komfortabler und energieeffizienter gemacht werden, was den Verkehrsfluss verbessert. Es wird ein künstliches neuronales Netz für Graphen (GNN) vorgestellt, das verschiedene probabilistische Positionsvorhersagen für interagierende Agenten zur Analyse bereitstellt. Das vorliegende Anwendungsbeispiel ist die Verkehrssituationsanalyse für das automatische Fahren, für welches ein diskretisierter Vorhersagezeitraum von einigen Sekunden als relevant angesehen wird. Das GNN propagiert einen vollvernetzten, gerichteten Agentengraphen probabilistisch durch einen dünnvernetzten, gerichteten Kartengraphen. Merkmale des Agentengraphen, der aus Verkehrsteilnehmern und deren Beziehungen besteht, sowie Merkmale des Kartengraphen, der aus Fahrbahnstücken und deren geometrischer, sowie verkehrsregelbezogenen Verbindungen besteht, können für die Vorhersage verwertet werden. Das Modell prädiziert für jeden Agenten zu jedem Prädiktionszeitpunkt eine diskrete Aufenthaltswahrscheinlichkeitsverteilung über alle Fahrbahnstücke des Kartengraphen. Eine solche Prädiktion ist in der wissenschaftlichen Literatur zwar üblich, setzt aber für deren stochastische Interpretierbarkeit und damit Anwendbarkeit statistische Unabhängigkeit des zukünftigen Verhaltens der Verkehrsteilnehmer voraus. Da diese Annahme bei interagierenden Agenten als unzulässig erachtet wird, prädiziert das Modell darüber hinaus für alle Agentenpaare diskrete Verbundwahrscheinlichkeitsverteilungen. Aus diesen können bedingte Prädiktionen gegeben möglicher zukünftiger Positionen einer der beiden Agenten berechnet werden. In der Evaluierung werden gängige Metriken für den vorliegenden Fall angepasst und verschiedene Modellierungstiefen einander gegenübergestellt. Sowohl die individuelle Prädiktion als auch die bedingte Prädiktion werden erfolgreich auf Genauigkeit und statistischer Zuverlässigkeit untersucht