Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.3
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pp.133-145
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2019
Building and researching high definition maps that support autonomous vehicles, one of Korea's key challenges for the future, are being actively propelled in both private and government sectors with the goal of fast commercialization. Under this perspective, update methods that secure up-to-date information are emerging as key tasks. To provide a plan for establishing efficient renewal systems for high definition maps, we analyzed the present condition of road types, causes of road changes and its annual change rates, and examined where and how such road change information is managed. Furthermore, the method of collection and detection of road change information and the renewal system of high definition maps are defined based on the current study. At the end of the paper, a step-by-step renewal system is proposed through the examination of renewal cycles, contents, and region of high definition maps.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.363-369
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2021
High-definition road maps are used as the basic infrastructure for autonomous vehicles, so the latest road information must be quickly reflected. However, the current drawing and structural editing process of high-definition road maps are manually performed. In addition, it takes the longest time to generate road lanes, which are the main construction targets. In this study, the point cloud of the road lane markings, in which color types(white, blue, and yellow) were predicted through the PointNet model pre-trained in previous studies, were used as input data. Based on the point cloud, this study proposed a methodology for automatically drawing and structural editing of the layer of road lane markings. To verify the usability of the 3D vector data constructed through the proposed methodology, the accuracy was analyzed according to the quality inspection criteria of high-definition road maps. In the positional accuracy test of the vector data, the RMSE (Root Mean Square Error) for horizontal and vertical errors were within 0.1m to verify suitability. In the structural editing accuracy test of the vector data, the structural editing accuracy of the road lane markings type and kind were 88.235%, respectively, and the usability was verified. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently construct vector data of road lanes for high-definition road maps.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.3
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pp.133-139
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2021
Currently, the process of constructing a high-definition road map has a high proportion of manual labor, so there are limitations in construction time and cost. Research to automate map production with high-definition road maps using artificial intelligence is being actively conducted, but since the construction of training data for the map construction is also done manually, there is a need to automatically build training data. Therefore, in this study, after converting to images using point clouds acquired by a mobile mapping system, the road marking areas were extracted through image reclassification and overlap analysis using thresholds. Then, a methodology was proposed to automatically construct training data for deep learning data for the high-definition road map through the classification of the polygon types in the extracted regions. As a result of training 2,764 lane data constructed through the proposed methodology on a deep learning-based PointNet model, the training accuracy was 99.977%, and as a result of predicting the lanes of three color types using the trained model, the accuracy was 99.566%. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently produce training data for high-definition road maps, and it is believed that the map production process of road markings can also be automated.
Tianjiao Liang;Weiguo Pan;Hong Bao;Xinyue Fan;Han Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.8
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pp.1996-2015
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2023
High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.
Oh, Yoon Seuk;Kwon, Young Sam;Park, Il Suk;Hong, Seung Hwan;Lee, Ha Jun;Lee, Tae Kyeong;Chang, Soo Young
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.4
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pp.383-390
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2020
Car-mounted MMS (Mobile Mapping System) is the most effective tool for mapping of high definition road maps(HD Map). The MMS is composed of various sensor combinations, and the manufacturing methods and processing software are different for each manufacturer, performance cannot be predicted only by the specifications of the parts. Therefore, it is necessary to judge whether each equipment is suitable for mapping through performance evaluation, and facilities for periodic performance evaluation. In this paper, we explained the MMS performance evaluation facilities built at the SOC Evaluation Research Center of Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology and analyzed the conditions that the evaluation facilities should have through a literature survey and field tests.
Oh, Jong Min;Song, Yong Hyun;Hong, Song Pyo;Shin, Young Min;Ko, Young Chin
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.4
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pp.375-382
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2020
As the 4th Industrial Revolution era in worldwide, interest in autonomous vehicles is increasing. but due to recent safety issues such as pedestrian accidents and car accidents, as a technical model for this, the demand for 3D HD maps (High Definition maps) is increasing in including lanes, road markings, road information, traffic lights and traffic signs etc. However, since some complementary points have been continuously raised according to demand, It is necessary to collect the opinions of institutions and companies utilizing HD maps and to improve HD maps. This study was conducted by utilizing the results of the contest for usability verification of HD Maps hosted by the National Geographic Information Institute and organized by the Spatial Information Industry Promotion Institute. For this study, we researched HD maps' layers and codes for HD maps object usability to improve HD maps, constructed HD maps object usability items accordingly, and contested usability verification of HD maps according to the items The contestants conducted verification and analyzed the results. As a result, the most frequently used code for each layer was the flat intersection, and the code showing the highest usage rate was a safety sign. In addition, the use rate of the sub-section and height obstacles was 16.67% and 8.88%, respectively, showing a low ratio. In order to utilize HD maps in the future, this study is expected to require research to continuously collect opinions from customers and improve data objects and data models that are actually needed by customers.
Unlike a typical small-sized robot navigating in a free space, an autonomous vehicle has to travel in a designated road which has lanes to follow and traffic rules to obey. High-Definition (HD) maps, which include road markings, traffic signs, and traffic lights with high location accuracy, can help an autonomous vehicle avoid the need to detect such challenging road surroundings. With space constraints and a pre-built HD map, a new type of path planning algorithm can be conceived as a substitute for conventional grid-based path planning algorithms, which require substantial planning time to cover large-scale free space. In this paper, we propose an obstacle-avoiding, cost-based planning algorithm in a continuous space that aims to pursue a globally-planned path with the help of HD map information. Experimentally, the proposed algorithm is shown to outperform other state-of-the-art path planning algorithms in terms of computation complexity in a typical urban road setting, thereby achieving real-time performance and safe avoidance of obstacles.
In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.
For a quick and accurate 3D modelling of a building, laser scanning data, digital maps, aerial photographs and satellite images should be fusioned. Moreover, library establishment according to a standard structure of a building and effective texturing method are required in order to determine the structure of a building. In this study, we made a standard library by categorizing Korean village forms and presented a model that can predict a structure of a building from a shape of the roof on an aerial photo image. We made an ortho image using the high-definition digital image and considerable amount of ground scanning point cloud and mapped this image. These methods enabled a more quick and accurate building modelling.
In the last decade, rapid developments in molecular biotechnology and of genomic tools have enabled the creation of dense linkage maps across whole genomes of human, plant and animals. Successful development and implementation of interval mapping methodologies have allowed detection of the quantitative trait loci (QTL) responsible for economically important traits in experimental and commercial livestock populations. The candidate gene approach can be used in any general population with the availability of a large resource of candidate genes from the human or rodent genomes using comparative maps, and the validated candidate genes can be directly applied to commercial breeds. For the QTL detected from primary genome scans, two incipient fine mapping approaches are applied by generating new recombinants over several generations or utilizing historical recombinants with identity-by-descent (IBD) and linkage disequilibrium (LD) mapping. The high resolution definition of QTL position from fine mapping will allow the more efficient implementation of breeding programs such as marker-assisted selection (MAS) or marker-assisted introgression (MAI), and will provide a route toward cloning the QTL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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