Semana 1 (24/2 - 3/3)

Objetivo semana

El objetivo es revisar el estado del arte sobre el uso de HD maps con sistemas de percepción para ayudarse mutuamente.

 

Trabajo realizado

Empiezo con las lecturas propuestas por Manuel en la wiki del Teams:

•  Integrating Shared Information into the SensorialMapping of Connected and Autonomous Vehicles (2021) Link
  
  El paper hace reflexiones muy interesantes sobre la conducción autónoma, centrándose en la coordinación multiagente para generar un mapa unificado a partir de la información obtenida por diferentes vehículos (fusionando la información).
  También se considera la idea de un entorno inteligente para una comunicación vehículo-carretera (vehicle-to-network-to-everything V2N2X).
  Menciona el uso de software SCANeR Studio (que en nuestro caso sería CARLA?) para validar el sistema.
  Modelos de conducción cooperativa son útiles para los problemas de: (a) managing the flow of vehicles to maintain a smooth traffic, and (b) road and lane trajectory coordination. (En nuestro caso queremos centrarnos en el b) Intersante idea de vehicle-intersection coordination.
  --> Hay marcados un par de artículos para echar un vistazo
  --> El paper plantea conceptor interesantes, pero se queda en ese concepto teórico ya que no muestra nada que hayan realizado a nivel práctico.
  

•   Lane Information Perception Network for HD Maps (2020) Link
  
  La temática de este paper es lane detection, centrándose en la parte técnica de cómo detectar lane lines y sus características. Hace un buen estudio del estado del arte de este tipo de técnicas existentes. También hablan de los datasets y challenges existentes (TuSimple) para validar el sistema. Una vez tienen la información de los lane lines, hablan de actualizar los cambios en un hd map, pero creo que no llegan a hacerlo porque no mencionan nada sobre qué hd maps ni nada. Un punto fuerte a nuestro favor sería sí hacer estos cambios en un hd map, xodr por ejemplo, ya que los tenemos controlados.
  Ideas interesantes para mi trabajo:
  --> Crear un dataset sintético para lane (y otros elementos) detection con Carla por ejemplo
  --> Combinar esta detección en tiempo real con nuestro conocimiento de hd maps para sí realizar esta actualización de los cambios en un hd map
  --> Detectar challenges particulares de esta temática para validar nuestro sistema
  (Sería interesante volver a leer este paper, que es bastante técnico, cuando me ponga yo con lane detection y temas de DL).
  Me gusta como redacta este autor la introducción al final, contando y finalmente recalcando en un itemize las aportaciones que hace.

 

Trabajo semana siguiente

La semana siguiente estaré preparando la demo con Felipe desde el lunes, pero intentaré sacar ratos para seguir leyendo los papers propuestos en la wiki del teams.