ArgoTweak: Towards Self-Updating HD Maps through Structured Priors

📄 arXiv: 2509.08764v1 📥 PDF

作者: Lena Wild, Rafael Valencia, Patric Jensfelt

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-10

备注: ICCV 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

ArgoTweak：通过结构化先验实现高精地图的自更新

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 高精地图 自更新 先验信息 数据集 双射映射 自动驾驶 Sim2Real

📋 核心要点

  1. 现有高精地图自更新方法依赖合成先验，导致真实场景性能下降，存在显著的sim2real差距。
  2. ArgoTweak数据集通过双射映射框架，将地图修改分解为原子级别的更改，保证了修改的可解释性和真实性。
  3. 实验表明，在ArgoTweak上训练的模型能有效缩小sim2real差距，验证了结构化先验和详细标注的重要性。

📝 摘要（中文）

为了实现高精地图的自验证和自更新，可靠地整合先验信息至关重要。然而，目前没有公开数据集包含先验地图、当前地图和传感器数据这三元组。因此，现有方法必须依赖合成先验，这会造成不一致性并导致显著的sim2real差距。为了解决这个问题，我们推出了ArgoTweak，这是第一个包含真实地图先验的三元组数据集。ArgoTweak的核心是采用双射映射框架，将大规模修改分解为地图元素级别的细粒度原子更改，从而确保可解释性。这种范式转变能够实现准确的变化检测和集成，同时以高保真度保留未更改的元素。实验表明，与合成先验相比，在ArgoTweak上训练模型可以显著缩小sim2real差距。大量的消融实验进一步突出了结构化先验和详细更改注释的影响。通过为可解释的、先验辅助的高精地图构建建立基准，ArgoTweak推动了可扩展的、自我改进的地图解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有高精地图自更新方法依赖于合成的先验地图，这与真实世界的先验地图存在差异，导致模型在真实场景中的泛化能力不足，即存在显著的sim2real差距。此外，缺乏包含先验地图、当前地图和传感器数据的完整数据集，限制了相关研究的进展。

核心思路：ArgoTweak的核心思路是构建一个包含真实先验地图的数据集，并采用双射映射框架来表示地图的变化。通过将大规模的地图修改分解为细粒度的原子更改，可以更好地理解和控制地图的更新过程，从而提高模型的性能和可解释性。

技术框架：ArgoTweak数据集的构建流程主要包含以下几个阶段：首先，收集真实世界的地图数据，作为先验地图。然后，通过人工或自动的方式对地图进行修改，生成当前地图。同时，记录下地图修改的详细信息，包括修改的类型、位置和参数。最后，将先验地图、当前地图和修改信息组成一个三元组，作为数据集的样本。此外，作者还提供了一个地图修改工具箱，方便用户对地图进行修改和生成新的数据集。

关键创新：ArgoTweak的关键创新在于：1) 提出了一个包含真实先验地图的数据集，弥补了现有数据集的不足；2) 采用双射映射框架来表示地图的变化，实现了细粒度的地图修改和可解释的更新过程。与现有方法相比，ArgoTweak能够更好地模拟真实世界的地图更新过程，从而提高模型的性能和泛化能力。

关键设计：ArgoTweak数据集中的地图修改信息包括修改的类型（如添加、删除、修改），修改的位置（如经纬度坐标），以及修改的参数（如道路宽度、车道数量）。这些信息被用于训练模型，使其能够学习到地图修改的规律和模式。此外，作者还设计了一系列的消融实验，以评估不同因素对模型性能的影响，例如先验地图的质量、修改信息的详细程度等。

📊 实验亮点

实验结果表明，在ArgoTweak数据集上训练的模型，相比于使用合成先验地图训练的模型，在真实场景中的性能得到了显著提升，有效缩小了sim2real差距。消融实验进一步验证了结构化先验和详细更改注释对模型性能的重要性。ArgoTweak为高精地图的自更新研究提供了一个新的基准。

🎯 应用场景

ArgoTweak数据集和相关方法可应用于自动驾驶、机器人导航、城市规划等领域。通过利用先验地图信息，可以提高高精地图的构建和更新效率，降低成本。此外，该研究还有助于提高自动驾驶系统的安全性和可靠性，使其能够更好地适应复杂多变的交通环境。未来，ArgoTweak有望推动高精地图技术的进一步发展，为智慧城市建设提供有力支持。

📄 摘要（原文）

Reliable integration of prior information is crucial for self-verifying and self-updating HD maps. However, no public dataset includes the required triplet of prior maps, current maps, and sensor data. As a result, existing methods must rely on synthetic priors, which create inconsistencies and lead to a significant sim2real gap. To address this, we introduce ArgoTweak, the first dataset to complete the triplet with realistic map priors. At its core, ArgoTweak employs a bijective mapping framework, breaking down large-scale modifications into fine-grained atomic changes at the map element level, thus ensuring interpretability. This paradigm shift enables accurate change detection and integration while preserving unchanged elements with high fidelity. Experiments show that training models on ArgoTweak significantly reduces the sim2real gap compared to synthetic priors. Extensive ablations further highlight the impact of structured priors and detailed change annotations. By establishing a benchmark for explainable, prior-aided HD mapping, ArgoTweak advances scalable, self-improving mapping solutions. The dataset, baselines, map modification toolbox, and further resources are available at https://kth-rpl.github.io/ArgoTweak/.