作为专业领先的出行和位置服务提供商，高德地图以数据准确率高、鲜度高著称。当前自动驾驶技术总是关注到矢量地图的构建，往往忽略了车道级驾驶规则的制作。对应图商而言，车道级的领航不仅需要有正确的车道级矢量表达，还要明确每条路的驾驶规则，保证引导的准确率。
高德认为，遵守交通规则行驶是实现自动驾驶系统的必要条件，车道级交通规则通常包含在高精地图中，为自动驾驶系统提供了准确、可靠的规则指导。受限于高精地图的更新频率低、更新成本高的局限，当前自动驾驶系统朝向 “在线感知建图” 的方向发展。而目前的在线建图方法主要关注于车道线、道路拓扑等道路结构的感知，忽视了对于包含更多语义信息的交通规则的理解，这一局限使自动驾驶系统仍然需要依赖离线地图获取交通规则，限制了自动驾驶系统的“在线化”趋势。
因此，高德地图联合西安交大提出了 Driving by the Rules 的概念。提出了“将交通标志中的车道级交通规则整合至在线构建的高精地图中”这一新的具有挑战的任务，并提供一个 Benchmark 供研究人员展开相关研究。
交通标牌是道路上的“视觉语言”，在指示交通规则中发挥了关键作用。由人类驾驶过程的启发，从交通标志中理解交通规则需要完成两个任务，理解交通标志牌中指示的车道级交通规则内容，并明确规则作用于具体哪一条车道（关联到具体的车道中心线）。同时完成上述两个任务，才能为自动驾驶系统提供准确的车道级交通规则作为指导。现有的相关工作往往关注于二者其一，缺乏对此项任务的全面研究。
为了填补当前研究的空白，高德地图依靠对交通场景强大的采集能力，组织了MapDR数据集，包含了超过 10,000 个真实驾驶场景以及18,000 条结构化车道级驾驶规则，并且提出了Integrating traffic regulations into online HD maps任务以及评测指标。同时，高德地图提出了一个模块化方法VLE-MEE和一个端到端方法RuleVLM，为此项任务提供了有效的 Baseline。数据集以及方法细节请见下文：
论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.23780v2
项目主页：https://xuanmaixue.github.io/Driving-by-the-Rules.github.io
从交通标志中抽取车道级交通规则
建立交通规则与车道中心线之间的关联关系
如下图所示，本文将车道级交通规则定义为多个 key : value 构成的结构化表达，以便于整合至自动驾驶系统中服务于规控等下游步骤。现实场景中一个标志牌中可能包含多条车道级交通规则，同时每条交通规则也可能与多条车道中心线相关联，这也是解决此任务中的难点。
MapDR 数据均高德地图的真实采集数据，关注于来自于北京、上海、广州三座城市的常见交通标志牌以及道路信息。数据集包含了超过 10,000 个行车场景，其中超过 18,000 条驾驶规则。
其中每个场景（一个 Clip）包含：
数据表示如下图所示：
总体任务可以视为一个二分图匹配任务，如上图所示。其中抽取车道级交通规则视作对于图中 Rule Node 的预测，Rule 和 Centerline 之间的关联关系可以视作图中 Edge 的预测。评测时两个子任务分别关注于 Rule Node 和 Edge 的 Precision 和 Recall，总体任务关注于最小子图（由一个Rule Node、一个 Centerline Node 和 一条 Edge 组成）的 Precision 和 Recall
示例如下（R.E. 指规则抽取，C.R.指关联关系推理）：
最终方法的评价指标以 F1 Score 为标准
模块化方法由三个级联模块构成：
其中 MEE 模型专门用于对矢量地图进行特征编码，将每个矢量点进行 tokenize，使用 learnable query 配合 Intra & Inter Instance Attention 进行矢量特征的聚合，融合后每个 query 对应一条矢量的特征信息。通过 CrossAttention 进行矢量特征和交通规则特征的融合，使用融合后的 feature token 进行分类以判定中心线与规则的关联关系。
端到端方法在多模态大模型基础上进行了探索，以 Qwen-VL-Chat 7B 作为基础模型，如图所示分别以不同方式进行了LoRA SFT，令模型生成结构化文本形式的交通规则：
在 MapDR 数据集上进行的实验结果如上表所示，启发式方法（OCR 判定 + 最近车道线匹配）难以理解复杂的交通标志牌内容，同时也无法完成复杂场景下的车道-规则关联。VLE-MEE和RuleVLM分别为模块化方法和端到端方法提供了有效的 Baseline。
综上所述，本文的贡献如下：
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