基于scan context和CNN的重定位研究

#1-Day Learning, 1-Year Localization: Long-Term LiDAR Localization Using Scan Context Image

2019 ICRA

##SCI localization framework

##SCI

通过实验验证了与单通道图像训练相比的一点改 进。提出的sci比sc具有更高的分辨能力，是一种更适合cnn输入的格式。这个过程如图所示。我们注意到，进一步研究单色图像或彩色地图选择的网络调谐可以提高定位性能。

Matlab使用colormap Jet 可以将灰度图像生成彩色的热度图，灰度值越高，色彩偏向暖色调。相反亦然。

##CNN选择 cnn网络 输入： 1.N-way SCI Augmentation 2.热编码向量指示类别 输出： scorevector

##Unseen place