Road Mapping and Localization using Sparse Semantic Visual Features
Cheng W, Yang S, Zhou M, et al. Road Mapping and Localization using Sparse Semantic Visual Features[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2021. ICRA2021
单位：阿里巴巴
针对问题：
轻量级语义地图构建及定位。
提出方法：
文章采用了一种类似于关键点检测的方法，对典型路标进行典型关键点提取；对特定路标设计了不同的参数模型进行帧间优化，相较于无优化的点云叠加方式，该方法构建了特征间的数据关联，用于里程计自身的位姿估计同时也进行更精确的路标地图构建。
达到效果：
实现了KAIST数据集以及作者采集的数据集大场景范围内精确建图及定位。
存在问题：
文章所构建的定位模块在实现定位时采用GPS提供定位初值，再进行局部精搜索并使用PnP进行定位的策略，该方法在GPS信号较好且跳变较小时能实现较好效果，但在GPS-denied的场景使用受限，也许
