多边形地图是填充地图的一种补充，基于地理均码，数据文件绘制一个多边形的区域，实现自定义的填充地图。也可以这样理解：以矢量数据为基础，轮廓界线为多边形的一类地图。
标题：Probabilistic Semantic Mapping for Urban Autonomous Driving Applications
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一个网站地图是你提供有关的网页，视频和网站上的其他文件，以及它们之间的关系信息的文件。像Google这样的搜索引擎会读取此文件，以更智能地抓取您的网站。站点地图会告诉Google您认为哪些页面和文件对您的网站很重要，并提供有关这些文件的有价值的信息：例如，对于页面，上次更新页面的时间，更改页面的频率以及任何其他语言版本页面。
文章：Coarse-to-fine Semantic Localization with HD Map for Autonomous Driving in Structural Scenes
文章：Colmap-PCD: An Open-source Tool for Fine Image-to-point cloud Registration
文章：A Survey on Monocular Re-Localization: From the Perspective of Scene Map Representation
文章：Vision-based Large-scale 3D Semantic Mapping for Autonomous
为了研究和娱乐目的创造一个有益的「时间旅行」体验，谷歌AI研究院推出了一个基于浏览器的工具集名为「 rǝ」 (发音为 re) 。
文章：Hybrid Bird’s-Eye Edge Based Semantic Visual SLAM for Automated Valet Parking
本文介绍了图像热点技术的原理和在HTML中的使用方法，通过使用标记来设置图像热点区域，并结合<map>标记实现链接功能。
文章：High-Definition Map Generation Technologies for Autonomous Driving
有没有想过这样一个网站，一登陆上去的时候，就会显示你所在地的地图，上面还会显示在你附近也同样登陆这个网站的人，每个人有一个肖像，双击某个图像，就可以和对方进行视频聊天，将某个图像拉到你的好友栏上，他（她）就可以成为你的好友，点击某个图像，在聊天栏上输入信息，就可以与他（她）聊天了。在地图上选中一个范围，就可以已被你选择的访问为一个临时的群，进行群聊。另外，选择一个图像，点击右键，就可以进行对图像进行各种操作，包括聊天、视频、加为好友、删除、发送文件、查看日志、查看等级、游戏对仗等等。如下所示，是不是很酷啊？是不是有点梦幻的感觉？
文章：Road-SLAM : Road Marking based SLAM with Lane-level Accuracy
标题：Compact 3D Map-Based Monocular Localization Using Semantic Edge Alignment
经典的视觉SLAM框架是过去十几年的研究成果。这个框架本身及其所包含的算法已经基本定型，并且已经在许多视觉程序库和机器人程序库中提供。依靠这些算法，我们能够构建一个视觉SLAM系统，使之在正常的工作环境里实时定位与建图。因此，我们说，如果把工作环境限定在静态、刚体，光照变化不明显、没有人为干扰的场景，那么，这个SLAM系统是相当成熟的了。
本节将介绍自动驾驶汽车的定位技术下，包括：激光雷达定位和视觉定位，以及Apollo框架是如何解决定位问题的。
上述过程确定了机器人相对于初始时刻以及相对于每帧数据到来时的位姿变换，这个过程就是定位的过程。
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最先进的单目SLAM方法，ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益，我们将源代码公开。
文章：Multi-level Map Construction for Dynamic Scenes
今天给大家分享一篇多传感融合定位的工作：R3live++。这是继R3live后的第二个版本。这项工作提出的激光雷达视觉惯性融合框架实现了鲁棒和准确的状态估计，同时实时重建光度地图。
文章：SemanticSLAM: Learning based Semantic Map Construction and Robust Camera Localization
文章：Monocular Localization with Semantics Map for Autonomous Vehicles
匀速模型预测当前相机的位置，搜索上一帧图像中的特征点在地图中对应的点云与当前帧图像匹配进行当前帧相机位姿的优化；
卷积神经网络之父YannLeCuu在1988年提出卷积神经网络时，将这种网络命名为LeNet。现在的卷积神经网络都是基于类似LeNet的网络构架。下图是一个简单的卷积神经网络的图例。 一个卷积神经网络由一个或多个卷积层(Convolution)+池化层(Pooling)，再加上一个全连结的前向神经网络组成。 卷积层Convolution 前面咱们已经知道图像卷积操作的原理了。一个卷积核滑动作用在一个图像上，能得到图像的一个对应的特征地图FeatureMap或者激活地图ActivationMap。之所以称为特
谷歌地图使用与谷歌地球相同的卫星数据。虽然这些图像会定期更新，但你通常不会看到实时的变化，而且在屏幕上看到的卫星图像，与现实生活中某个位置的外观之间，可能会有长达几年的时间差。
FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry
文章：LaneLoc: Lane Marking based Localization using Highly Accurate Maps
Impacts of ignorance on the accuracy of image classification and thematic mapping
从最开始接触SLAM已经3年了，从二维激光SLAM到三维激光SLAM，再到视觉SLAM，都有一些接触，现将简单梳理一下SLAM的各个模块的功能以及实现方式，为本系列文章起到个总领作用。
现在，Google和OpenAI的一场合作，以图像分类神经网络为例，我们揭开了神经网络黑箱的一角。
本文讲解了视觉里程计（Visual Odometry）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基本概念、发展历程、主要算法及其在实际应用中的优势和挑战。作者通过对这些概念和算法的介绍，使读者对视觉里程计和SLAM有了更加深入的了解。同时，文章还介绍了目前该领域的一些研究热点和未来发展方向，对于想要深入了解视觉里程计和SLAM的读者具有重要的参考价值。
【新智元导读】著名设计机构 IDEO 项目负责人 Kevin Ho 受到李飞飞高徒 Andrej Karpathy 做的“图像地图”的启发，用机器学习算法通过视觉特征对字体进行排序和分类，形成了一个“字体地图”，可以帮助设计人员更简单地发现具有相似审美特征的字体。 机器学习都能干什么？太多了。比如本文的作者 Kevin Ho ( 著名设计机构 IDEO 项目负责人) 就发现一张让他印象深刻的图像。这张奇妙的图片地图是由李飞飞的高徒 Andrej Karpathy 使用 AI 图像识别技术将数千张照片统合形
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
谷歌今天开源了Kartta Labs，这是一个基于 Google Cloud 和 Kubernetes 的开源可扩展系统，可从历史地图和照片中重建过去的城市。
上周的组会上，我给研一的萌新们讲解什么是SLAM，为了能让他们在没有任何基础的情况下大致听懂，PPT只能多图少字没公式，这里我就把上周的组会汇报总结一下。
在小程序中可以使用<map>标签嵌入地图，那么可能很多同学会问，<map>嵌入的是哪家的地图呢？这还用问，自然是腾讯的地图了，而且不能换成其他的地图（百度、高德等）。
作为一个地图控，回想起当时在谷歌卫星地图里找到了自己出生地后的惊奇和兴奋，至今依然感叹科技带给每个普通人的思想震撼——只需一台电脑就可以拥有“上帝视角”，轻轻滑动鼠标就能游历世界各个角落。
20年前，由于使用物理地图作为方向，定位导航非常困难。到今天，谷歌地图已经通过人工智能和机器学习改变了位置搜索。
定位是移动机器人的一个基本问题。从自动驾驶汽车[1]到探索型微型飞行器（MAV）[2]，机器人需要知道自己在哪里。这个问题对于多机器人系统来说更具有挑战性。在这种环境下，有效的协作通常假设共享对全局地图的理解[3]，而且也需要考虑到每个智能体所拥有的独特信息，这是一个重要的内容。
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
其中一张是用Deepfake生成的虚假图像——“北京style”的华盛顿州塔科马市。
这个工作来自于Baidu ADT部门，是该团队继L3-Net之后的在自动驾驶领域内关于定位的又一力作，其利用图像数据取得了与基于Lidar的方法相当的定位精度。
文章：CamMap: Extrinsic Calibration of Non-Overlapping Cameras Based on SLAM Map Alignment
本文主要想使用尽量少的专业词汇来解释清楚视觉SLAM是如何进行定位的（在某些表述上可能并不严谨），希望对视觉SLAM有兴趣的伙伴能在刚接触SLAM时有个基本的了解，本文同时介绍了视觉SLAM的经典框架和应用场景。想要深入学习的伙伴，还请参考更专业更系统的书籍和文献。
RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
论文标题：U-BEV: Height-aware Bird's-Eye-View Segmentation and Neural Map-based Relocalization
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