SeqSLAM: Visual Route-Based Navigation for Sunny Summer Days and Stormy Winter Nights   

SeqSLAM 是2012年两位澳大利亚的IEEE fellow提出来的，Michael J. Milford, Member, IEEE, Gordon. F. Wyeth, Member, IEEE。是当时第一个在极端环境变化下还能实现的基于视觉的定位系统，"this is the first time vision-based localization has been demonstrated across extreme environmental change."

    这篇文章的核心思想就是 大家都用基于特征来做，那么好，我就不用基于特征来做，我要基于图像序列，也就是所说的“sequence-based”。原因主要是因为SLAM需要在季节变换、日夜不同情况下都能具有识别同一场景的能力，而特征方法当时效果还不足以完成，尤其是特征主要还是选用的人工特征，比如SIFT/SURF（因为现在已经有文章证明了深度学习的特征在那些急剧变化的环境情况下也有好的表现，足够多，暂不举例。）所以作者也用了当时的FAB-MAP来做对比试验，证明其效果。

图1 SeqSLAM在当时666 的效果图

    SeqSLAM的提出应该是里

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