Figure 1. 激光雷達(dá)沿著方位角(淺藍(lán))與放射方向（黃）的Bin分割 [1]

Figure 2. Scan Context示意圖 [1]

淺讀文章Scan Context，從英文字面理解就是“掃描上下文”。類比于我們閱讀的時候，需要理解上下文，才能明白其意，LidarSLAM在進(jìn)行回環(huán)檢測的時候，也需要將“上下文” （之前的數(shù)據(jù)）進(jìn)行比較，方才知道我們是不是又走到了之前的同一個地方（回環(huán)）。Scan Context這篇文章由韓國KAIST大學(xué)的Giseop Kim和Ayoung Kim所寫，它的主要特點(diǎn)是提出了Scan Context這個非直方圖的全局描述符，來幫助我們對“上下文”（當(dāng)前/之前的數(shù)據(jù)）進(jìn)行更快速、有效地搜索。典型的應(yīng)用就是在LiDAR SLAM中進(jìn)行回環(huán)檢測和Place Recognition。

提出的方法?The representation that preserves absolute location information of a point cloud in each bin （如圖2所示）?Efficient bin encoding function? Two-step search algorithm

算法流程

3.1 Scan Context的創(chuàng)建

(1) 與Shape Context的淵源

Scan Context這個算法其實(shí)一開始是由Shape Context [2] 所啟發(fā)的，而Shape Context是把點(diǎn)云的 local Keypoint 附近的點(diǎn)云形狀 encode 進(jìn)一個圖像中。Scan Context的不同在于，它不僅僅是count the number of points,而是采用了maximum height of pointsin each bin（簡單來說，就是取每一個bin中的所有point的z軸最高點(diǎn)的value作為這個bin的value）。

(2) 為什么選擇Maximum height？

a. The reason for using the height is to efficiently summarize the vertical shape of surrounding structures.b. In addition, the maximum height says which part of the surrounding structures is visible from the sensor.c. This egocentric visibility has been a well-known concept in the urban design literature for analyzing an identity of a place

(3) Partition a 3D scan

首先，對每一次Scan進(jìn)行分割：? Nr: number of rings （黃色圈圈）? Ns: number of sectors （淺藍(lán)色/綠色？的格子）? Lmax: 雷達(dá)每一個射線的最遠(yuǎn)距離? Radial Gap between rings =

? Sector弧度 =

? 文章中: Nr=20, Ns=60

(4) 給每個Bin進(jìn)行賦值：Bin Encoding

公式解讀： ?

就是指the set of points belonging to the bin where the ith ring and jth sector overlapped。? z(?)是指

中一個pointP的Z坐標(biāo)。? 直接使用最大z坐標(biāo)值 z(p)，作為這個bin的value。

(5) Scan Context Matrix

A scan context I is finally represented as a Nr × Ns matrix as:

3.2 Similarity Score的計算

假設(shè)我們得到了一對Scan Context的矩陣，我們要計算他們倆(

)之間的相似度，文章中采用了columnwise (按列) 的距離計算。

:Query Point Cloud (簡言之，我們當(dāng)前用來query的點(diǎn)云)

:Candidate Point Cloud （咱們的“數(shù)據(jù)庫”中儲存的用來匹配的candidate點(diǎn)云）

:Column j of Query Point Cloud （列向量）

:Column j of Candidate Point Cloud （列向量）

小紅薯：且慢，大師兄！小紅薯：古希臘哲學(xué)家赫拉克利特說，“人不能兩次踏進(jìn)同一條河流”。小紅薯：這樣來比較兩個點(diǎn)云，而沒考慮每次不可能在exactly同一個位置和角度觀察，是不是too young, too simple了呢！
–
大師兄：恩，這是個好問題。假設(shè)咱們回到同一個地方，那有可能是沿著相反的方向回來的，那咱們的Viewpoint就發(fā)生了變化，這個Scan Context矩陣就會發(fā)生偏移！這樣就會導(dǎo)致Column順序發(fā)生變化。大師兄：所幸的是，只要location是在同一個地方，不管你的方向朝著哪里，至少row order不會發(fā)生太大變化。咱們只需要關(guān)心column shift這個問題。在文章中，上面大師兄和小紅薯對話中的問題，如下圖所示：

Figure 3. Column Shift示意圖 [1]咱們可以看到在column方向發(fā)生了水平位移，但是豎著的row方向沒有變化。為了解決這個問題，文中采用了一個“地球人都能想到的方法”，那就是不斷嘗試各種角度的column shift。注意的是，旋轉(zhuǎn)candidate point cloud有個resolution，那就是之前提到的

。我們使用公式(7)進(jìn)行最佳shift的選擇，找到最好的 n?后，用公式(6)進(jìn)行distance計算。

注意：這里咱們通過找最好的 n?，還有一個意想不到的好處，那就是可以給ICP提供一個Good initial rotation value! (就是ICP代碼中的predicted pose)

3.3 Two-phase Search Algorithm

文中提到，有三種主流的Place Recognition的Search Algorithm:? Pairwise Similarity Scoring? Nearest Neighbor Search搜索? Sparse Optimization本文中采用了pairwise scoring和nearest search來實(shí)現(xiàn)有效的Hierarchical Search。

(1) Ring Key

在3.2節(jié)中我們提到的公式(6)進(jìn)行最短距離計算時，要先找到最佳旋轉(zhuǎn)n? ，計算量很大，所以在本文中提出了一種"Two-phase Search"，并提出了Ring key這個Descriptor（描述子）來進(jìn)行匹配搜索：Ring key is a rotation-invariant descriptor, which is extracted from a scan context. Each row of a scan context, r, is encoded into a single real value via ring encoding function . The first element of the vector k is from the nearest circle from a sensor, and following elements are from the next rings in order as illustrated in Fig. 4

Figure 4. Ring key示意圖 [1]由內(nèi)而外，一圈一圈的ring key通過對Scan Context Matrix的每一行row r 進(jìn)行ψ ( ? )的encoding就變成了一個N r 維度的Vector k：

The ring encoding functionψ psiψis a occupancy ratio usingL0 norm:

小紅薯：大師兄，這里的r0是什么意思呢？大師兄：這是L0 norm（范數(shù)）的意思，其實(shí)L0 norm并不是一個真正的norm，它就是the total number of non-zero elements in a vector 。比如,(2,0,1,0,9)這個vector的 L0 norm就是3，因為有3個非零數(shù)。大師兄：這樣一來，咱們統(tǒng)計每一圈的row中有多少個非零數(shù)值，那這就和rotation沒啥關(guān)系啦（也就是原文中所說的rotation invariance）！這樣就能夠達(dá)到快速的search。

(2) KD-Tree

? 在得到ring key向量 k 之后，文章用了 k 構(gòu)建KD Tree。

? 用ring key of the query到這個KD Tree中搜索K個最相似的scan indexex（K是個heuristic number）

? 得到最相似的K個scan后，用上文中公式(6)進(jìn)行Similarity Score計算.

? 滿足條件的最近的candidatec?這個位置被選為revisited place，也就是loop的地方:

Scan Context算法延伸

4.1 ICP Initial Value中的應(yīng)用

由上文3.2節(jié)的公式（7）需要找到一個n ? 旋轉(zhuǎn)，使得兩個點(diǎn)云之間的距離最小。這里其實(shí)也可以作為ICP的一個初始值，即predicted pose，來加快converge的過程。文章的Experiment部分對此進(jìn)行了試驗，發(fā)現(xiàn)用Scan Context進(jìn)行ICP初始化效果確實(shí)更好：

Figure 5. SC在ICP初始化中的應(yīng)用 [1]4.2 ScanContext在全局重定位中的應(yīng)用在深藍(lán)學(xué)院第四章作業(yè)中，我們應(yīng)用了ScanContext在全局重定位中的效果。如果初始化不在原點(diǎn)，且沒有全局重定位，效果如下:

如果加入ScanContext進(jìn)行全局重定位，效果如下圖:

4.3Future Works在文章最后，作者提到可以使用更好的bin encoding function (eg., a bin’s segmantic information)來提升性能，目前咱們只是用了一個很簡單的max Z(p)來找Z軸高度上的最高點(diǎn)。對于有夢想的讀者，也期待你的貢獻(xiàn)！審核編輯：李倩

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原文標(biāo)題：ScanContext 論文詳解 - 用途：Lidar SLAM 回環(huán)檢測、空間描述符

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ScanContext論文詳解：Lidar SLAM 回環(huán)檢測、空間描述符

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(4) 給每個Bin進(jìn)行賦值：Bin Encoding

(5) Scan Context Matrix

3.2 Similarity Score的計算

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(1) Ring Key

(2) KD-Tree

? 在得到ring key向量 k 之后，文章用了 k 構(gòu)建KD Tree。

? 用ring key of the query到這個KD Tree中搜索K個最相似的scan indexex（K是個heuristic number）

? 得到最相似的K個scan后，用上文中公式(6)進(jìn)行Similarity Score計算.

? 滿足條件的最近的candidatec?這個位置被選為revisited place，也就是loop的地方:

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(3) Partition a 3D scan

(4) 給每個Bin進(jìn)行賦值：Bin Encoding

(5) Scan Context Matrix

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3.3 Two-phase Search Algorithm

(1) Ring Key

(2) KD-Tree

? 在得到ring key向量 k 之后，文章用了 k 構(gòu)建KD Tree。

? 用ring key of the query到這個KD Tree中搜索K個最相似的scan indexex（K是個heuristic number）

? 得到最相似的K個scan后，用上文中公式(6)進(jìn)行Similarity Score計算.

? 滿足條件的最近的candidatec?這個位置被選為revisited place，也就是loop的地方:

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? 在得到ring key向量 k 之后，文章用了 k 構(gòu)建KD Tree。

? 滿足條件的最近的candidatec?這個位置被選為revisited place，也就是loop的地方: