一种高效准确的视觉SLAM闭环检测算法

摘要：

同步定位与地图构建(SLAM)是视觉导航领域的关键技术之一,闭环检测是SLAM的基础问题.针对视觉SLAM闭环检测准确率不高的问题,提出一种高效准确的闭环检测算法.该算法由词袋模型、图像结构校验、跟踪预测模型3个模块构成.首先,将局部特征与全局特征相结合,设计了词袋模型与图像结构校验模块.词袋模型通过视觉单词比较图像之间的相似性,得到闭环候选帧.然后,图像结构校验模块灰度化、归一化当前图像与闭环候选图像.归一化之后的图像被直接作为局部特征的邻域,计算得到全局描述符,通过全局描述符判断闭环候选帧是否为有效的闭环.最后,针对传统闭环检测算法耗时随图像数量增加而显著增加的问题,设计了跟踪预测模块,以提高计算效率.实验中,与主流的DBoW算法相比,提出的闭环检测算法的准确率提升了20％以上,实时性也有更好的表现.

关键词：同步定位与地图构建(SLAM)、闭环检测、局部特征、全局特征、跟踪预测

所属期刊栏目：47

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;上海市科委项目;上海市科委项目

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：24-30