【摘 要】
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同时定位与建图（Simultaneous localization and mapping,SLAM）是一种可以使机器人在未知环境中自主导航的技术。本文研究的是以摄像头为传感器来采集环境信息的视觉SLAM系统,视觉SLAM运动时通过拍摄的照片进行位姿估计实现自主定位容易产生累积误差,为建图环节带来巨大的偏差。在系统中引入闭环检测（Loop Clousre）模块可以识别机器人是否运动到过当前位置,这
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同时定位与建图（Simultaneous localization and mapping,SLAM）是一种可以使机器人在未知环境中自主导航的技术。本文研究的是以摄像头为传感器来采集环境信息的视觉SLAM系统,视觉SLAM运动时通过拍摄的照片进行位姿估计实现自主定位容易产生累积误差,为建图环节带来巨大的偏差。在系统中引入闭环检测（Loop Clousre）模块可以识别机器人是否运动到过当前位置,这对后续的建图和全局优化有很好的修正作用。一个高性能的闭环检测算法应该兼顾精确性和实时性这两个要求,本文的研究工作主要从这两方面展开。视觉SLAM闭环检测本质上是计算两张图片的相似程度,本文的两个研究点是提取更好的特征和加快图片相似性的计算。（1）特征提取的传统方法是采用词袋模型,它基于人工设计的SIFT、ORB等特征工作,在光照、天气、拍摄视角等发生变化时,特征提取能力下降,特别是在早晚变化或者遇到大型室外场景时,词袋模型法检测到闭环的精确率大幅降低。为解决此问题,本文采用了深度学习的方法进行图片特征提取,自定义数据集并训练Res Net50网络模型,从图片中提取到了鲁棒性更好的特征,并且表示为特征向量,通过计算特征向量的相似度来判断是否出现闭环。但有些相似度很高的图片并不是闭环位置,算法会出现误判现象,需要用位置相同但环境有差异的图片进行针对性训练,因此引入了孪生网络和三元损失函数,自定义样本及其正反例,通过弱监督训练的方法提高了Res Net网络识别微小差别的能力,提高了闭环检测的精确率。（2）计算特征向量相似度采用的是余弦相似度,但由于特征向量数目较多且维度较高,单纯把当前位置和系统中所有关键帧进行暴力匹配有很大的时间开销,所以提出了基于余弦距离的局部敏感哈希法对构造的特征向量进行分桶处理,缩小检索范围,加快闭环检测的速度。为验证本文提出的网络模型性能,在公开数据集上进行了比较实验,分别对比了传统词袋模型、Res Net50以及Res Net50+孪生网络的P-R曲线、AP值、相似性矩阵以及时间性能,结果表明本文提出的基于Res Net50的闭环检测方法比传统词袋模型的精确性更佳。而且对特征向量分桶处理后,算法的时间性能有了显著提升,可适用于实时运行的视觉SLAM系统。证明了本文提出的闭环检测方法的理论和实际可行性以及应用价值。
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