【摘 要】
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随着人工智能与计算机视觉的发展,自主移动机器人给人们生活和工作带来了便利,其中同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是机器人在未知环境中执行任务的基础,视觉SLAM系统也成为相关领域中的研究热点。视觉SLAM系统中的位姿估计是以相邻两帧图像间的位姿关系为基础,若不进行误差处理,产生累计误差后会造成地图不够精确,从而导致任务失败。而
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随着人工智能与计算机视觉的发展,自主移动机器人给人们生活和工作带来了便利,其中同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是机器人在未知环境中执行任务的基础,视觉SLAM系统也成为相关领域中的研究热点。视觉SLAM系统中的位姿估计是以相邻两帧图像间的位姿关系为基础,若不进行误差处理,产生累计误差后会造成地图不够精确,从而导致任务失败。而回环检测则可以通过判断机器人当前位置是否被访问过,确认地图是否产生回环,减少累计误差,可以满足机器人在未知环境下执行任务需要高精度地图的要求,因此回环检测在视觉SLAM系统中发挥极其重要的作用。目前回环检测算法多是基于词袋模型的方法,该算法通过图像特征对整幅图像构建全局表达,消耗过多计算资源,并且算法中的词典是人工设计,检测性能在新环境下也受到极大限制。考虑到以上问题,本文提出一种基于候选区域与孪生神经网络的回环检测算法,主要研究内容包括以下几个方面:（1）对使用基于Edge Boxes的候选区域算法将全局匹配转换为局部匹配进行分析,发现该算法在边缘信息较少时,提取的候选区域存在较多无关信息,导致召回率较低。针对此问题,本文提出局部信息熵对Edge Boxes算法进行改进。此算法将边界框的局部信息熵加入到边界框的总得分中,使得提取出的候选区域纹理信息更丰富,从而提高候选区域提取的召回率。在公开数据集PASCAL VOC 2007上对算法进行测试,并与BING（Binarizde Normed Gradients）算法和Selective Search算法相比较,实验结果显示在提取效率不存在明显差异的情况下,改进后的算法提高了候选区域召回率。（2）对基于Match Net模型的局部匹配算法进行分析,发现该算法采用端到端的孪生神经网络模型,特征提取与相似度计算均在卷积神经网络中完成,限制了网络的灵活性,且特征提取过程重复进行,检测效率不高。针对此问题,本文提出一种改进的网络模型,采用相似度计算的方法替换Match Net模型中的度量网络,使得特征提取网络只需运行一次,减少计算资源,从而提高检测效率。（3）本文将基于局部信息熵的改进Edge Boxes算法与基于Match Net模型的改进孪生神经网络融合构建了一种改进的回环检测算法。在公开数据集New College与City Centre上对算法进行测试,并与采用词袋模型或Match Net模型的回环检测算法相比较,同时在实际场景中进测试算法的整体性能,实验结果显示算法具有实际可行性。
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