【摘 要】
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如何提高回环检测(loop closure detection)的准确率,是同时定位与地图构建系统(simultaneous localization and mapping,SLAM)中实现更高位姿恢复精度的关键问题之一。基于
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院;
【基金项目】
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北京自然科学基金项目(4184099);中国人民公安大学基础科研经费项目(2016JKF01316)
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如何提高回环检测(loop closure detection)的准确率,是同时定位与地图构建系统(simultaneous localization and mapping,SLAM)中实现更高位姿恢复精度的关键问题之一。基于传统的词袋模型原理,构建了一个全新的算法框架。该算法使用预处理的Faster-RCNN神经网络对图像序列进行检测,利用所检测出的图像语义特征种类、像素位置及特征图等信息来构建具有标识性的二维语义特征向量图,并使用非线性的累积误差来计算二维语义特征向量图之间的相似度,且据此计算初始回环,经位姿验证后得到最终回环结果。通过与传统词袋模算法的分析比较,实验结果验证了所提算法的有效性,实现了更高精度、效率的回环检测。
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