【摘 要】
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回环检测算法对于视觉SLAM/SFM系统修正累积误差具有重要意义,传统的回环检测方法基于图像检索的方式,难以解决视角差异较大情况下的图像匹配的问题。近年来随着SLAM/SFM在小
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回环检测算法对于视觉SLAM/SFM系统修正累积误差具有重要意义,传统的回环检测方法基于图像检索的方式,难以解决视角差异较大情况下的图像匹配的问题。近年来随着SLAM/SFM在小型移动平台上的应用越来越多,移动平台由于其自身姿态需要,在同一地点的观测视角可能差异较大,因此这种情境下的单目回环检测问题亟待解决。本文提出融合几何信息的回环检测方法。基于典型SLAM/SFM系统结构,本研究利用系统中已定位的关键帧和三维点云等几何信息,在实际关键帧周边多个角度渲染出虚拟关键帧,并提取虚拟描述子。文中建立了融合虚拟和实际关键帧的回环检测策略。当实际关键帧无法完成回环检测时,本研究利用虚拟关键帧和实际关键帧的图像匹配,完成大视角差异情况下的回环检测。同时,本文实现了一套完整SFM系统,为融合几何信息的回环检测算法提供数据和系统支持。也可以利用提出的回环检测方法进行系统修正。在自建回环检测测试数据集中,相比传统方法本文显著提升了回环检测的召回率。在精确度达到100%情况下,召回率比传统方法提升了29.6%,本文还讨论了不同描述子对于回环检测性能的影响。对提升视觉SLAM系统的回环检测能力有极大帮助。
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