本文關鍵詞：基于空間位置不確定性約束的改進閉環(huán)檢測算法

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【摘要】：針對在多歧義場景下移動機器人VSLAM(visual simultaneous localization and mapping)的閉環(huán)檢測問題,提出了一種基于空間位置不確定性約束的改進閉環(huán)檢測算法.首先針對ICP(迭代最近點)算法點云配準環(huán)節(jié)提出新的距離函數(shù),彌補了歐氏距離與馬氏距離的不足.其次,基于特征點的空間位置不確定性,建立視覺里程計累積誤差模型并采用卡爾曼濾波減小誤差.然后,根據(jù)視覺里程計累積誤差模型給出閉環(huán)檢測的空間范圍約束.最后,根據(jù)閉環(huán)檢測結果修正累積誤差,進一步縮小閉環(huán)檢測范圍.一方面,改進算法限制了閉環(huán)檢測的范圍,提高了實時性;另一方面,空間約束有效排除了大部分的感知歧義,提高了閉環(huán)檢測的準確率.數(shù)據(jù)集和實際場景下的對比實驗均表明,對于感知歧義場景,本文提出的閉環(huán)檢測算法在保證一定的召回率下,準確率明顯高于IAB-MAP、FAB-MAP和RTAB-MAP,并且表現(xiàn)出良好的實時性;對于復雜室內場景,本文算法也有著較好的實時性和準確率.
【作者單位】： 火箭軍工程大學;
【分類號】：TP242
【正文快照】： 1引言(Introduction)機器人同時定位與地圖構建(simultaneous lo-calization and mapping,SLAM)是實現(xiàn)移動機器人自主導航定位的關鍵技術.而閉環(huán)檢測(loop clo-sure detection)作為SLAM問題的關鍵環(huán)節(jié)和基礎問題,對消除機器人位姿估計的累積誤差,降低地圖不確定性至關重要.近

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本文編號：1281728