基于视觉字典的移动机器人闭环检测方法研究

• 作者: 崔大成 曾连荪
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: SLAM 视觉单词 闭环检测 内存管理
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TP302.1
• 字数: 3983字
• 语种: 中文

摘要

针对移动机器人同步定位和地图构建(SLAM)的闭环检测问题,提出了一种基于视觉字典的闭环检测方法.该方法首先使用SURF算法对每一帧图像进行特征提取,生成视觉单词,构建视觉字典树,再基于“词袋”(Bag of Words,BoW)对场景建模,通过计算图像视觉单词的匹配度估计图像间的相似度.为提高闭环检测的成功率,运用贝叶斯滤波与相似度来计算闭环假设的后验概率分布.同时,为提高系统的实时性,引入了内存管理机制.实验结果显示该方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾连荪	上海海事大学信息工程学院	96	298	10.0	12.0
2	崔大成	上海海事大学信息工程学院	1	9	1.0	1.0