基于特征地图的改进回环检测算法

• 作者: 刘鹏远 张峻宁 徐彬彬
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 回环检测 特征地图 场景分割 视觉字典树 TF-IDF
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 机器人技术与应用
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2019.09.019

摘要

为提高移动机器人回环检测模块的准确率和实时性,提出一种基于特征地图的改进回环检测算法.在传统模型的基础上,对关键帧的特征点进行筛选,选取高效特征点构建特征地图,利用视觉字典树对特征地图和关键帧进行场景描述;对词袋模型进行改进,将场景分割用在图像信息的提取和特征聚类上;建立基于分层K++均值的视觉字典树,得到改进的基于分层金字塔TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)的匹配方法.实验结果证明:相比FAB-MAP(fast appearance-based mapping)和RGB-D SLAM v2,改进算法在特征点规模、实时性、召回率方面性能更优.