基于空间位置不确定性约束的改进闭环检测算法

发布时间：2017-12-12 08:01

  本文关键词：基于空间位置不确定性约束的改进闭环检测算法

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【摘要】：针对在多歧义场景下移动机器人VSLAM(visual simultaneous localization and mapping)的闭环检测问题,提出了一种基于空间位置不确定性约束的改进闭环检测算法.首先针对ICP(迭代最近点)算法点云配准环节提出新的距离函数,弥补了欧氏距离与马氏距离的不足.其次,基于特征点的空间位置不确定性,建立视觉里程计累积误差模型并采用卡尔曼滤波减小误差.然后,根据视觉里程计累积误差模型给出闭环检测的空间范围约束.最后,根据闭环检测结果修正累积误差,进一步缩小闭环检测范围.一方面,改进算法限制了闭环检测的范围,提高了实时性;另一方面,空间约束有效排除了大部分的感知歧义,提高了闭环检测的准确率.数据集和实际场景下的对比实验均表明,对于感知歧义场景,本文提出的闭环检测算法在保证一定的召回率下,准确率明显高于IAB-MAP、FAB-MAP和RTAB-MAP,并且表现出良好的实时性;对于复杂室内场景,本文算法也有着较好的实时性和准确率.
【作者单位】： 火箭军工程大学;
【分类号】：TP242
【正文快照】： 1引言(Introduction)机器人同时定位与地图构建(simultaneous lo-calization and mapping,SLAM)是实现移动机器人自主导航定位的关键技术.而闭环检测(loop clo-sure detection)作为SLAM问题的关键环节和基础问题,对消除机器人位姿估计的累积误差,降低地图不确定性至关重要.近

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本文编号：1281728