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深度相机与2D激光融合的SLAM闭环检测方法研究

         

摘要

针对在SLAM(即时定位与地图构建)中,移动机器人用单一2D激光传感器构建环境地图会出现闭环检测漏检的情况,因此提出一种利用视觉词袋模型融合2D激光闭环检测的算法.该算法首先通过外观验证来检测视觉回环,计算当前帧和相关联的关键帧的相似度,以及连续性检测筛选出闭环候选帧;然后通过几何验证确定最后的闭环帧,当前帧和闭环候选帧通过视觉词袋匹配求解帧-帧变换矩阵,当前帧和闭环候选帧通过变换矩阵投影得到更多匹配点,匹配点反过来又优化变换矩阵,如果当前帧和闭环候选帧得到足够多的共视空间点,则视觉成功检测回环.最后把视觉回环信息传输给激光,使当前激光帧在闭环集进行帧-图扫描匹配,构建误差,调整机器人位姿进行全局优化.在实验环境中,验证视觉融合激光有效解决单独激光闭环检测鲁棒性不强等问题.

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