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摘要
移动机器人在SLAM的闭环检测环节计算量大、运行时间长、匹配误差大，从而导致闭环检测精度较低。针对该问题，本文在CoHOG闭环检测算法的基础上进行改进，将算法中的HOG描述符改进为GDF-HOG描述符，以增强图像特征表现，提高图像特征提取效率；在匹配环节前添加GDF-HOG全局粗匹配，以减少视觉模板的数量，提高算法的计算效率；在匹配环节后添加感兴趣区域(ROI)位置匹配进行检验，以减少闭环检测的假阳性，提高准确率。将本文闭环检测算法与RatSLAM相结合，在公开数据集与真实环境中进行测试，测试结果表明，本文算法在闭环检测环节的准确率较高，且对环境的适应能力较强。
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