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摘要
回环检测是视觉SLAM中不可或缺的一部分,正确检测出回环能有效减小移动机器人在定位和建图过程中产生的累计位置漂移问题。SLAM回环检测目前主要有词袋模型方法,具有良好的实时性,但人工特征具有对光照变化非常敏感等问题。针对这些问题,提出了深度学习和回环检测结合的方法,将卷积神经网络模型应用于SLAM回环检测中,并且通过模型对RGB-D图像进行特征提取,提出了两种图像融合方法,通过对比判断最佳措施;进而通过特征匹配来判断回环。与现有方法相比,本研究提出的方法达到了具有更高精确性和实时性的效果。
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