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融合显著特征和互信息熵的SLAM闭环检测算法

石祥滨; 耿凯; 刘翠微 小型微型计算机系统 2020年第01期

摘要:针对移动机器人SLAM闭环检测存在的闭环错误判定问题,提出了一种融合显著特征和互信息熵的闭环检测算法.首先,通过帧间位姿变化和信息熵差异得到关键帧,利用词袋模型逆向索引查询关键帧获取闭环候选帧.然后,引入图像颜色与深度信息计算当前关键帧与闭环候选帧的显著特征生成显著图.最后,将显著图均匀划分四块,计算两匹配关键帧显著图对应块的互信息熵,由每块对应互信息熵生成一个表征两幅图像相似度的四维向量,通过四维向量将满足互信息熵条件的闭环帧进行几何验证,判断是否产生闭环.实验结果表明,该算法能够降低机器人累积误差,生成全局一致的地图,同时满足实时性要求.

关键词:slam关键帧闭环检测词袋模型显著特征

单位:辽宁大学信息学院; 沈阳110036; 沈阳航空航天大学计算机学院; 沈阳110136

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