典型文献
基于多特征场景描述的闭环检测方法
文献摘要：
针对同时定位与地图构建(SLAM)的闭环检测方法在多歧义复杂场景下易发生感知偏差的问题,基于闭环概率模型提出了一种结合局部SURF特征和全局ORB特征的闭环检测方法.首先,分别采用鲁棒SURF特征和全局ORB特征对图像进行局部和全局的场景描述;其次,构建多特征场景描述的离散贝叶斯闭环概率模型,对多特征空间分别构建观测似然概率,其中,局部特征空间基于词袋模型的方法计算观测似然概率,全局特征空间基于KNN最近邻的方法计算观测似然概率;最后,考虑图像的时间一致性,基于极线约束设计多步闭环候选帧提取方法,进一步减少感知偏差问题.实验结果表明,在多歧义场景下所提方法可以消除绝大部分的误正匹配情况,对比FAB-MAP2.0和BoW方法具有更好的闭环检测效果,可以达到更高的闭环准确率.
文献关键词：
同时定位与地图构建;闭环检测;词袋模型
中图分类号：
作者姓名：
王通典;刘洁瑜;吴宗收;李文华;沈强
作者机构：
火箭军工程大学导弹工程学院,西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]王通典;刘洁瑜;吴宗收;李文华;沈强-.基于多特征场景描述的闭环检测方法)[J].电光与控制,2022(11):67-73
A类：
B类：
多特征,特征场,闭环检测,同时定位与地图构建,SLAM,歧义,复杂场景,感知偏差,概率模型,SURF,ORB,特征空间,局部特征,词袋模型,全局特征,KNN,最近邻,时间一致性,极线约束,多步,绝大部分,FAB,MAP2,BoW,检测效果
AB值：
0.350559
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