来源:《控制与决策》2019年第05期  作者:张云洲;胡航;秦操;楚好;吴运幸;
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基于栈式卷积自编码的视觉SLAM闭环检测

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同时定位与构图(SLAM)主要用于解决移动机器人在未知环境中进行地图构建和导航的问题,是移动机器人实现自主移动的基础.闭环检测是视觉SLAM的关键步骤,对构建一致性地图和减少位姿累积误差具有重要作用.当前的闭环检测方法通常采用传统的SIFT、SURF等特征,很容易受到环境影响,为了提高闭环检测的准确性和鲁棒性,提出基于无监督栈式卷积自编码(CAEs)模型的特征提取方法,运用训练好的CAEs卷积神经网络对输入图像进行学习,将输出的特征应用于闭环检测.实验结果表明:与传统的BoW方法及其他基于深度学习模型的方法相比,所提出的算法能够有效降低图像特征的维数并改善特征描述的效果,可以在机器人SLAM闭环检测环节获得更好的精确性和鲁棒性.(本文共计8页)......[继续阅读本文]

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