基于二值内容的快速回环检测
计算机视觉与模式识别
2021-02-09 v2 机器人学
摘要
回环检测在抑制同步定位与建图（SLAM）中的定位漂移方面起着重要作用。其旨在从历史数据中找到重复场景以重置定位。为解决回环问题，现有方法常借助视觉特征匹配，虽精度良好但需高昂计算资源。然而，基于特征点的方法忽略了图像的模式，即物体形状及物体在图中的分布。一般认为该信息对场景通常具有唯一性，可用于提升传统回环检测方法的性能。本文利用并将该信息压缩为二值图像，以通过二值内容加速一种已有的快速回环检测方法。所提方法可在不牺牲召回率的前提下大幅降低计算成本。其包含三部分：二值内容构建、快速图像检索与精确回环检测。无需离线训练。我们将所提方法与最先进回环检测方法比较，结果表明其在召回率与速度上均优于传统方法。
引用
@article{arxiv.2002.10622,
title = {Fast Loop Closure Detection via Binary Content},
author = {Han Wang and Juncheng Li and Maopeng Ran and Lihua Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.10622},
year = {2021}
}
备注
IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA) 2019