基于AnyLoc视觉地点识别的DPV-SLAM环闭
机器人学
2026-01-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
环闭是维持视觉SLAM准确性和一致性的关键。在DPV-SLAM中，我们提出一种方法来提高环闭性能。我们的方案将AnyLoc——一种基于学习的视觉地点识别技术——集成到经典的包视觉词袋（BoVW）环检测方法中。与BoVW依赖手工特征不同，AnyLoc利用深度特征表示，实现了在不同视点和光照条件下的更稳健图像检索。此外，我们提出一种自适应机制，动态调整相似度阈值以适应环境条件，无需人工调参。在室内外数据集上进行实验表明，我们的方法在环闭准确性和鲁棒性方面显著优于原始DPV-SLAM。该方法为增强现代SLAM系统中的环闭性能提供了实用且可扩展的解决方案。
引用
@article{arxiv.2601.02723,
title = {Loop Closure using AnyLoc Visual Place Recognition in DPV-SLAM},
author = {Wenzheng Zhang and Kazuki Adachi and Yoshitaka Hara and Sousuke Nakamura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.02723},
year = {2026}
}
备注
Accepted at IEEE/SICE International Symposium on System Integration(SII) 2026. 6 pages, 14 figures