LSGDDN-LCD：一种基于局部超像素网格描述子与增量动态节点的外观回环检测
计算机视觉与模式识别
2023-06-27 v2 机器人学
摘要
回环检测（LCD）是视觉同步定位与建图（SLAM）系统的重要组件。它使系统能够识别先前访问过的场景，以消除长期探索产生的位姿与地图估计漂移。然而，当前基于外观的 LCD 方法面临重大挑战，包括高计算成本、视角变化和场景中的动态物体。本文提出一种在线的基于外观的 LCD，使用局部超像素网格描述子和动态节点，即 LSGDDN-LCD，通过从 LSGD 提取的手工特征寻找场景间相似性。不同于需要预训练的传统基于词袋（BoW）的 LCD，我们提出一种称为\textbf{\textit{动态}} \textbf{\textit{节点}}的自适应机制来分组相似图像，其以在线方式增量调整数据库，无需预训练即可高效在线检索先前所见图像。实验结果证实，LSGDDN-LCD 显著改善了 LCD 的精度-召回率和效率，并在多个典型数据集上优于若干最先进（SOTA）方法，显示出其作为通用 LCD 框架的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2304.03872,
title = {LSGDDN-LCD: An Appearance-based Loop Closure Detection using Local Superpixel Grid Descriptors and Incremental Dynamic Nodes},
author = {Baosheng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.03872},
year = {2023}
}