【摘 要】
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针对移动机器人单目视觉同步定位与地图构建中的闭环检测问题,文中设计一种基于视觉词典的闭环检测算法.算法对采集的每帧图像通过SURF进行特征提取,应用模糊K均值算法对检测
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61104216);江苏省自然科学基金项目(No.BK2012832,BK2011758)资助
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针对移动机器人单目视觉同步定位与地图构建中的闭环检测问题,文中设计一种基于视觉词典的闭环检测算法.算法对采集的每帧图像通过SURF进行特征提取,应用模糊K均值算法对检测的视觉特征向量进行分类,在线构建表征图像的视觉词典.为精确表征局部视觉特征与视觉单词间的相似关联,利用混合高斯模型建立视觉词典中的每一视觉单词的概率模型,实现图像基于视觉词典的概率向量表示,通过向量的内积来计算图像间的相似度.为保证闭环检测的成功率,应用贝叶斯滤波融合历史闭环检测与相似度信息来计算闭环假设的后验概率分布.另外,引入浅层记忆与深度记忆两种内存管理机制来保证算法执行的快速性.实验结果证明该方法的有效性.
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