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闭环探测效率不高、视觉节点冗余度大制约着移动机器人视觉导航系统的性能。为了解决这个问题,从两个方面对视觉SLAM算法的关键环节进行了改进:在机器人导航的闭环探测环节采用了一种新的场景相似性测量方法,有效地提高了闭环探测的效率;在视觉节点的生成环节,算法采用了场景之间共有信息量减少的减量式节点探测方法,有效地降低了地图节点的冗余度。仿真和移动机器人实验对方法的有效性和实时性进行了验证,实验结果表明,移动机器人在视觉导航过程中,闭环探测的有效性达到99%以上,平均计算时间为0.03s,地图节点冗余度为0