【摘 要】
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针对2D激光SLAM在大尺度地图的闭环检测中,存在匹配候选集数量庞大和容易发生误检的问题,提出了基于子地图匹配的闭环检测方法。该方法首先使用连续几帧的激光数据构建子地图
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目(2014A030310169);广东省重大科技专项资助项目(2016B010108004);广东省产学研专项资助项目(2014B090904080)
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针对2D激光SLAM在大尺度地图的闭环检测中,存在匹配候选集数量庞大和容易发生误检的问题,提出了基于子地图匹配的闭环检测方法。该方法首先使用连续几帧的激光数据构建子地图,并用构建的子地图生成压缩表;然后结合机器人的位姿估计,利用压缩表进行粗扫描匹配,筛选出闭环检测的匹配候选集,提升匹配速度;最后用经筛选的匹配候选集进行细扫描匹配来检测闭环,以满足SLAM在大尺度地图下闭环检测的速度和准确率要求。实验结果表明,该算法可有效提高闭环检测的可靠性并显著减少匹配候选集数量。
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