【摘 要】
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随着无人驾驶技术和虚拟现实技术的快速发展,近几年视觉同时定位与建图(SLAM)成为研究热点.本文针对复杂环境下视觉SLAM闭环检测的3个主要问题,场景描述、决策模型和闭环检测
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随着无人驾驶技术和虚拟现实技术的快速发展,近几年视觉同时定位与建图(SLAM)成为研究热点.本文针对复杂环境下视觉SLAM闭环检测的3个主要问题,场景描述、决策模型和闭环检测性能评价展开综述.首先,介绍了基于经典图像特征、深度学习、深度信息以及时变地图的场景描述方法,并详细分析了不同方法的优缺点.其次,概述了在基于场景描述的闭环识别过程中常用的一些决策模型,着重介绍了概率模型和序列匹配.再次,说明了闭环检测的性能评价方法,并分析了其与后端优化的联系.最后,围绕深度学习、后端优化和多种描述子融合等关键点,展望了有助于推动闭环检测技术未来发展的方向.
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