该方法是结合了相机重定位法和激光雷达重定位法各自的优势,利用高分辨率的的雷达,将采集到的点云投影成一个灰度图( intensity image),然后在灰度图上提取ORB特征描述子,利用词袋模型法做回环检测、匹配对应的特征。最后用RANSAC算法筛除一些错误的特征匹配。 该方法目前来说是描述子法中表现最好,还有目前笔者已经用...
百度试题 结果1 题目回环检测主要有三种方法:帧-帧的匹配方法、( )、图-图的匹配方法。 A. 帧-图的匹配方法 B. 文-图的匹配方法 C. 文-文的匹配方法 相关知识点: 试题来源: 解析 A 、帧 - 图的匹配方法 反馈 收藏
下面将介绍几种常见的SLAM回环检测方法: 1. 特征匹配方法: 特征匹配方法是最常见的回环检测方法之一。它通过提取和匹配环境中的特征点,如角点或边缘点,来寻找不同视角之间的对应关系。当两个观测数据中的特征点匹配数量达到一定阈值时,可以认为发现了一个回环。特征匹配方法简单直观,但在存在大量重复纹理或视角变化较...
后来作者将它做成了一个repository,这个repository,可以插入到任意一个开源项目中作为回环优化,比如说SC-A-LOAM[3][4]、LeGO-LOAM[5]、LIO-SAM、FAST-LIO;但是遗憾的是作者这个方法只是有ROS1; 概括[6]它操作过程:将3D"拍扁"到2D,增加了高度信息值:每个格子保存的点最大高度值(z值) 黄色的一圈叫做ring(环...
一个消除误差有效的办法是进行回环检测。回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行优化处理。回环是一个比后端更加紧凑、准确的约束,这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图。如果能够检测到闭环,并对其优化,就可以让结果更加准确。
利⽤这个树，就可以将时间复杂度降低到对数级别，⼤⼤加速了特征匹配。2.基于CNN的回环检测 利⽤卷积神经⽹络可以检测出关键帧深层特征，通过⽐较这些图像深层特征的相似度可以判别出是否产⽣了回环，有更⾼的鲁棒性，这⼀技术还在发展。3.⾃编码⽹络的回环检测 还在摸索。。。
简介:现有的SLAM系统中比较流行的回环检测方法是特征点结合词袋的方法(如ORB-SLAM,VINS-Mono)等。基于词袋的方法是预先加载一个词袋字典树,通知这个预加载的字典树将图像中的每一局部特征点的描述子转换为一个单词,字典里包含着所有的单词,通过对整张图像的单词统计一个词袋向量,词袋向量间的距离即代表了两张图像之...
1.一种回环检测方法,其特征在于,所述回环检测方法包括: 获取当前帧和所述当前帧对应的多个历史帧; 将所述当前帧和所述多个历史帧输入至训练好的卷积自编码结构,输出所述当前帧的特征描述子和所述多个历史帧中每个历史帧的特征描述子; 根据所述当前帧的特征描述子和所述多个历史帧中每个历史帧的特征描述子,计算...
基于几何特征的回环检测方法 1.特征提取:首先从传感器数据中提取几何特征,如角点或线段。常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。 2.特征描述:在提取特征后,需要为每个特征点生成独特的描述符,以便将来匹配。常用的方法有BRIEF、FREAK、BRISK等。 3.特征匹配:将当前帧提取的特征与之前帧提取的特征进行匹配,找出相似...
设置检测和时间隔。1、设置定时监测端口外部环回情况的时间间隔，以便定时监测各个端口是否被外部环回。2、设置端口统计信息的时间间隔，交换机在统计端口信息时统计的是此时间间隔内的平均速率。