1)不与过近的帧发生回路闭合如果关键帧选得太近,那么导致两个关键帧之间的相似性过高,检测出的回环意义不大,所以用于回环检测的帧最好是稀疏一些,彼此之间不太相同,又能涵盖整个环境[7]。且为了避免错误的回环,某一位姿附近连续多次(ORB-SLAM中为3次)与历史中某一位姿附近出现回环才判断为回环;回环候选帧仍然要...
2.3 Sectorkey计算每个青色环(sector)所有bin列向量的均值 计算方法相当于进行纵向数据压缩,起到了数据降维和搜索加速的作用[11],更为重要的是它能够降低旋转对于场景识别的干扰,具体见3.3 节基于circshift实现旋转不变性 原理同上一节1.3,具体函数如下所示: MatrixXd SCManager::makeSectorkeyFromScancontext( Eigen::...
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...
文献[11-12]通过正态分布变换(NDT)或特征直方图检测闭环,通过距离信息判定当前位置阈值与历史轨迹的一致性,使用NDT方法或特征直方图方法进行位姿估计与二次回环检测,有效提升了匹配准确率,但召回率以及回环检测的实时性无法适用于井下无人机的定位需求。因此,使用回环检测方法解决井下无人机巡检保持长时间高精度定位的...
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大的环境中可能存在较大的误匹配问题。
对于这两类回环,检测方法各有不同;但其核心目的都只有一个:确保系统运行的流畅性与稳定性。想要高效地检测回环,程序员需要具备一定地思维灵活性以及技术敏感度。针对死循环,最直接的办法是通过代码的静态分析以及动态调试来识别。静态分析工具可以提前检查出潜在的回环例如某些条件永远无法满足或者循环体内的变量没有被...
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
方法一:词袋模型(Bag Of Words,BOW) 在视觉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,...
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...
回环检测方法是一个超级有用地工具,就像我们找不到玩具时用来找玩具一样。要知道,回环检测就像是在房间里找东西我们要走一圈圈看看有没有遗失地玩具。据说。有一种很聪明的方法叫SLAM。它能帮助机器人找到路,就像小孩子找到玩具一样,每秒钟可以处理上千个数据点,就像一大群小朋友在一起玩捉迷藏。有趣得是回环检测...