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为提高复杂环境下移动机器人闭环检测的准确性,减少视觉里程计的累积误差,提出了四元数卷积神经网络的闭环检测算法。首先,利用超像素分割,提取多尺度路标,提升图像描述的视角和外观不变性;然后,扩展卷积神经网络的卷积层为四元数卷积层,增加红绿蓝三通道的关联性,提取彩色图像的深层信息,更好地体现彩色图像的整体性;最后,在图像相似度度量中,不仅计算路标距离,还考虑路标形状和空间分布信息,提高相似性度量的准确性。在卡内基梅隆大学和昆士兰大学公开数据集上对算法有效性进行了验证。实验结果表明,相比传统闭环检测算法,所