【摘 要】
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当机器人所处环境光照发生变化时,基于传统视觉词典的闭环检测算法性能会降低,容易出现感知混叠和感知变异,从而判断出假闭环。该文首先通过原彩色图像生成只与光源有关的光照不变图,然后生成原图-光照不变图的视觉词典,对每帧图像计算两个直方图和相似性得分,通过最终的得分矩阵来判断是否闭环。实验结果表明,与传统的视觉词典法相比,该文提出的闭环检测算法对环境的光照变化具有较好的鲁棒性。
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(67103067),重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ1704072)。
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当机器人所处环境光照发生变化时,基于传统视觉词典的闭环检测算法性能会降低,容易出现感知混叠和感知变异,从而判断出假闭环。该文首先通过原彩色图像生成只与光源有关的光照不变图,然后生成原图-光照不变图的视觉词典,对每帧图像计算两个直方图和相似性得分,通过最终的得分矩阵来判断是否闭环。实验结果表明,与传统的视觉词典法相比,该文提出的闭环检测算法对环境的光照变化具有较好的鲁棒性。
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