【摘 要】
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针对VINS-Fusion在无人机同步定位与建图(Simultaneous?Localization?And?Mapping,SLAM)回环检测中由词袋模型所产生的算力消耗较大以及检测表现不佳等问题,文章在VINS-Fusion框架中提出了基于卷积编码器的回环检测改进算法.图像通过卷积编码器得到类方向梯度直方图序列值,通过该值来进行图像的检测匹配.在KITTI数据集上的实验运行表明,该算法在减少了回环检测时间的同时,提高了整个无人机SLAM系统的鲁棒性.
【机 构】
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四川大学电子信息学院 四川 成都 610065
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针对VINS-Fusion在无人机同步定位与建图(Simultaneous?Localization?And?Mapping,SLAM)回环检测中由词袋模型所产生的算力消耗较大以及检测表现不佳等问题,文章在VINS-Fusion框架中提出了基于卷积编码器的回环检测改进算法.图像通过卷积编码器得到类方向梯度直方图序列值,通过该值来进行图像的检测匹配.在KITTI数据集上的实验运行表明,该算法在减少了回环检测时间的同时,提高了整个无人机SLAM系统的鲁棒性.
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