一种基于RGB-D相机的二阶段回环检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于RGB

【技术实现步骤摘要】
一种基于RGB
‑
D相机的二阶段回环检测方法


[0001]本专利技术属于计算机
，尤其是计算机视觉领域，涉及视觉SLAM建图过程中的回环检测，具体涉及一种基于RGB
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D相机的二阶段回环检测方法。

技术介绍

[0002]回环检测是指在机器人导航、定位和地图构建等应用中，识别并确定机器人是否返回到先前访问过的位置的过程，这是一种在计算机视觉和机器人领域广泛应用的技术。在机器人进行长时间的导航过程中，其定位和地图构建会受到各种误差的影响，这些误差会随着时间推移而累积。通过回环检测，机器人可以在地图中关联已访问过的场景，从而使用图优化算法来减少误差，最终生成一个更加完整且连贯的环境地图，这对于机器人在复杂环境中的导航和任务执行具有重要意义。
[0003]目前视觉SLAM中的回环检测方案是通过视觉传感器获取环境的图像数据，并对采集到的图像进行特征提取，然后进行特征匹配，当匹配成功的特征数量大于了一定的阈值，则认为检测到了回环。特征匹配可以通过计算描述子之间的相似度来实现，一般采用词袋模型来加快特征匹配的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于RGB
‑
D相机的二阶段回环检测方法，通过获取图像的局部和全局描述子来进行检测，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)获取当前位置的RGB图像和深度图像，并提取RGB图像的特征点和对应的局部描述子；步骤(2)匹配局部描述子，将特征匹配数量大于k的RGB图像筛选出来，若没有大于k的RGB图像，则表示没有检测到回环，流程中止；步骤(3)提取RGB图像的全局描述子，使用L2距离衡量当前图像和筛选图像全局描述子的相似度，筛选出L2距离最小，且值小于m的RGB图像，若没有小于m的RGB图像，则表示没有检测到回环，流程中止；步骤(4)检测到回环后，根据深度图像计算出特征点的三维坐标，建立回环帧之间的关系。2.如权利要求1所述的二阶段回环检测方法，其特征在于，步骤(1)具体是：使用ORB算法提取RGB图像的特征点以及对应的局部描述子。3.如权利要求1所述的二阶段回环检测方法，其特征在于，步骤(2)具体是：使用词袋模型匹配描述子，通过词典查询拥有当前描述子的RGB图像，将特征匹配数量大于k的RGB图像筛选出来。4.如权利要求1所述的二阶段回环检测方法，其特征在于，步骤(3)具体是：使用训练好的三元组网络提取RGB图像的全局描述子，三元组网络主体框架为Resnet50，损失函数为d(a,p)代表锚定RGB图像和相似RGB图像通过三元组网络生成的向量之间的距离，d(a,n)代表锚定RGB图像和不相似RGB图像通过三元组网络生成的向量之间的距离，...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴允杰，陈金龙，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：