声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：刘强, 段富海, 桑勇, 赵健龙
关键词：视觉SLAM, 闭环检测, 场景描述, 决策模型, 性能评价
随着无人驾驶技术和虚拟现实技术的快速发展，近几年视觉同时定位与建图（SLAM）成为研究热点.本文针对复杂环境下视觉SLAM闭环检测的3个主要问题，场景描述、决策模型和闭环检测性能评价展开综述.首先，介绍了基于经典图像特征、深度学习、深度信息以及时变地图的场景描述方法，并详细分析了不同方法的优缺点.其次，概述了在基于场景描述的闭环识别过程中常用的一些决策模型，着重介绍了概率模型和序列匹配.再次，说明了闭环检测的性能评价方法，并分析了其与后端优化的联系.最后，围绕深度学习、后端优化和多种描述子融合等关键点，展望了有助于推动闭环检测技术未来发展的方向.
来源：2019年第1期
《机器人》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。