基于宽度自编码器的VSLAM快速回环检测方法
Fast loop closure detection method for VSLAM based on broad autoencoder
上海理工大学 a. 光电信息与计算机工程学院; b. 管理学院; c. 理学院, 上海 200093
摘要
回环检测对于视觉同步定位和建图（visual simultaneous localization and mapping，VSLAM）系统减小累计误差和重定位具有重要意义。为缩短回环检测在线运行时间，同时满足准确率召回率需求，提出了一种基于宽度自编码器的快速回环检测算法（fast loop closure detection-broad autoencoder，FLCD-BA）。该检测算法改进了宽度学习网络，通过无监督的方式从输入数据中自主学习数据特征，进而运用于回环检测任务。与传统的深度学习方法不同，该网络使用伪逆的岭回归算法求解权重矩阵，通过增量学习的方法实现网络的快速重构，从而避免了整个网络的重复训练。所提算法在三个公开数据集上进行了实验，无须使用GPU设备，且网络的训练时间相比词袋模型以及深度学习的方法有较大缩短。实验结果表明该算法在检测回环时具有较高的准确率和召回率，测试中每帧的平均运行时间仅需21 ms，为视觉SLAM系统的回环检测提供了一种新算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61973219)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0179
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3825-3829
文章编号: 1001-3695(2022)12-049-3825-05
发布历史
[2022-06-18] 优先出版
[2022-12-05] 印刷出版
引用本文
尚朝辉, 丁德锐, 魏国亮, 等. 基于宽度自编码器的VSLAM快速回环检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (12): 3825-3829. (Shang Chaohui, Ding Derui, Wei Guoliang, et al. Fast loop closure detection method for VSLAM based on broad autoencoder [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (12): 3825-3829. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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