基于快速增量式视觉感知的类脑SLAM
admin
2024-03-02 04:52:38
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摘要: 传统的RatSLAM算法中视觉处理受环境、光照的影响大，进而导致建图精度及稳定性下降。因此，提出了一种快速增量式视觉处理方法克服原RatSLAM系统中的视觉处理的缺陷。以一个改进型的二叉搜索树为检索算法，通过动态岛屿机制对图像进行分组，最终通过序列匹配的形式实现环境识别，达到了在线、准确、快速识别环境的目的。实验结果表明，所提算法的位置识别准确率高于99%，召回率高于80%，平均处理时间低于50ms。本系统的闭环性能、时间性能及建图稳定性均显著优于现有方案，进一步证明了基于快速增量式视觉处理方法的鲁棒性、高效性。
关键词: RatSLAM 闭环检测 即时定位与地图构建
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移动机器人的定位与导航一直是机器人领域的研究热点之一。为了实现移动机器人的自主导航，同时定位与建图(simultaneous localization and mapping，SLAM)是近年来最好的解决方案之一。传统的解决方案大都是基于概率的方法
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