闭环检测算法研究中,基于单张图像匹配的算法是研究热点,但是在动态环境下,其无法满足动态检测要求.考虑到单张图像在空间和时间上都有关联性,文章提出了一种基于动态时间规整算法(DTW)的闭环检测算法.该方法通过动态时间规整算法来求解图片序列的相似度,而不再是求解单张图片之间的相似度;同时利用卷积神经网络以提取到更高级、更抽象的图片特征,从而增强了算法的鲁棒性.考虑到匹配序列长度对实验结果造成的影响,文章详细比较了不同序列长度下得到的准召曲线以及接受者操作特征(ROC)曲线,以确定最合适的匹配序列长度,并进行了与主流方法FabMap及SeqSLAM算法的性能对比实验.结果显示,基于DTW的闭环检测算法具有较高的准确率和召回率,并且假阳性概率较低,相较于主流方法FabMap及SeqSLAM算法,其性能更好.
机器人 图片序列 闭环检测 卷积神经网络 动态时间规整算法