[发明专利]单目视觉SLAM中基于图像外观的闭环检测方法

摘要

本发明公开了一种单目视觉SLAM中基于图像外观的闭环检测方法。本发明方法包括：移动机器人前进过程中利用自身携带的单目摄像头采集当前场景图像，并提取当前场景图像的视觉词袋特征；对图像进行预处理：利用图像权重向量之间的内积来衡量图像之间的相似度，将与前一帧历史图像相似度较大的当前图像剔除；利用贝叶斯滤波方法不断更新闭环假设状态的后验概率进行闭环检测，判断当前场景图像是否发生闭环；利用图像逆检索方法对上步中得到的闭环检测结果进行验证。进一步地，本发明在构建视觉词典过程中，利用TSC值作为聚类结果的评价标准来对聚类类别数进行动态调整。相比现有技术，本发明的闭环检测方法具有实时性强、检测精确度高的优点。

主权项

1.一种单目视觉SLAM中基于图像外观的闭环检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、移动机器人前进过程中利用自身携带的单目摄像头采集当前场景图像，并提取当前场景图像的视觉词袋特征；步骤2、计算当前场景图像与前一帧历史图像之间的内容相似度，如内容相似度的最大值小于预设的相似度阈值，则保存当前场景图像并转而执行步骤3；否则，删除当前场景图像并转至步骤1，获取新图像，其中，当前场景图像与前一帧历史图像之间的内容相似度S，按照以下公式计算得到：式中，表示当前场景图像的视觉词袋特征向量，表示前一帧历史图像的视觉词袋特征向量；步骤3、利用贝叶斯滤波方法不断更新闭环假设状态的后验概率进行闭环检测，判断当前场景图像是否发生闭环。