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题名一种基于改进CoHOG的视觉SLAM算法
被引量：2
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作者
于尧
孙新柱
郭俊阳
陈孟元
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机构
安徽工程大学电气工程学院
高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第12期42-50,共9页
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基金
国家自然科学基金(61903002)
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-050)
芜湖市科技计划(2020yf59)。
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文摘
移动机器人在SLAM的闭环检测环节计算量大、运行时间长、匹配误差大,从而导致闭环检测精度较低。针对该问题,本文在CoHOG闭环检测算法的基础上进行改进,将算法中的HOG描述符改进为GDF-HOG描述符,以增强图像特征表现,提高图像特征提取效率;在匹配环节前添加GDF-HOG全局粗匹配,以减少视觉模板的数量,提高算法的计算效率;在匹配环节后添加感兴趣区域(ROI)位置匹配进行检验,以减少闭环检测的假阳性,提高准确率。将本文闭环检测算法与RatSLAM相结合,在公开数据集与真实环境中进行测试,测试结果表明,本文算法在闭环检测环节的准确率较高,且对环境的适应能力较强。
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关键词
图像识别及其装置
视觉位置识别
CoHOG算法
闭环检测
RatSLAM
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Keywords
image recognition and apparatus
visual place recognition
CoHOG algorithm
closed-loop detection
RatSLAM
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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