基于改进LBD和数据依赖度量的视觉SLAM回环检测

为提高视觉同时定位与建图(SLAM)回环检测的准确率和召回率,提出一种基于改进线带描述符(LBD)和数据依赖度量的点线特征视觉SLAM回环检测算法。首先,针对现有LBD二进制转换操作只在各个条带之间比较大小而忽略条带内部属性,从而导致匹配正确率低的问题,增加了条带描述子内部对比操作。然后,考虑到视觉单词词频分布信息对相似性的影响,采用基于数据依赖的方法进行图像相似度计算。最后,在公开数据集上对不同算法进行验证,结果表明,所提算法能够在100%准确率的情况下,获得更高的召回率。