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  • 回环检测是什么? 解读SLAM算法中回环检测的意义

     

    隨著路徑的不斷延伸,機(jī)器人在建圖過(guò)程中會(huì)存在一些累計(jì)誤差,除了利用局部?jī)?yōu)化、全局優(yōu)化等來(lái)調(diào)整之外,還可以利用回環(huán)檢測(cè)來(lái)優(yōu)化位姿。

    回環(huán)檢測(cè)是什么?

    回環(huán)檢測(cè),又稱閉環(huán)檢測(cè),是指機(jī)器人識(shí)別曾到達(dá)某場(chǎng)景,使得地圖閉環(huán)的能力。說(shuō)的簡(jiǎn)單點(diǎn),就是機(jī)器人在左轉(zhuǎn)一下,右轉(zhuǎn)一下建圖的時(shí)候能意識(shí)到某個(gè)地方是“我”曾經(jīng)來(lái)過(guò)的,然后把此刻生成的地圖與剛剛生成的地圖做匹配。

     什么是回環(huán)檢測(cè)

    回環(huán)檢測(cè)成功

    回環(huán)檢測(cè)之所以能成為一個(gè)難點(diǎn),是因?yàn)椋喝绻丨h(huán)檢測(cè)成功,可以顯著地減小累積誤差,幫助機(jī)器人更精準(zhǔn)、快速的進(jìn)行避障導(dǎo)航工作。而錯(cuò)誤的檢測(cè)結(jié)果可能使地圖變得很糟糕。因此,回環(huán)檢測(cè)在大面積、大場(chǎng)景地圖構(gòu)建上是非常有必要的 。

     回環(huán)檢測(cè)是什么

    回環(huán)檢測(cè)失敗

    機(jī)器人回環(huán)檢測(cè)能力如何提升?

    那么,怎么才能讓機(jī)器人的回環(huán)檢測(cè)能力得到一個(gè)質(zhì)的提升呢?首先要有一個(gè)算法上的優(yōu)化。

    1、基于圖優(yōu)化的SLAM算法

    基于圖優(yōu)化的SLAM 3.0 算是提升機(jī)器人回環(huán)檢測(cè)能力的一大突破。

    SLAM 3.0采用圖優(yōu)化的方式進(jìn)行建圖,進(jìn)行了圖片集成與優(yōu)化處理,當(dāng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)到已經(jīng)探索過(guò)的原環(huán)境時(shí), SLAM 3.0可依賴內(nèi)部的拓?fù)鋱D進(jìn)行主動(dòng)式的閉環(huán)檢測(cè)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)了新的閉環(huán)信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法對(duì)原先的位姿拓?fù)涞貓D進(jìn)行修正(即進(jìn)行圖優(yōu)化),從而能有效的進(jìn)行閉環(huán)后地圖的修正,實(shí)現(xiàn)更加可靠的環(huán)境建圖。

     SLAM30.閉環(huán)

    SLAM 3.0閉環(huán)檢測(cè)

    SLAM 3.0環(huán)路閉合邏輯:先小閉環(huán),后大閉環(huán) ;選擇特征豐富的點(diǎn)作為閉環(huán)點(diǎn);多走重合之路,完善閉環(huán)細(xì)節(jié)。即使在超大場(chǎng)景下建圖,也不慌。

     超大場(chǎng)景下建圖完整閉合過(guò)程

    超大場(chǎng)景下建圖完整閉合過(guò)程

    2、詞袋模型

    除了SLAM算法的升級(jí)和優(yōu)化之外,現(xiàn)在還有很多系統(tǒng)采用成熟的詞袋模型方法來(lái)幫助機(jī)器人完成閉環(huán),說(shuō)的簡(jiǎn)單點(diǎn)就是把幀與幀之間進(jìn)行特征比配。

    從每幅圖像中提取特征點(diǎn)和特征描述,特征描述一般是一個(gè)多維向量,因此可以計(jì)算兩個(gè)特征描述之間的距離;

    將這些特征描述進(jìn)行聚類(比如k-means),類別的個(gè)數(shù)就是詞典的單詞數(shù),比如1000;也可以用Beyes、SVM等;

    將這些詞典組織成樹的形式,方便搜索。

    詞袋模型
    利用這個(gè)樹,就可以將時(shí)間復(fù)雜度降低到對(duì)數(shù)級(jí)別,大大加速了特征匹配。

    3、相似度計(jì)算

    這種做法是從外觀上根據(jù)兩幅圖像的相似性確定回環(huán)檢測(cè)關(guān)系,那么,如何確定兩個(gè)地圖之間的相關(guān)性呢?

    比如對(duì)于圖像A和圖像B,我們要計(jì)算它們之間的相似性評(píng)分:s(A,B)。如果單單用兩幅圖像相減然后取范數(shù),即為: s(A,B)=||A−B||s(A,B)=||A−B||。但是由于一幅圖像在不同角度或者不同光線下其結(jié)果會(huì)相差很多,所以不使用這個(gè)函數(shù)。而是使用相似度計(jì)算公式。

    這里,我們提供一種方法叫TF-IDF。

    TF的意思是:某特征在一幅圖像中經(jīng)常出現(xiàn),它的區(qū)分度就越高。另一方面,IDF的思想是,某特征在字典中出現(xiàn)的頻率越低,則分類圖像時(shí)的區(qū)分度越高。

    對(duì)于IDF部分,假設(shè)所有特征數(shù)量為n,某個(gè)節(jié)點(diǎn)的Wi所含的數(shù)量特征為Ni,那么該單詞的IDF為:

    回環(huán)檢測(cè)是什么意思

    TF是指某個(gè)特征在單副圖像中出現(xiàn)的頻率。假設(shè)圖像A中單詞Wi出現(xiàn)了N次,而一共出現(xiàn)的單詞次數(shù)是n,那么TF為: 

    回環(huán)檢測(cè)是什么意思

    于是Wi的權(quán)重等于TF乘IDF之積,即 

    回環(huán)檢測(cè)是什么意思

    考慮權(quán)重以后,對(duì)于某副圖像,我們可以得到許多個(gè)單詞,得到BOW:

    回環(huán)檢測(cè)是什么意思

    (A表示某幅地圖)

    如何計(jì)算倆副圖像相似度,這里使用了L1范數(shù)形式:

    回環(huán)檢測(cè)是什么意思

    4、深度學(xué)習(xí)及其他

    除了上面的幾種方式之外,回環(huán)檢測(cè)也可以建成一個(gè)模型識(shí)別問(wèn)題,利用深度學(xué)習(xí)的方法幫助機(jī)器人完成回環(huán)檢測(cè)。比如:決策樹、SVM等。

    ……

    最后,當(dāng)回環(huán)出現(xiàn)以后,也不要急著就讓機(jī)器人停止運(yùn)動(dòng),要繼續(xù)保持運(yùn)動(dòng),多走重合的路,在已經(jīng)完成閉合的路徑上,進(jìn)一步掃圖完善細(xì)節(jié)。

     回環(huán)檢測(cè)是什么意思

    繼續(xù)走重合之路,完善閉環(huán)細(xì)節(jié)

     

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