[发明专利]基于有效关键帧的闭环检测机器人自定位误差消除方法

摘要

本发明公开了一种基于有效关键帧的机器人闭环检测自定位误差消除方法，包括基于偏移度的关键帧粗提取，以偏移度为另一选取原则融入ORB‑SLAM的关键帧提取之中；针对区域特征相似的关键帧部分采用基于深度学习的精提取，利用Alex‑NET进行学习，完成关键帧精提取；最后基于上述的有效关键帧集进行历史闭环检测，以判断自身是否进入历史同一状况。本发明以一个多角度的有效关键帧选取策略，能很好的处理有大偏移的运动情况；利用深度学习网络，避免了相似区域关键帧提取模糊的问题；而基于历史关键帧数据集的闭环检测则避免了为发生闭环或少发生闭环情况下的时间浪费问题，提高了系统的运行速度，降低了整个过程的算法复杂度。

主权项

1.一种基于有效关键帧的机器人闭环检测自定位误差消除方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)以偏移度为选取原则融入ORB-SLAM的关键帧提取之中，对关键帧进行粗提取；/n(2)经上述粗提取后，区别度较大区域所提取出来的关键帧有较好的特征性，相似区域提取的关键帧则较为模糊，将相似区域的关键帧作为待定部分，作为深度学习的输入，以卷积神经网络，实行关键帧的精提取，获取关键帧集合；/n(3)在上述关键帧集合基础上进行历史闭环检测，确定机器人在当前时刻所得到的图案提取到的关键帧，是否进入历史同一状况，若不是，则没发生闭环；若是，则在当前时刻，发生闭环，针对存在误差的地方，在历史地图上进行自定位的更新修正，消除误差。/n