slam回环检测

回环检测为估计的地图在长时间的正确性提供约束，并且提供当前数据和历史数据的关联，所以如果跟踪丢失还可以重新定位

1.实现方法

1.1基于外观的回环检测算法

1.2 词袋模型

求差方法：

这里取L1范数

1.2.1 字典

K-means

实现：

int main(int argc,char** argv) { //读取 vector<Mat> imgaes; for (int i=0;i<10;i++) { string path = "./data/"+to_string(i+1)".png"; images.push_back(imread(path)); } //检测orb特征点 Ptr<Feature2D> detector = ORB::creat(); vector<Mat> descriptors; for (Mat& image:images) { vector<Keypoint> keypoints; Mat descriptor; detector->detectAndCompute(image,Mat(),keypoints,descriptor); descriptors.push_back(descriptor); } //建立字典 DBoW3::Vocabulary vocab; vocab.create(descriptors); vocab.save("vocabulary.yml.gz"); return 0; }

1.2.2相似度计算

实现：

1.2.3 相似性评分的处理

1.2.4 关键帧处理

1.2.5 检测之后的验证

1.2.6 机器学习用于回环检测