基于多视图融合的闭环检测技术研究
摘要：针对多视图融合点云片段的闭环检测问题，提出一种基于视觉词典的闭环检测方法，该方法避免了ON^2）的匹配复杂度的问题．首先对融合后的点云进行去除边缘响应等预处理．然后对每个点云片段提取尺度不变特征变换Scale Invariant Feature Transform（SIFT）关键点，计算快速点特征直方图Fast Point Feature Histo-gram（FPFH）描述子，将描述子空间离散化处理构建三维特征的视觉词典树，利用树状结构的词典加快了验证几何片段的对应关系．为了保证检测闭环候选系统的可靠性，采用了点云重叠区域作为几何验证的标准．最后，利用公开的数据集进行测试，得到了较高的召回率与准确率．实验结果证明了该方法可以实现自动的全局配准．
注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系河北工业大学学报杂志社
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