基于度量学习的回环检测描述子提升算法

摘要

回环检测是同步定位与地图构建系统的组成模块,目前大多数回环检测算法从数据帧提取特征描述子,通过描述子之间的欧氏距离搜索回环,未对提取的特征描述子进行特征增强.针对上述问题,文中提出基于度量学习的回环检测描述子提升算法.设计轻量级算法模块,对生成的描述子进行特征空间变换,增强描述子的区分能力,有效提升回环检测性能.通过位姿和描述子结合的方式成组制作三元组数据集,解决标签模糊的问题.提出扩充数据集的思路,解决回环样本显著不足的问题.基于三元组损失函数改造损失函数,适配回环检测场景,训练用于特征空间变换的神经网络模块.在KITTI、NCLT数据集上的测试表明,文中算法具有较强的泛化能力.