基于堆栈式组合自编码器的机器人视觉SLAM闭环检测方法

摘要

本发明请求保护一种基于堆栈式组合自编码器的机器人视觉SLAM闭环检测方法，属于移动机器人视觉SLAM领域。该方法包括步骤：S1，对视觉SLAM场景图像进行预处理，输入堆栈式自编码器模型；S2，逐层训练网络模型，采用随机梯度下降算法进行网络参数的迭代，不断调整模型参数，使得重构误差最小；S3，利用训练完成的堆栈式组合自编码器提取视觉SLAM场景图像的特征向量；S4，计算视觉SLAM场景的第k个关键帧(当前帧)的特征向量VK与历史关键帧特征向量V1，V2，...，VN的相似度；S5，将相似度得分与设定的阈值进行比较，如果大于设定的阈值，则判断为闭环。本发明能够有效提高视觉SLAM闭环检测的准确性和鲁棒性。