闭环检测论文

在LT-SLAM 模块中,用多节 SLAM 共同优化多个节,同时从基于 LiDAR 的全局定位器进行强大的节间闭环检测。在此模块中,查询测量校准到到现有的中心地图。 对齐查询和中心节并删除 HD

2.对于具有平移不变性Lidar-Iris的傅立叶变换平移变化会导致基于激光雷达的闭环检测的Lidar-IRIS描述子的显著退化。为了解决这个问题，采用傅里叶变换来估计

高翔在 DSO 上添加闭环的工作 论文:Gao X, Wang R, Demmel N, et al. LDSO: Direct sparse odometry with loop closure[C]//2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent

针对2D激光SLAM在大尺度地图的闭环检测中，存在匹配候选集数量庞大和容易发生误检的问题，提出了基于子地图匹配的闭环检测方法。该方法首先使用连续几帧

谷歌Cartographer的论文研读(一)本文用闭环检测loopclosure与图优化graphoptimization结合扫描到子图匹配的方法完成了一个2dlidarslam系统 谷歌Cartographer的论文研读(一) R

AM闭环检测方法综述. 【摘要】： 随着无人驾驶技术和虚拟现实技术的快速发展,近几年视觉同时定位与建图 (SLAM)成为研究热点.本文针对复杂环境下视觉SLAM

方法对机器人进行闭环检测的测试,利用训练好的深度学习网络模型对输入到视觉SLAM系统中的图片进行特征提取,之后计算图片的相似性,得到闭环检测的结果

【论文笔记】回环检测综述:Methods for Appearance-based Loop Closure Detection,【论文笔记】On the Performance of ConvNet Features for Place Recognitio

论文2把论文1的思路用在了场景识别上，这时候就可以用来做SLAM的闭环检测了，这时候作者认为Harris提取特征用在深度图上还是没有用在真正的图像上时效果