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針對復雜環(huán)境下機器人的同時定位與地圖構(gòu)建（ SLAM）存在實時性與魯棒性下降等問題，將一種基于ORB特征點的關鍵幀閉環(huán)檢測匹配算法應用到定位與地圖構(gòu)建巾。研究并分析了特征點提取與描述符建立、幀間配準、位姿變換估計以及閉環(huán)檢測對SLAM系統(tǒng)的影響，建立了關鍵幀閉環(huán)匹配算法和SLAM實時性與魯棒性之間的關系，提出了一種基于ORB關鍵幀匹配算法的SLAM方法。運用改進ORB算法加快了圖像特征點提取與描述符建立速度；結(jié)合相機模型與深度信息，可將二維特征圖像轉(zhuǎn)換為三維彩色點云；通過隨機采樣一致性（ RANSAC）與最近迭代點（ICP）相結(jié)合的改進RANSAC-ICP算法，實現(xiàn)了機器人在初始配準不確定條件下的位姿估計；使用KeyFrame的詞袋閉環(huán)檢測算法，減少了地圖的冗余結(jié)構(gòu)，生成了具有一致性的地圖；通過特征點匹配速度與絕對軌跡誤差的均方根值對SLAM系統(tǒng)的實時性與魯棒性進行了評價?；跇藴蕼y試集數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明，ORB關鍵幀匹配算法能夠有效提高SLAM系統(tǒng)建圖速度與穩(wěn)定性。
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