基于SLAM的回环检测综述

作者任旭倩，为公众号“计算机视觉life”成员，因格式限制，公式可能显示异常，建议查阅原文链接：综述 | SLAM回环检测方法。在视觉SLAM问题中，位姿的估算通常采用递推方式完成，即依据前一帧的位姿推导当前帧的位姿，由此误差会逐帧传递下去，这种现象即为所谓的累积误差。为了有效减少此类误差，回环检测是一种常用手段。该方法用于判断机器人是否已返回至之前访问过的区域，一旦确认存在回环，则相关信息将被传输至后端进行优化处理。相较于后端处理方式，回环检测能够提供更为紧凑且精确的约束条件，并有助于构建拓扑一致性的轨迹地图。若能成功识别并优化闭环结构，则可显著提升整体精度。

在进行回环检测时，若需将历史所有帧与当前帧逐一比对以确定是否存在匹配关系，则虽可识别出高质量匹配的回环候选对象，但此过程将导致计算负担过重、处理速度缓慢，并且在缺乏初始估计值