视觉同步定位与建图系统中回环检测研究进展

回环检测又被称为位置识别，是“同步定位与建图”(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)系统中根据图像间的相似度判断运动轨迹是否经过重复地点(即存在回环)的功能，起到阶段性消除累积误差的作用。聚焦于视觉SLAM系统这一特定主题下的回环检测主题进行研究，概述了SLAM系统的基本功能与基本组成，分析了视觉SLAM系统中回环检测的原理与工作流程、前置问题、评测指标。剖析了回环检测发展过程中产生的系列方法，归类了视觉SLAM系统中回环检测存在的两类算法——基于词袋模型的回环检测算法和基于深度学习的回环检测算法，并对这两类算法的原理及优缺点进行了深入分析与总结。分析表明，基于词袋模型的回环检测算法因其在实时性上的优势仍处于主流，基于深度学习的回环检测算法具有较好的准确率和鲁棒性，但受限于设备对计算资源的分配，这一类做法如何应用于注重实时性的视觉SLAM系统仍是亟待解决的问题。最后，对回环检测面临的挑战和存在的问题进行了分析与展望。