RTAB-MAP: mapeamento baseado em aparência em tempo real Um aplicativo de detecção de fechamento de loop para aplicativos robóticos.
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RTAB-MAP: mapeamento baseado em aparência em tempo real Classificação e resumo

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detecção robô Gerenciamento de memória

RTAB-MAP: mapeamento baseado em aparência em tempo real Descrição

RTAB-MAP: mapeamento baseado em aparência em tempo real ou RTAB-Map é uma abordagem de gerenciamento de memória para detecção de fechamento de loop de aparência em tempo real para robô autônomo (usando uma câmera ou webcam simples). A abordagem de detecção de fechamento de loop é totalmente incremental, começando com uma memória vazia. O robô constrói sua própria representação do meio ambiente, vinculando novas imagens adquiridas com as anteriores (por exemplo, detectando fechamentos de loop). O método implementado aqui pode ser considerado como uma abordagem topológica (localização simultânea e mapeamento). O gerenciamento de memória permite processar cada nova imagem sob um limite de tempo real fixo, ideal para operação e sistemas de longo prazo com recursos limitados. Principais características: As hipóteses de fecho de loop são avaliadas usando um filtro de Bayes A correspondência de imagem é feita usando uma abordagem "saco de palavras" (com recursos de surf - OpenCV) A memória é dividida em memórias de curto prazo, trabalhando e a longo prazo O banco de dados SQLite3 é usado para a memória de longo prazo

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