SLAM中使用闭环检测进行重定位 以及C++代码实现

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使用特征匹配算法，在当前帧与地图中所有关键帧之间进行匹配。

对匹配结果进行评分，保留得分较高的匹配。

对保留的匹配进行验证，判断是否构成闭环。

如果构成闭环，则计算闭环帧与当前帧之间的位姿。

SLAM中使用闭环检测进行重定位的步骤如下：

1. 使用特征匹配算法，在当前帧与地图中所有关键帧之间进行匹配。

2. 对匹配结果进行评分，保留得分较高的匹配。

3. 对保留的匹配进行验证，判断是否构成闭环。

4. 如果构成闭环，则计算闭环帧与当前帧之间的位姿。

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/feature.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection.h>
#include <pcl/registration/icp.h>

int main() {
    // 加载当前帧
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> current_frame;
    pcl::io::loadPCDFile("current_frame.pcd", current_frame);

    // 加载地图
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> map;
    pcl::io::loadPCDFile("map.pcd", map);

    // 提取当前帧特征
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> current_features;
    pcl::extractFeatures(current_frame, current_features);

    // 计算当前帧与地图之间的匹配
    pcl::CorrespondenceEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> correspondence_estimation;
    correspondence_estimation.setInputSource(current_features);
    correspondence_estimation.setInputTarget(map);
    std::vector<pcl::Correspondence> correspondences;
    correspondence_estimation.determineRANSACCorrespondences(correspondences);

    // 对匹配结果进行评分
    pcl::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<pcl::PointXYZ> correspondence_rejector;
    correspondence_rejector.setInputCorrespondences(correspondences);
    correspondence_rejector.setInlierThreshold(0.1);
    correspondences = correspondence_rejector.getCorrespondences();

    // 对匹配进行验证
    pcl::registration::CorrespondenceRejectorDistance<pcl::PointXYZ> correspondence_rejector_distance;
    correspondence_rejector_distance.setInputCorrespondences(correspondences);
    correspondence_rejector_distance.setMinimumDistance(0.2);
    correspondences = correspondence_rejector_distance.getCorrespondences();

    // 如果匹配数大于阈值，则构成闭环
    int num_inliers = correspondences.size();
    if (num_inliers > 100) {
        // 计算闭环帧与当前帧之间的位姿
        pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
        icp.setInputSource(current_frame);
        icp.setInputTarget(map, correspondences);
        icp.align();

        const Eigen::Matrix4f& transformation = icp.getFinalTransformation();

        // 输出位姿
        std::cout << "位姿：" << transformation << std::endl;
    }

    return 0;
}

首先加载当前帧和地图。然后，使用特征匹配算法提取当前帧特征，并计算当前帧与地图之间的匹配。对匹配结果进行评分和验证，如果匹配数大于阈值，则构成闭环。最后，计算闭环帧与当前帧之间的位姿。

在实际应用中，可以根据SLAM系统的具体情况调整闭环检测的参数，如匹配阈值、内点阈值等。