"基于关键帧的视觉惯性SLAM算法：解决闭环检测问题的新方法"

本文是一篇关于基于关键帧的视觉惯性SLAM算法的研究论文。作者张玉龙在天津大学电气自动化与信息工程学院进行了这项研究，指导教师为张国山教授，企业导师为邴志刚高工。在移动机器人研究领域中，即时定位与地图构建（SLAM）问题是一个基本问题，是移动机器人在未知环境中实现自主导航与自主控制的关键。基于关键帧技术的视觉惯性算法是一种适用于立体相机和单目相机的算法。本文提出的算法主要解决了目前视觉惯性SLAM算法因缺少闭环检测而使得算法的准确性以及鲁棒性不高的问题。该算法利用视觉惯性里程计提供了局部的连续轨迹，并通过增加图像检索算法找到相匹配的关键帧进行闭环检测。同时，通过构建新的非线性优化方程对检测到的闭环进行调整和优化，从而提高了算法的准确性和鲁棒性。 本文的研究意义在于提出了一种新的基于关键帧的视觉惯性SLAM算法，这一算法在解决闭环检测问题上具有一定的创新性和突破性。传统的视觉惯性SLAM算法在闭环检测方面存在一定的局限性，而本文提出的算法通过引入图像检索算法和非线性优化方程，有效地解决了这一难题，从而提高了算法的准确性和鲁棒性，具有一定的实际应用价值。此外，本文的研究成果还为移动机器人在未知环境中实现自主导航与自主控制提供了新的技术支持和解决思路，具有一定的理论和实际意义。 文章结构上，本文首先在第一章介绍了选题背景及意义以及SLAM技术的研究现状，从整体上对SLAM问题进行了概述，并指出了当前SLAM技术在闭环检测方面的不足。接着在第二章详细介绍了基于关键帧的视觉惯性SLAM算法的原理和实现方法。作者通过实验和理论分析，验证了算法的有效性和可行性。在论文的后半部分，作者还对算法的实验结果进行了详细的分析和讨论，从不同角度对算法进行了评估和验证，论证了算法的优越性和先进性。 总的来说，本文提出了一种具有创新性和实际应用价值的基于关键帧的视觉惯性SLAM算法，并在理论和实验上对算法进行了全面的验证和分析。该算法在提高SLAM算法准确性和鲁棒性方面具有一定的突破和贡献，为移动机器人自主导航与控制提供了新的技术支持和解决思路。文章整体结构清晰，逻辑严谨，是一篇值得研究和借鉴的优秀学术论文。