本发明涉及一种基于视觉的多智能体分布式快速SLAM方法,属于图像处理技术领域。在特征点匹配前,首先将相机采集到的图片进行分割,让特征点均匀分布在每个区域,使选取的特征点更具有代表性;其次设计了一种“点线”特征,生成新的词袋,并利用强化学习进行回环检测,解决了点特征在低纹理低对比度环境下性能不足的问题;由于对姿态矩阵不能直接运用凸优化算法,所以运用对偶原理将原问题转化为一个强凸的对偶问题,运用拉格朗日乘子法进行迭代求解,并证明了原问题与对偶问题的等价;之后,由于算法的收敛速度较慢,设计了一种基于随机矩阵的位姿平均算法,多智能体位姿收敛速度显著加快。
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