基于特征编码和动态路由优化的视觉定位方法

针对视角变化、光照变化、大尺度和动态物体等复杂场景下，移动机器人定位的准确性低、鲁棒性差等问题，提出基于特征编码和动态路由优化的视觉定位方法。首先，引入基于残差网络的特征编码策略，提取图像的几何特征和语义特征，减少图像噪声信息，加快模型的收敛速度；其次，通过熵密度峰值优化网络的动态路由机制，采用向量表示特征之间的空间位置关系，提升图像特征提取和表达能力，优化网络整体性能；最后，融合优化后的特征编码和动态路由网络，将全局特征描述符和特征向量相结合，保留特征间的差异性和关联性，计算图像特征的相似性用于闭环检测。实验结果表明，相比基于VGG、AlexNet、BoVW及GIST的视觉定位方法，所提方法的准确率分别提高了24.54%、23.06%,43.81%和42.69%，实现了复杂场景下移动机器人闭环检测，提高了定位和建图的准确性和鲁棒性。