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针对复杂环境下机器人的同时定位与地图构建（ SLAM）存在实时性与鲁棒性下降等问题，将一种基于ORB特征点的关键帧闭环检测匹配算法应用到定位与地图构建巾。研究并分析了特征点提取与描述符建立、帧间配准、位姿变换估计以及闭环检测对SLAM系统的影响，建立了关键帧闭环匹配算法和SLAM实时性与鲁棒性之间的关系，提出了一种基于ORB关键帧匹配算法的SLAM方法。运用改进ORB算法加快了图像特征点提取与描述符建立速度；结合相机模型与深度信息，可将二维特征图像转换为三维彩色点云；通过随机采样一致性（ RANSAC）与最近迭代点（ICP）相结合的改进RANSAC-ICP算法，实现了机器人在初始配准不确定条件下的位姿估计；使用KeyFrame的词袋闭环检测算法，减少了地图的冗余结构，生成了具有一致性的地图；通过特征点匹配速度与绝对轨迹误差的均方根值对SLAM系统的实时性与鲁棒性进行了评价。基于标准测试集数据集的实验结果表明，ORB关键帧匹配算法能够有效提高SLAM系统建图速度与稳定性。
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