在SLAM系统中，传感器数据噪声和算法本身都会导致前端估算的载具位姿存在一定的误差，该误差会随着时间不断积累.显著的情况下，当机器人完成一个环形的运动之后，智能清洁机器人，SLAM算法计算出的路径会由于积累误差而无法完全闭合。如图1所示，室内清洁机器人， 载具绕建筑物一圈之后， 当前位置和起始位置的墙(分别用蓝色和红色虚线标出)没有完全重合。回环检测的定义和方法回环检测本质上说是一个匹配问题， 只要能达到目的，可以有非常多的解决办法。因此，试图对回环检测方法进行分类难免以偏概全，这里简单作出归纳，并且不局限于视觉和激光，
高仙机器人成立于2013年，是早从事自主移动技术研发和应用的高科技公司之一。高仙深耕商用清洁机器人赛道，推出覆盖全场景、全功能的产品矩阵，形成完善的数字化清洁解决方案。
高仙已获ISO9001，产品已获欧盟CE认证、北美FCC/IC认证、澳洲RCM认证、韩国KC认证等数十个主流准入认证。截至目前，高仙已为逾60个和地区、500个城市的3000多个客户提供超过5亿公里的清洁服务，清洁里程相当于绕地球12500个圈，武汉清洁机器人，拥有的市场落地能力。
在自主研发的移动机器人全场景全栈技术引擎驱动下，高仙坚持产学研销服一体，形成理论研究-产品研发-交付运营的完整闭环。高仙以改变传统服务业，智慧服务新时代为使命，致力于让服务机器人遍布世界的每个角落。
实现了从室内到室外等不同环境、从清洁到安防等不同业务领域的广泛应用。高仙机器人全场景移动技术给越来越多的机器人赋予了自主移动必需的“躯壳”、“大脑”和“”。
在上篇高仙技术家文章中，我们介绍了激光SLAM方案，并在文章末端强调了闭环检测的重要性。在闭环检测的过程中，单一的激光检测方法在现实应用中存在着局限性，想要得到全局一致的高精地图，基于视觉的回环检测。
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