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，商用自动清洁机器人，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， 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，





清洁机器人显著的特点是其自主导航和智能感知能力。它们配备了的传感器和算法，能够自主感知周围环境，并根据环境信息调整清洁路径，确保每处都得到清洁。这种自主智能让清洁机器人使用起来更加方便和可靠。此外，清洁机器人通常具备的清洁能力，可以应对各种类型的地板、地毯和难以清扫的地方，如沙发和床底下等。一些型号还具备智能地图绘制功能，能够了解家里的每个角落，并地进行清洁。此外，清洁机器人还具备节约能源和环保的特点，采用能源管理系统，工作时间短，充电时间长。

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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