マルチビジョン同時定位と地図作成（Simultaneous Localization and Mapping、SLAM）のループ検出は、ロボット内部ループとロボット間ループに分かれ、それぞれ局所軌跡の最適化とロボット間の相対姿勢の取得に用いられる。照明変化や視点差異のあるシナリオでマルチビジョンSLAMのループ検出性能が不十分で、誤マッチや見逃しが発生しやすい問題に対して、スライディングウィンドウと共視関係強化に基づくマルチビジョンSLAMループ検出手法を提案する。スライディングウィンドウに基づく候補フレーム選別機構を構築し、画像類似度スコアの平均と分散を用いて検出閾値を調整し、ループの見逃し問題を回避する。ロボット内部ループの時系列連続性の特徴に対しては、スライディングウィンドウに基づく時系列整合性検査を導入し、類似シーンに起因する偶発的な誤マッチを効果的に除去する。最後に、共視関係強化の幾何学的検証手法を設計し、共視フレームを導入して局所サブグラフを構築し視野を拡大することで、ループ検出の品質を大幅に向上させた。屋外、トンネルおよび地下シーンの複数のデータセットで実験検証を行い、その結果、DBOW2手法と比較して高品質なループ検出率が6%以上向上し、絶対軌跡誤差が10.0%〜63.7%低減したことを示した。

自律航法;マルチビジョン同時定位と地図作成;ロボット内部ループ;ロボット間ループ;スライディングウィンドウ;共視関係