A detecção de loop no mapeamento e localização simultâneos (SLAM) com múltiplas visões é dividida em loop interno do robô e loop entre robôs, usados respectivamente para otimização local da trajetória e obtenção da pose relativa entre robôs. Para enfrentar o baixo desempenho da detecção de loop em cenários com variações de iluminação e diferenças de ângulo de visão, que causam correspondências incorretas e omissões no SLAM multi-visão, propõe-se um método de detecção de loop baseado em janela deslizante e reforço da relação de co-visão. Constrói-se um mecanismo de filtragem de quadros candidatos baseado em janela deslizante, utilizando a média e variância das pontuações de similaridade de imagem para ajustar o limiar de detecção, evitando omissões de loop. Considerando a continuidade temporal característica do loop interno do robô, é introduzido um teste de consistência temporal baseado em janela deslizante para eliminar efetivamente correspondências falsas acidentais induzidas por cenas similares. Finalmente, é projetado um método de verificação geométrica reforçado pela relação de co-visão, que constrói subgrafos locais ao introduzir quadros de co-visão para ampliar o campo de observação, melhorando eficazmente a qualidade da detecção de loop. Experimentos realizados com múltiplos conjuntos de dados em ambientes externos, túneis e subterrâneos mostraram que, em comparação com o método DBOW2, a proporção de loops detectados de alta qualidade aumentou mais de 6% e o erro absoluto da trajetória diminuiu de 10,0% a 63,7%.

navegação autônoma; SLAM multi-visor; loop interno do robô; loop entre robôs; janela deslizante; relação de co-visão