Loop Closure using AnyLoc Visual Place Recognition in DPV-SLAM

📄 arXiv: 2601.02723v1 📥 PDF

作者: Wenzheng Zhang, Kazuki Adachi, Yoshitaka Hara, Sousuke Nakamura

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2026-01-06

备注: Accepted at IEEE/SICE International Symposium on System Integration(SII) 2026. 6 pages, 14 figures

💡 一句话要点

在DPV-SLAM中，利用AnyLoc视觉定位提升回环检测的精度和鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉SLAM 回环检测 视觉定位 深度学习 图像检索

📋 核心要点

  1. 传统BoVW方法在回环检测中依赖手工特征，难以应对视角和光照变化。
  2. 使用AnyLoc提取深度特征，提升图像检索的鲁棒性，并提出自适应阈值调整机制。
  3. 实验结果表明，该方法在室内外数据集上显著提升了DPV-SLAM的回环检测精度和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

回环检测对于维持视觉SLAM的准确性和一致性至关重要。本文提出了一种改进DPV-SLAM中回环检测性能的方法。该方法集成了基于学习的视觉定位技术AnyLoc，以替代传统基于视觉词袋（BoVW）的回环检测方法。与依赖手工特征的BoVW不同，AnyLoc利用深度特征表示，从而在不同的视角和光照条件下实现更鲁棒的图像检索。此外，我们提出了一种自适应机制，可以根据环境条件动态调整相似度阈值，从而无需手动调整。在室内和室外数据集上的实验表明，我们的方法在回环检测的准确性和鲁棒性方面显著优于原始DPV-SLAM。该方法为增强现代SLAM系统中的回环检测性能提供了一种实用且可扩展的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉SLAM中回环检测的精度和鲁棒性问题，尤其是在视角和光照变化较大的环境中。现有的基于BoVW的回环检测方法依赖于手工设计的特征，这些特征在复杂环境下表现不佳，导致回环检测失败或产生错误的闭环。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习提取的图像特征来提升回环检测的性能。AnyLoc作为一种基于深度学习的视觉定位方法，能够学习到对视角和光照变化更具不变性的特征表示。此外，论文还提出了一种自适应阈值调整机制，可以根据环境条件动态调整相似度阈值，从而避免了手动调整的麻烦。

技术框架：该方法将AnyLoc集成到DPV-SLAM框架中，替代了原有的BoVW回环检测模块。整体流程如下：首先，利用AnyLoc提取当前帧和历史帧的深度特征；然后，计算当前帧与历史帧之间的相似度；最后，根据自适应阈值判断是否形成闭环。如果相似度超过阈值，则认为检测到回环，并进行后续的优化。

关键创新：该方法最重要的创新点在于使用深度学习特征进行回环检测，并结合自适应阈值调整机制。与传统的BoVW方法相比，深度学习特征具有更强的表达能力和鲁棒性，能够更好地应对视角和光照变化。自适应阈值调整机制则避免了手动调整阈值的繁琐，提高了方法的实用性。

关键设计：AnyLoc使用预训练的深度卷积神经网络提取图像特征。自适应阈值调整机制基于环境条件动态调整相似度阈值，具体实现方式未知。论文中没有明确说明AnyLoc使用的具体网络结构和损失函数，以及自适应阈值调整机制的具体算法。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

该方法在室内和室外数据集上进行了实验，结果表明，与原始DPV-SLAM相比，该方法在回环检测的准确性和鲁棒性方面均有显著提升。具体性能数据未知，但摘要中强调了“显著优于”原始方法，表明该方法具有较强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过提高视觉SLAM的回环检测精度和鲁棒性，可以提升机器人在复杂环境下的定位和建图能力，从而实现更可靠的自主导航和环境交互。未来，该方法有望应用于更大规模、更复杂的场景，例如城市级别的三维重建和地图构建。

📄 摘要（原文）

Loop closure is crucial for maintaining the accuracy and consistency of visual SLAM. We propose a method to improve loop closure performance in DPV-SLAM. Our approach integrates AnyLoc, a learning-based visual place recognition technique, as a replacement for the classical Bag of Visual Words (BoVW) loop detection method. In contrast to BoVW, which relies on handcrafted features, AnyLoc utilizes deep feature representations, enabling more robust image retrieval across diverse viewpoints and lighting conditions. Furthermore, we propose an adaptive mechanism that dynamically adjusts similarity threshold based on environmental conditions, removing the need for manual tuning. Experiments on both indoor and outdoor datasets demonstrate that our method significantly outperforms the original DPV-SLAM in terms of loop closure accuracy and robustness. The proposed method offers a practical and scalable solution for enhancing loop closure performance in modern SLAM systems.