本发明公开了一种基于无监督学习的回环检测方法，属于检测技术领域，本发明通过神经网络学习图像的表示构建图像的描述符替代传统的手工特征，再进行图像的特征匹配以实现回环检测；首先，设计搭建一种适合回环检测的无监督网络模型；其次，将输入图片通过训练好的网络提取出图像特征；最后，对查询图像和历史数据图像的匹配，以此来检测机器人是否经过相同的地方。本发明所提出的方法在特征提取方面采用神经网络学习图像的表示代替传统的手工特征，特征匹配采用最近邻搜和几何检查结合的匹配方法，在提高图像描述符对环境变化鲁棒性的同时又提高了检测的准确性，提高算法的适用性。