定位与导航方法、装置及处理设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种定位与导航方法、装置及处理设备，涉及导航技术领域，该方法包括：通过视觉离线地图进行重定位，得到初始位姿信息；所述视觉离线地图为基于视觉装置与惯性测量单元融合建图获得；获取激光雷达装置建立的激光地图；根据所述初始位姿信息、目标位置信息和所述激光地图进行定位与导航。本发明专利技术实施例提供了一种定位与导航方法、装置及处理设备，通过激光雷达装置和视觉装置同时定位与建图，利用视觉定位较好的重定位性能为激光地图提供初始位姿，可以在未知环境中的定位与建图，以及在已建图场景中的定位与自主导航功能，具有较好的精度和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
定位与导航方法、装置及处理设备
本专利技术涉及导航
，尤其是涉及一种定位与导航方法、装置及处理设备。
技术介绍
当前，室内机器人越来越多地应用于大型商场、仓库以及家庭等场景，如商场导购机器人、智能仓储机器人、家用扫地机等。在这些应用领域中，机器人需要完成自主导航，而完成自主导航首先需要机器人具备室内定位的功能，也就是说，机器人需要知道自己当前在场景中的位置信息以及去往目的地的位置信息。目前尚无成熟的室内高精度定位方案。GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)方案在室内定位误差大；依赖于在场景中粘贴二维码标签来完成室内定位的方案，标签易被损坏，维护成本过高；纯视觉定位的方案对场景的要求过于苛刻，针对纹理性弱、光照强度变化大等场景的鲁棒性较差；激光雷达扫描的方案场景信息不丰富、重定位能力较差。针对现有技术中室内导航方式导航效果较差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种定位与导航方法、装置及处理设备，通过多传感器融合的室内定位方法，可以在复杂场景下进行定位、建图以及自主导航。第一方面，本专利技术实施例提供了一种定位与导航方法，包括：通过视觉离线地图进行重定位，得到初始位姿信息；所述视觉离线地图为基于视觉装置与惯性测量单元融合建图获得；获取激光雷达装置建立的激光地图；根据所述初始位姿信息、目标位置信息和所述激光地图进行定位与导航。进一步，所述方法还包括：确定激光定位数据的置信度；当所述置信度小于预设置信度阈值时，将通过视觉离线地图进行重定位获得的位姿信息作为在所述激光地图中的当前定位值；当所述置信度大于或等于所述预设置信度阈值时，将所述激光定位数据获得的位姿信息作为在所述激光地图中的当前定位值。进一步，所述视觉离线地图通过以下方式建立：通过双目摄像装置实时采集图像，并根据所述图像计算初始位姿；通过所述惯性测量单元实时采集角速度信息和加速度信息，并根据所述角速度信息和所述加速度信息确定所述惯性测量单元的状态量；所述惯性测量单元的状态量包括：位移、速度、旋转和零偏值；以重投影误差和所述惯性测量单元的状态量误差为约束对所述初始位姿进行联合优化，得到优化位姿；提取所述图像信息的关键帧并计算地图点，以生成视觉离线地图。进一步，所述根据所述图像计算初始位姿的步骤，包括：分别提取左图像和右图像的特征点，并进行特征点匹配；进行位姿解算得到初始位姿。进一步，所述根据所述角速度信息和所述加速度信息确定所述惯性测量单元状态量的步骤，包括：提取所述图像中的多个帧；根据所述多个帧依次估算所述惯性测量单元中陀螺仪的零偏值和加速度计的零偏值。进一步，所述以重投影误差和所述惯性测量单元的状态量误差为约束对所述初始位姿进行联合优化，得到优化位姿的步骤，包括：将视觉的重投影误差与所述惯性测量单元的状态量时间误差值的和作为约束，对所述初始位姿进行联合优化；利用非线性优化求解优化位姿。进一步，激光雷达装置建立的所述激光地图与所述视觉离线地图在建图时保持时间一致性。进一步，所述通过视觉离线地图进行重定位，得到初始位姿信息的步骤，包括：通过双目摄像装置采集图像，并与视觉离线地图进行匹配；当匹配成功时，进行闭环检测及后端优化以得到初始位姿信息。进一步，所述根据所述初始位姿信息、目标位置信息和所述地图进行定位与导航的步骤，包括：将所述初始位姿信息作为在所述地图中的当前定位初始值；根据所述目标位置信息确定所述地图中目标点信息；根据所述当前定位初始值和所述目标点信息进行导航。第二方面，本专利技术实施例提供了一种定位与导航装置，包括：重定位模块，用于通过视觉离线地图进行重定位，得到初始位姿信息；所述视觉离线地图为基于视觉装置与惯性测量单元融合建图获得；激光建图模块，用于获取激光雷达装置建立的激光地图；定位与导航模块，用于根据所述初始位姿信息、目标位置信息和所述激光地图进行定位与导航。第三方面，本专利技术实施例提供了一种定位与导航的处理设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面任一项所述的方法的步骤。本专利技术实施例提供了一种定位与导航方法、装置及处理设备，在视觉定位中融合了惯性测量单元测量的数据，利用惯性测量单元的加速度及角速度信息提高了视觉定位的精度及鲁棒性，通过激光雷达装置和视觉装置同时定位与建图，利用视觉定位较好的重定位性能为激光地图提供初始位姿，可以在未知环境中的定位与建图，以及在已建图场景中的定位与自主导航功能，具有较好的精度和鲁棒性。本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种处理设备的结构示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种定位与导航方法的流程图；图3为本专利技术实施例提供的视觉融合IMU定位与建图的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的视觉离线地图重定位的流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的激光雷达装置融合码盘进行定位与建图的流程示意图图6为本专利技术实施例提供的激光雷达装置、视觉装置进行联合定位与导航的流程示意图图7为本专利技术实施例提供的一种定位与导航装置的结构框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。同时定位与地图构建(SimultaneousLocalizationAndMapping，简称SLAM)，通常是指在机器人或者其他载体上，通过对各种传感器数据进行采集和计算，生成对其自身位置姿态的定位和场景地图信息的系统。SLAM技术对于机器人或其他智能体的行动和交互能力至为关键，代表了上述能力的基础：知道在哪里，知道周围环境如何，进而知道下一步如何自主行动。在自动驾驶、服务型机器人、无人机、AR/VR等领域有着广泛的应用。考虑到依靠单一传感器来实现SLAM存在固有的缺陷，例如对场景纹理性要求较高、重定位能力差等问题，为改善此问题，本专利技术实施例提供了一种定位与导航方法、装置及处理设备，可以进行多传感器融合定位与建图，实现了复杂场景下的定位、建图以及自主导航的功能。以下对本专利技术实施例进行详细介绍。实施例一：首先，参照图1来描述用于实现本专利技术实施例的处理设备100，该处理设备可以用于运行本专利技术各实施例的方法。如图1所示，处理设备100包括一个或多个处理器102、一个或多个存储器104、输入装置106、输出装置108以及数据采集器110，这本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种定位与导航方法，其特征在于，包括：通过视觉离线地图进行重定位，得到初始位姿信息；所述视觉离线地图为基于视觉装置与惯性测量单元融合建图获得；获取激光雷达装置建立的激光地图；根据所述初始位姿信息、目标位置信息和所述激光地图进行定位与导航。

【技术特征摘要】
1.一种定位与导航方法，其特征在于，包括：通过视觉离线地图进行重定位，得到初始位姿信息；所述视觉离线地图为基于视觉装置与惯性测量单元融合建图获得；获取激光雷达装置建立的激光地图；根据所述初始位姿信息、目标位置信息和所述激光地图进行定位与导航。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定激光定位数据的置信度；当所述置信度小于预设置信度阈值时，将通过视觉离线地图进行重定位获得的位姿信息作为在所述激光地图中的当前定位值；当所述置信度大于或等于所述预设置信度阈值时，将所述激光定位数据获得的位姿信息作为在所述激光地图中的当前定位值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉离线地图通过以下方式建立：通过双目摄像装置实时采集图像，并根据所述图像计算初始位姿；通过所述惯性测量单元实时采集角速度信息和加速度信息，并根据所述角速度信息和所述加速度信息确定所述惯性测量单元的状态量；所述惯性测量单元的状态量包括：位移、速度、旋转和零偏值；以重投影误差和所述惯性测量单元的状态量误差为约束对所述初始位姿进行联合优化，得到优化位姿；提取所述图像信息的关键帧并计算地图点，以生成视觉离线地图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像计算初始位姿的步骤，包括：分别提取左图像和右图像的特征点，并进行特征点匹配；进行位姿解算得到初始位姿。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述角速度信息和所述加速度信息确定所述惯性测量单元的状态量的步骤，包括：提取所述图像中的多个帧；根据所述多个帧依次估算所述惯性测量单元中陀螺仪的零偏值和加速度计的零偏值。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述以重投影误差和所述惯性...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢泽，刘骁，童哲航，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11