位姿融合方法、系统、终端、介质以及移动机器人技术方案

本申请提供一种位姿融合方法、系统、终端、介质以及移动机器人，包括：将由激光雷达获得的第一位姿信息与由视觉摄像头获得的第二位姿信息进行位姿融合，获得用于环境地图构建的融合位姿信息。解决了通过激光雷达SLAM得出的位姿与通过视觉得出的位姿由于环境和传感器特性，常常会有偏离。并二者的输出频率及计算量也有所不同，且两种位姿的输出也是非同步的。进而使利用以上两种方式得到的环境地图出现了不一致的情况，进而令所述移动机器人的定位及导航工作效率降低的问题。本申请为了将由激光雷达以及机器人视觉分别得到的位姿融合起来，使用了基于EKF的算法融合框架得到融合后的位姿，使得获得的环境地图更加准确，进而令所述移动机器人的定位及导航工作效率升高。

【技术实现步骤摘要】
位姿融合方法、系统、终端、介质以及移动机器人
本申请涉及一种导航定位领域，特别是涉及一种位姿融合方法、系统、终端、介质以及移动机器人。
技术介绍
随着计算机技术的迅速发展，机器人研究的深入以及人们对机器人需求的扩大，能自主导航与智能移动的机器人成为研究的热点和重点。对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法。然而在很多环境中，机器人不能利用全局定位系统进行定位，而且事先获取机器人工作环境的地图也比较有难度。这时机器人需要在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航。而SLAM(同步定位与地图构建)技术，即是被认为目前实现真正全自主移动机器人的核心和关键技术。随着激光雷达以及机器人视觉等技术的发展，多传感器融合融合技术已经成为地面移动机器人导航与定位的发展趋势。但是通过激光雷达SLAM得出的位姿Tl与通过视觉得出的位姿Tv由于环境和传感器特性，常常会有偏离。二者的输出频率也有所不同，激光雷达SLAM的运算速度更快，理论上能达到的帧率更高，但常常被激光雷达本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种位姿融合方法，其特征在于，所述方法包括：/n将由激光雷达获得的第一位姿信息与由视觉摄像头获得的第二位姿信息进行位姿融合，获得用于环境地图构建的融合位姿信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种位姿融合方法，其特征在于，所述方法包括：
将由激光雷达获得的第一位姿信息与由视觉摄像头获得的第二位姿信息进行位姿融合，获得用于环境地图构建的融合位姿信息。


2.根据权利要求1所述的位姿融合方法，其特征在于，所述方法包括：
根据所述第一位姿信息与所述第二位姿信息预测当前状态的先验值和先验方差矩阵；
根据所述第一位姿信息与所述第二位姿信息预测当前状态的后验值和后验方差矩阵；
根据所述先验值、先验方差矩阵、后验值以及后验方差矩阵获得融合位姿信息。


3.根据权利要求2所述的位姿融合方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述融合位姿信息获得定位信息，以用于构建环境地图。


4.根据权利要求1所述的位姿融合方法，其特征在于，所述激光雷达获得所述第一位姿信息的方式包括：
获得障碍物点信息以及IMU数据；
基于SLAM算法获得第一位姿信息。


5.根据权利要求1所述的位姿融合方法，其特征在于，所述视觉摄像头获得所述第二位姿信息的方式包括：
获得拍摄的连续图像；
提取角点及计算描述子并与上一帧图像进行匹配；
根据匹配结果计算获得第二位姿...

【专利技术属性】
技术研发人员：尤越，
申请(专利权)人：深圳华芯信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44