位姿预测方法、位姿预测装置、存储介质与电子设备制造方法及图纸

本公开提供一种位姿预测方法、装置、计算机可读存储介质与电子设备，涉及导航与定位技术领域。该位姿预测方法包括：获取第一惯性数据；利用预先训练的姿态预测模型对所述第一惯性数据进行处理，得到姿态数据；根据所述第一惯性数据与所述姿态数据确定第二惯性数据；利用预先训练的位置预测模型对所述第二惯性数据进行处理，得到位置数据。本公开提高了位姿预测的准确度。预测的准确度。预测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
位姿预测方法、位姿预测装置、存储介质与电子设备


[0001]本公开涉及导航与定位
，尤其涉及一种位姿预测方法、位姿预测装置、计算机可读存储介质与电子设备。

技术介绍

[0002]随着信息化的普及，基于定位信息的服务越来越多。例如，通过实时对行人进行定位跟踪，来提供运动轨迹绘制、室内导航、增强现实等服务。
[0003]相关技术中，定位跟踪的准确度过于依赖传感器的精度，导致定位结果很容易受到传感器误差的影响。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种位姿预测方法、位姿预测装置、计算机可读存储介质与电子设备，以至少在一定程度上提高定位的准确度。
[0006]根据本公开的第一方面，提供一种位姿预测方法，包括：获取第一惯性数据；利用预先训练的姿态预测模型对所述第一惯性数据进行处理，得到第一姿态数据；根据所述第一惯性数据与所述第一姿态数据确定第二惯性数据；利用预先训练的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种位姿预测方法，其特征在于，包括：获取第一惯性数据；利用预先训练的姿态预测模型对所述第一惯性数据进行处理，得到第一姿态数据；根据所述第一惯性数据与所述第一姿态数据确定第二惯性数据；利用预先训练的位置预测模型对所述第二惯性数据进行处理，得到位置数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一惯性数据与所述第一姿态数据确定第二惯性数据，包括：基于所述第一惯性数据与所述第一姿态数据进行卡尔曼滤波；根据卡尔曼滤波的结果确定所述第二惯性数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波的结果包括第二姿态数据；所述基于所述第一惯性数据与所述姿态数据进行卡尔曼滤波，包括：以所述第一惯性数据为状态数据，所述第一姿态数据为观测数据，通过卡尔曼滤波得到第二姿态数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在利用预先训练的姿态预测模型对所述第一惯性数据进行处理时，还得到所述第一姿态数据的不确定度；所述以所述第一惯性数据为状态数据，所述第一姿态数据为观测数据，通过卡尔曼滤波得到第二姿态数据，包括：根据所述第一姿态数据的不确定度确定观测数据协方差矩阵；以所述第一惯性数据为状态数据，所述第一姿态数据为观测数据，代入所述观测数据协方差矩阵并进行扩展卡尔曼滤波，得到所述第二姿态数据。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据卡尔曼滤波的结果确定所述第二惯性数据，包括：利用所述第二姿态数据将所述第一惯性数据转换至预设坐标系下，得到所述第二惯性数据。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，惯性数据包括加速度数据、角速度数据、磁力计数据中的至少一种；所述利用...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘文龙，
申请(专利权)人：上海瑾盛通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：