本申请涉及一种激光雷达方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据激光反射点的激光反射获取反射数据，根据所述反射数据的特征信息和所述激光反射的强度，对所述反射数据进行滤波，得到点云数据；通过将所述点云数据与预设的路标数据进行匹配，得到移动平台与所述激光反射点间的旋转矩阵和平移向量，根据所述旋转矩阵和所述平移向量得到所述移动平台的坐标数据；获取惯性数据和里程计数据，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据。采用本方法能够通过多类数据融合计算，获取移动平台的位姿，增加定位数据的可靠程度。增加定位数据的可靠程度。增加定位数据的可靠程度。
【技术实现步骤摘要】
一种激光雷达定位方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及激光雷达
，特别是涉及一种激光雷达定位方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]定位技术是多种应用领域的关键技术之一，尤其在工业场地中会存在大量的自主移动平台，这些移动平台在执行特定任务时总是按一定轨迹进行周期运动，在其运动的轨迹中需要准确了解其位置信息以实现工业流程的正常运转，因此对于这些移动平台定位的精准程度显得十分重要。
[0003]目前，基于图像识别的定位方法较为精准，因此存在将图像识别和神经网络结合的技术、获取实时图像特征数据的技术或通过设置UWB(Ultra Wide Band，超带宽)定位标签实现定位等，但这些技术或需要大量的数据与算力、或容易被实时环境因素影响定位精度、或造价昂贵且施工复杂。
技术实现思路
[0004]基于此，提供一种激光雷达定位方法、装置、计算机设备和存储介质，改善现有技术中定位精度低、实现精准定位的条件苛刻的问题。
[0005]一方面，提供一种激光雷达定位方法，所述方法包括：
[0006]根据激光反射点的激光反射获取反射数据，根据所述反射数据的特征信息和所述激光反射的强度，对所述反射数据进行滤波，得到点云数据；
[0007]将所述点云数据与预设的路标数据进行匹配，得到移动平台与所述激光反射点间的旋转矩阵和平移向量，根据所述旋转矩阵和所述平移向量得到所述移动平台的坐标数据；
[0008]获取惯性数据和里程计数据，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据。
[0009]在其中一个实施例中，获取惯性数据和里程计数据，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据包括：
[0010]根据所述里程计数据得到所述移动平台的位置信息，根据所述惯性数据得到所述移动平台的姿态信息，根据所述坐标数据得到所述移动平台与所述激光反射点的相对位置信息，将所述位置信息、所述姿态信息和所述相对位置信息融合，得到所述定位数据。
[0011]在其中一个实施例中，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据包括：
[0012]将所述坐标数据和所述惯性数据通过卡尔曼滤波，得到第一局部估计值和第一协方差阵；
[0013]将所述惯性数据和所述里程计数据通过卡尔曼滤波，得到第二局部估计值和第二协方差阵；
[0014]将所述第一局部估计值、所述第一协方差阵、所述第二局部估计值和所述第二协方差阵进行融合，得到最优估计值和最优协方差阵，根据所述最优估计值和最优协方差阵得到所述定位数据。
[0015]在其中一个实施例中，还包括：
[0016]根据所述定位数据，获取所述移动平台的工作区域，根据所述工作区域调整相应的预设的噪声协方差阵；
[0017]若所述定位数据改变，对应修改所述噪声协方差阵，以避免在数据融合时噪声数据对所述最优估计值产生干扰。
[0018]在其中一个实施例中，根据激光反射点的激光反射获取反射数据，根据所述反射数据的特征信息和所述激光反射的强度，对所述反射数据进行滤波，得到点云数据包括：
[0019]将当前帧获取的所述反射数据与已经获取的所述反射数据进行匹配，得到与当前帧所述反射数据的特征信息，根据所述特征信息和所述激光反射的强度，将所述反射数据过滤，得到所述点云数据。
[0020]在其中一个实施例中，将所述点云数据与预设的路标数据进行匹配，得到移动平台与所述激光反射点间的旋转矩阵和平移向量，根据所述旋转矩阵和所述平移向量得到所述移动平台的坐标数据包括：
[0021]根据所述点云数据的所述特征信息，对所述点云数据进行图像分割和特征描述，得到点云分割和点云描述，将所述点云分割和所述点云描述与所述路标数据中相似的路标分割和路标描述进行匹配，得到分割对；
[0022]对所述分割对进行几何验证，得到所述旋转矩阵和所述平移向量；
[0023]根据所述旋转矩阵、所述平移向量和所述路标数据，计算所述坐标数据。
[0024]在其中一个实施例中，对所述分割对进行几何验证，得到所述旋转矩阵和所述平移向量包括：
[0025]对所述分割对进行几何验证，将通过所述几何验证的所述分割对进行旋转和平移，以使所述分割对之间的距离最小，得到所述旋转矩阵和所述平移向量。
[0026]另一方面，提供了一种雷达定位装置，所述装置包括：
[0027]采集模块，用于根据激光反射点的激光反射获取反射数据，根据所述反射数据的特征信息和所述激光反射的强度，对所述反射数据进行滤波，得到点云数据；
[0028]计算模块，将所述点云数据与预设的路标数据进行匹配，得到移动平台与所述激光反射点间的旋转矩阵和平移向量，根据所述旋转矩阵和所述平移向量得到所述移动平台的坐标数据；
[0029]定位模块，用于获取惯性数据和里程计数据，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据。
[0030]再一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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以下步骤：
[0031]根据激光反射点的激光反射获取反射数据，根据所述反射数据的特征信息和所述激光反射的强度，对所述反射数据进行滤波，得到点云数据；
[0032]将所述点云数据与预设的路标数据进行匹配，得到移动平台与所述激光反射点间的旋转矩阵和平移向量，根据所述旋转矩阵和所述平移向量得到所述移动平台的坐标数
据；
[0033]获取惯性数据和里程计数据，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据。
[0034]又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0035]根据激光反射点的激光反射获取反射数据，根据所述反射数据的特征信息和所述激光反射的强度，对所述反射数据进行滤波，得到点云数据；
[0036]将所述点云数据与预设的路标数据进行匹配，得到移动平台与所述激光反射点间的旋转矩阵和平移向量，根据所述旋转矩阵和所述平移向量得到所述移动平台的坐标数据；
[0037]获取惯性数据和里程计数据，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据。
[0038]上述激光雷达定位方法、装置、计算机设备和存储介质，根据激光反射点的激光反射获取反射数据，根据所述反射数据的特征信息和所述激光反射的强度，对所述反射数据进行滤波，得到点云数据，可以获取所需的环境参照数据；通过将所述点云数据与预设的路标数据进行匹配，得到移动平台与所述激光反射点间的旋转矩阵和平移向量，根据所述旋转矩阵和所述平移向量得到所述移动平台的坐标数据，可以获取移动平台与激光反射点的相对位置关系，增加定位精准度；获取惯性数据和里程计数据，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种激光雷达定位方法，其特征在于，包括：根据激光反射点的激光反射获取反射数据，根据所述反射数据的特征信息和所述激光反射的强度，对所述反射数据进行滤波，得到点云数据；将所述点云数据与预设的路标数据进行匹配，得到移动平台与所述激光反射点间的旋转矩阵和平移向量，根据所述旋转矩阵和所述平移向量得到所述移动平台的坐标数据；获取惯性数据和里程计数据，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取惯性数据和里程计数据，将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据包括：根据所述里程计数据得到所述移动平台的位置信息，根据所述惯性数据得到所述移动平台的姿态信息，根据所述坐标数据得到所述移动平台与所述激光反射点的相对位置信息，将所述位置信息、所述姿态信息和所述相对位置信息融合，得到所述定位数据。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述坐标数据、所述惯性数据和所述里程计数据进行融合，得到定位数据包括：将所述坐标数据和所述惯性数据通过卡尔曼滤波，得到第一局部估计值和第一协方差阵；将所述惯性数据和所述里程计数据通过卡尔曼滤波，得到第二局部估计值和第二协方差阵；将所述第一局部估计值、所述第一协方差阵、所述第二局部估计值和所述第二协方差阵进行融合，得到最优估计值和最优协方差阵，根据所述最优估计值和最优协方差阵得到所述定位数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述定位数据，获取所述移动平台的工作区域，根据所述工作区域调整相应的预设的噪声协方差阵；若所述定位数据改变，对应修改所述噪声协方差阵，以避免在数据融合时噪声数据对所述最优估计值产生干扰。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据激光反射点的激光反射获取反射数据，根据所述反射数据的特征信息和所述激光反射的强度，对所述反射数据进行滤波，得到点云数据包括：将当前帧获取的所述反射数据与已经...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏，张聪，
申请(专利权)人：赛宝创新重庆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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