自主定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种自主定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：采集定位目标的点云数据和惯性数据，并根据所述惯性数据确定所述定位目标的预估位姿；利用所述惯性数据校正所述点云数据的运动畸变，得到去畸变数据；根据所述预估位姿融合所述去畸变数据和所述惯性数据，得到融合定位数据，并根据所述融合定位数据对所述定位目标进行定位。通过融合惯性数据和点云数据，实现对定位目标的不依赖于外界的自主定位，同时，通过校正点云数据的运动畸变，并将去畸变后的点云数据与惯性数据融合后对定位目标进行定位，提高了定位鲁棒性和定位目标的建图准确性，从而提高了自主定位的精确度。定位的精确度。定位的精确度。

【技术实现步骤摘要】
自主定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及定位导航
，尤其涉及一种自主定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在户外时主要采用GPS进行定位，GPS的定位精度受卫星信号强弱影响，信号呈现不稳定现象，无法实时为无人机、无人车、机器人等终端设备提供精确的定位信息，容易导致定位失灵。而现有的能够不依赖于外界卫星信号实现对终端设备的自主定位方法，对于运动旋转的物体定位鲁棒性不强，导致定位精度较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种自主定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中不依赖于卫星信号实现自主定位的鲁棒性不强，导致定位精度低的缺陷。
[0004]本专利技术提供一种自主定位方法，包括：
[0005]采集定位目标的点云数据和惯性数据，并根据所述惯性数据确定所述定位目标的预估位姿；
[0006]利用所述惯性数据校正所述点云数据的运动畸变，得到去畸变数据；
[0007]根据所述预估位姿融合所述去畸变数据和所述惯性数据，得到融合定位数据，并根据所述融合定位数据对所述定位目标进行定位。
[0008]根据本专利技术提供的一种自主定位方法，所述根据所述惯性数据确定所述定位目标的预估位姿的步骤，包括：
[0009]基于所述惯性数据中的首帧数据创建全局坐标系；
[0010]根据所述惯性数据中前若干帧数据计算所述定位目标的运动参数的平均值和协方差，以确定所述定位目标相对于所述全局坐标系的初始位姿信息，其中，所述运动参数包括加速度和角速度；
[0011]基于所述初始位姿信息对所述惯性数据执行状态误差迭代和滤波处理，得到所述定位目标在所述惯性数据的每帧数据中，相对于所述全局坐标系的预估位姿。
[0012]根据本专利技术提供的一种自主定位方法，所述利用所述惯性数据校正所述点云数据的运动畸变，得到去畸变数据的步骤，包括：
[0013]从所述惯性数据中确定与所述点云数据中的一帧目标点云对应的目标惯性数据，所述目标惯性数据包括多帧数据；
[0014]计算所述目标点云与所述目标惯性数据扫描结束时刻之间的第一时间差，并根据所述第一时间差确定所述目标点云中最后一个数据点相对于所述全局坐标系的相对位姿；
[0015]基于所述相对位姿对所述目标惯性数据进行插值处理，以校正所述目标点云的运动畸变，得到去畸变数据。
[0016]根据本专利技术提供的一种自主定位方法，所述基于所述相对位姿对所述惯性数据进
行插值处理，以校正所述目标点云的运动畸变的步骤，包括：
[0017]将所述目标惯性数据中连续的两帧数据按照时间顺序标记为帧头和帧尾；
[0018]按照时间顺序反向遍历所述目标点云中的各个数据点，确定所述目标点云落入所述目标惯性数据帧间的目标数据点，并计算所述目标数据点与所述帧头对应的时刻之间的第二时间差；
[0019]根据所述第二时间差对所述目标惯性数据进行插值，并计算各个插值点和所述相对位姿之间的位姿变换，根据所述位姿变换校正所述目标点云的运动畸变。
[0020]根据本专利技术提供的一种自主定位方法，所述根据所述预估位姿融合所述去畸变数据和所述惯性数据，得到融合定位数据的步骤，包括：
[0021]基于所述全局坐标系将所述去畸变数据划分到单位体素；
[0022]根据所述单位体素和所述预估位姿构建最大后验估计；
[0023]根据所述最大后验估计确定所述去畸变数据中每个数据点对应的最优位姿变换信息，并根据所述最优位姿变换信息将所述去畸变数据配准到所述全局坐标系中，得到融合定位数据。
[0024]根据本专利技术提供的一种自主定位方法，所述根据所述单位体素和所述预估位姿构建最大后验估计的步骤，包括：
[0025]计算所述去畸变数据在所述单位体素内的数据点的协方差矩阵的最小特征值；
[0026]若所述最小特征值大于或等于预设阈值，则继续由粗到细分割所述全局坐标系，直到所述最小特征值大于预设阈值为止；
[0027]若所述最小特征值小于预设阈值，则将所述单位体素内的数据点划分到同一目标平面内，并计算所述目标平面的平面参数，所述平面参数包括法向量和中心点；
[0028]根据所述平面参数计算所述单位体素内的数据点的残差方程，并根据所述残差方程和所述预估位姿生成最大后验估计。
[0029]根据本专利技术提供的一种自主定位方法，所述根据所述预估位姿融合所述去畸变数据和所述惯性数据，得到融合定位数据的步骤之后，还包括：
[0030]生成所述去畸变数据的全局描述符，并获取所述去畸变数据的法向量集合；
[0031]获取历史点云数据，基于所述全局描述符从所述历史点云数据中搜索最佳候选帧，并根据所述法向量集合计算所述去畸变数据与所述最佳候选帧的相似度；
[0032]若所述相似度小于预设的相似度阈值，则根据所述最佳候选帧校正所述定位目标的里程计数据。
[0033]本专利技术还提供一种自主定位装置，包括：
[0034]位姿预估模块，用于采集定位目标的点云数据和惯性数据，并根据所述惯性数据确定所述定位目标的预估位姿；
[0035]运动补偿模块，用于利用所述惯性数据校正所述点云数据的运动畸变，得到去畸变数据；
[0036]融合定位模块，用于根据所述预估位姿融合所述去畸变数据和所述惯性数据，得到融合定位数据，并根据所述融合定位数据对所述定位目标进行定位。
[0037]本专利技术还提供一种电子设备，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程序时实现如上述任一种所述的自主定位方
法。
[0038]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的自主定位方法。
[0039]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的自主定位方法。
[0040]本专利技术提供的自主定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过融合惯性数据和点云数据，实现对定位目标的不依赖于外界的自主定位，同时，通过校正点云数据的运动畸变，并将去畸变后的点云数据与惯性数据融合后对定位目标进行定位，提高了定位鲁棒性和定位目标的建图准确性，从而提高了自主定位的精确度。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0042]图1是本专利技术提供的自主定位方法的流程示意图之一；
[0043]图2是本专利技术提供的自主定位方法的流程示意图之二；
[0044]图3是本专利技术提供的自主定位装置的结构示意图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自主定位方法，其特征在于，包括以下步骤：采集定位目标的点云数据和惯性数据，并根据所述惯性数据确定所述定位目标的预估位姿；利用所述惯性数据校正所述点云数据的运动畸变，得到去畸变数据；根据所述预估位姿融合所述去畸变数据和所述惯性数据，得到融合定位数据，并根据所述融合定位数据对所述定位目标进行定位。2.根据权利要求1所述的自主定位方法，其特征在于，所述根据所述惯性数据确定所述定位目标的预估位姿的步骤，包括：基于所述惯性数据中的首帧数据创建全局坐标系；根据所述惯性数据中前若干帧数据计算所述定位目标的运动参数的平均值和协方差，以确定所述定位目标相对于所述全局坐标系的初始位姿信息，其中，所述运动参数包括加速度和角速度；基于所述初始位姿信息对所述惯性数据执行状态误差迭代和滤波处理，得到所述定位目标在所述惯性数据的每帧数据中，相对于所述全局坐标系的预估位姿。3.根据权利要求2所述的自主定位方法，其特征在于，所述利用所述惯性数据校正所述点云数据的运动畸变，得到去畸变数据的步骤，包括：从所述惯性数据中确定与所述点云数据中的一帧目标点云对应的目标惯性数据，所述目标惯性数据包括多帧数据；计算所述目标点云与所述目标惯性数据扫描结束时刻之间的第一时间差，并根据所述第一时间差确定所述目标点云中最后一个数据点相对于所述全局坐标系的相对位姿；基于所述相对位姿对所述目标惯性数据进行插值处理，以校正所述目标点云的运动畸变，得到去畸变数据。4.根据权利要求3所述的自主定位方法，其特征在于，所述基于所述相对位姿对所述惯性数据进行插值处理，以校正所述目标点云的运动畸变的步骤，包括：将所述目标惯性数据中连续的两帧数据按照时间顺序标记为帧头和帧尾；按照时间顺序反向遍历所述目标点云中的各个数据点，确定所述目标点云落入所述目标惯性数据帧间的目标数据点，并计算所述目标数据点与所述帧头对应的时刻之间的第二时间差；根据所述第二时间差对所述目标惯性数据进行插值，并计算各个插值点和所述相对位姿之间的位姿变换，根据所述位姿变换校正所述目标点云的运动畸变。5.根据权利要求2至4任一项所述的自主定位方法，其特征在于，所述根据所述预估位姿融合所述去畸变数据和所述惯性数据，得到融合定位数据的步骤，包括：基于所述全局坐标系...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒿杰，周怡，孙亚强，迟鹏，梁俊，詹恒泽，
申请(专利权)人：芯跳科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：