【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种自移动设备的重定位方法、自移动设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着自移动设备（如可移动的机器人）的快速发展，自移动设备的应用范围越来越广泛。在实际生产和生活中，自移动设备已经广泛应用于酒店、商超、楼宇、机场等商业场景中，自移动设备在执行导航任务过程中难免会被人干扰，从而导致自移动设备定位丢失。自移动设备在定位丢失后，容易出现横冲直撞导致引发坠楼、撞人等安全事故。目前，自移动设备在遇到人流时通过会进行语音提示、请求主动规避，在定位丢失后会原地等待人工救助，如人工进行手动重定位或拖回起始点重新开机，如此一来，自移动设备需要人工干预才能恢复执行导航任务，降低了自移动设备的自主移动性能。
技术实现思路
1、本申请提供了一种自移动设备的重定位方法、自移动设备和计算机可读存储介质，解决了相关技术通过人工干预才能使得自移动设备恢复执行导航任务导致自移动设备的自主移动性能较低的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种自移动设备的重定位方法，所述方法包括：在所述自移动设备基于导航地图执行导航任务过程中，获取所述自移动设备当前的第一位姿信息，并根据所述第一位姿信息确定所述自移动设备的定位状态；若所述自移动设备处于定位丢失状态，则暂停执行所述导航任务，并获取所述自移动设备重定位所需的第二位姿信息；根据所述第二位姿信息与所述导航地图进行重定位，得到所述自移动设备的重定位信息；根据所述重定位信息，更新所述自移动设备的导航定位信息，以供所述自移动设备根据
3、第二方面，本申请还提供了一种自移动设备，所述自移动设备包括存储器、处理器、惯性测量单元、轮式编码器里程计、激光雷达以及拍摄装置；
4、所述惯性测量单元，用于采集所述自移动设备的惯导数据；
5、所述轮式编码器里程计，用于采集所述自移动设备的里程计数据；
6、所述激光雷达，用于对所述自移动设备进行定位；
7、所述拍摄装置，用于采集图像；
8、所述存储器，用于存储计算机程序；
9、所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的自移动设备的重定位方法。
10、第三方面，本申请还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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的自移动设备的重定位方法。
11、本申请公开了一种自移动设备的重定位方法、自动移动设备和计算机可读存储介质，该重定位方法通过根据第一位姿信息确定定位状态，并在确定自移动设备处于定位丢失状态时，根据定位丢失前的第二位姿信息和导航地图进行重定位，根据重定位得到的重定位信息更新自移动设备的导航定位信息，使得自移动设备根据更新后的导航定位信息恢复执行导航任务，实现自移动设备在定位丢失后自动进行重定位和恢复执行导航任务，无需人工干预，可以提高自移动设备在受到人为破坏的极端场景下的自主移动性能，并且能够降低安全风险和提升运行效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述第一位姿信息包括惯导数据，所述定位丢失状态的致因指示所述自移动设备受重力方向外力；所述获取所述自移动设备当前的第一位姿信息，根据所述第一位姿信息确定所述自移动设备的定位状态，包括：
3.根据权利要求2所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述定位状态还包括定位正常状态；所述指示所述自移动设备处于所述定位丢失状态之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述第一位姿信息包括里程计数据和惯导数据；所述获取所述自移动设备当前的第一位姿信息，根据所述第一位姿信息确定所述自移动设备的定位状态，包括：
5.根据权利要求4所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述采样位姿变化量包括第一横轴位移量、第一纵轴位移量和第一偏航角变化量；所述根据所述采样时间间隔与所述采样位姿变化量，确定所述自移动设备是否处于自然静止状态，包括：
6.根据权利要求4所述的自移动设备的重定位
7.根据权利要求6所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述根据所述位姿优化时间间隔内的目标惯导数据，确定所述自移动设备的定位状态，包括：
8.根据权利要求7所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述指示所述自移动设备处于所述定位丢失状态之后，所述方法还包括：
9.根据权利要求1至8任一项所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述自移动设备包括激光雷达；所述根据所述第二位姿信息与所述导航地图进行重定位，得到所述自移动设备的重定位信息，包括：
10.根据权利要求9所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述基于所述第一局部地图与所述第二局部地图，根据所述第二位姿信息，确定所述重定位信息，包括：
11.根据权利要求9所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述第二位姿信息包括所述自移动设备在定位丢失前最新的优化位姿变化量，或所述第二位姿信息包括根据所述自移动设备中的拍摄装置采集的图像生成的位姿。
12.一种自移动设备，其特征在于，所述自移动设备包括存储器、处理器、惯性测量单元、轮式编码器里程计、激光雷达以及拍摄装置；
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至11任一项所述的自移动设备的重定位方法。
...【技术特征摘要】
1.一种自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述第一位姿信息包括惯导数据，所述定位丢失状态的致因指示所述自移动设备受重力方向外力；所述获取所述自移动设备当前的第一位姿信息，根据所述第一位姿信息确定所述自移动设备的定位状态，包括：
3.根据权利要求2所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述定位状态还包括定位正常状态；所述指示所述自移动设备处于所述定位丢失状态之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述第一位姿信息包括里程计数据和惯导数据；所述获取所述自移动设备当前的第一位姿信息，根据所述第一位姿信息确定所述自移动设备的定位状态，包括：
5.根据权利要求4所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述采样位姿变化量包括第一横轴位移量、第一纵轴位移量和第一偏航角变化量；所述根据所述采样时间间隔与所述采样位姿变化量，确定所述自移动设备是否处于自然静止状态，包括：
6.根据权利要求4所述的自移动设备的重定位方法，其特征在于，所述定位丢失状态的致因指示所述自移动设备受水平方向外力；所述根据所述位姿优化时间间隔内的目标惯导数据，确定所述自移动设备的定位状态，包括：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭睿，王斌，
申请(专利权)人：深圳竹芒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。