[发明专利]可移动设备的位姿确定方法、环境建模方法及装置

说明书

本发明公开了一种可移动设备的位姿确定方法、环境建模方法及装置，其中可移动设备的位姿确定方法包括：获取可移动设备在前一位置处探测到的第一点云图像和在当前位置处探测到的第二点云图像；根据第一点云图像、第二点云图像和前一位置处的位姿信息计算可移动设备在当前位置处的第一测算位姿信息；根据前一位置处的位姿信息和可移动设备从前一位置处至当前位置处的运动参数，计算可移动设备在当前位置处的第二测算位姿信息；根据第一测算位姿信息和第二测算位姿信息获取可移动设备在当前位置处的实际位姿信息。通过本发明，融合了点云图像确定位姿信息以及通过运动参数积分确定位姿信息的优点，能够更为准确地确定可移动设备的位姿信息。

技术领域

本发明涉及智能感知技术领域，具体涉及可移动设备的位姿确定方法、环境建模方法及装置。

背景技术

无人车、机器人等智能设备可移动设备的环境感知能力对于智能设备本体的定位、静态或动态障碍物的识别等任务起着确定性的作用。实验室条件下研发可移动设备的环境感知算法时，往往在试验路面设置规则的道路标线和道路边界，从而根据这些标记确定可移动设备的位姿信息。

发明人在实现本发明的过程中发现，在现实的城市道路环境中，往往道路边界模糊，乡村道路甚至没有道路标记。当可移动设备应用于实际道路环境中时，通过地面标记来确定可移动设备位姿信息的方法是不可行的。

此外，实验室条件下所研发的环境感知算法是针对实验室条件下平坦路面的情形。然而现实中的道路表面往往斑驳不平，乡村的道路环境凹凸不平的情形尤其严重。实验室条件下针对平坦道路环境的所研发的、对可移动设备周围环境进行建模的方法应用于颠簸的道路环境时，建模精度会降低，使得可移动设备的环境感知能力下降。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了物体的位姿定位方法及装置、环境建模方法及装置，以解决颠簸的道路环境使得智能设备的环境感知能力下降，降低了智能设备本体的定位精度的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种可移动设备的位姿确定方法，适用于可移动设备，所述方法包括：获取所述可移动设备在前一位置处探测到的第一点云图像和在当前位置处探测到的第二点云图像；根据所述第一点云图像、所述第二点云图像和所述前一位置处的位姿信息计算所述可移动设备在所述当前位置处的第一测算位姿信息；根据所述前一位置处的位姿信息和所述可移动设备从所述前一位置至所述当前位置过程中的运动参数，计算所述可移动设备在所述当前位置处的第二测算位姿信息；根据所述第一测算位姿信息和所述第二测算位姿信息获取所述可移动设备在所述当前位置处的实际位姿信息。

可选地，所述根据所述第一测算位姿信息和所述第二测算位姿信息获取所述可移动设备在所述当前位置处的实际位姿信息的步骤，包括：采用无色卡尔曼滤波算法处理所述第一测算位姿信息和所述第二测算位姿信息得到所述可移动设备在所述当前位置处的实际位姿信息。

可选地，所述根据所述第一点云图像、所述第二点云图像和所述前一位置处的位姿信息计算所述可移动设备在所述当前位置处的第一测算位姿信息的步骤，包括：对所述第一点云图像和所述第二点云图像进行点云匹配得到旋转平移矩阵；通过所述旋转平移矩阵对所述第一测算位姿信息进行变换得到所述可移动设备在所述当前位置处的第一测算位姿信息。

可选地，所述根据所述前一位置处的位姿信息和所述可移动设备从所述前一位置至所述当前位置过程中的运动参数，计算所述可移动设备在所述当前位置处的第二测算位姿信息的步骤，包括：获取所述可移动设备从所述前一位置至所述当前位置过程中的运动参数；计算所述运动参数对时间的积分；计算所述可移动设备在所述前一位置处的位姿信息与积分结果之和得到所述可移动设备在所述当前位置处的第二测算位姿信息。