[发明专利]高精度的数字孪生场景中的激光融合定位方法

说明书

本发明公开了一种高精度的数字孪生场景中的激光融合定位方法，其包括：利用绝对定位的传感器数据与预存的数字孪生场景仿真地图进行匹配计算，得到当前时刻的观测绝对位姿及其协方差；获取上一时刻的实际绝对位姿及其协方差；根据用于相对定位的传感器数据计算得到当前时刻相对于上一时刻的相对位姿及其协方差；基于上一时刻的实际绝对位姿及其协方差，结合当前时刻相对于上一时刻的相对位姿及其协方差，计算得到当前时刻的预测绝对位姿及其协方差；将当前时刻的观测绝对位姿及其协方差和预测绝对位姿及其协方差融合，得到当前时刻的实际绝对位姿及其协方差。本发明实现了定位方法的高精度，高鲁棒性，高可扩展性以及高时效性等特点。

技术领域

本发明涉及移动机器人定位技术领域。更具体地说，本发明涉及一种高精度的数字孪生场景中的激光融合定位方法。

背景技术

随着计算机技术和人工智能的发展，智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点。移动机器人的定位是自主移动机器人的眼睛，是该领域的热点研究问题，也是决定机器人是否自主移动的关键问题之一。自主移动机器人导航过程需要回答3个问题：“我在哪里？”，“我要去哪里？”和“我怎样到达那里？”。移动机器人定位技术就是要解决第1个问题。准确来说，移动机器人定位的目的就是确定机器人在其运动环境中的世界地图的坐标，即机器人通过感知获取环境信息，经过相关的信息处理而确定自身位置的过程。而现有的机器人定位过程，可分为相对定位和绝对定位：相对定位也叫作位姿跟踪，假定机器人初始位姿，采用相邻时刻传感器信息对机器人位置进行跟踪估计，然而相对定位的计算过程中会有误差累积导致定位精度差；绝对定位又称为全局定位，完成机器人的全局定位需要预先确定好环境模型，通过外部传感器直接向机器人提供外界位置信息，计算机器人在全局坐标系中的位置，而绝对定位过程中需要传感器采集外界信息，这个过程中容易受到外界光线干扰，也容易导致定位不准确。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。

本发明还有一个目的是提供一种高精度的数字孪生场景中的激光融合定位方法，通过融合相对定位与绝对定位技术，采用松耦合及非线性优化方法，实现定位方法的高精度，高鲁棒性，高可扩展性以及高时效性等特点。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种高精度的数字孪生场景中的激光融合定位方法，包括：

获取用于绝对定位的传感器数据，利用绝对定位的传感器数据与预存的数字孪生场景仿真地图进行匹配计算，得到当前时刻的观测绝对位姿及其协方差；

获取上一时刻的实际绝对位姿及其协方差；

获取用于相对定位的传感器数据，根据用于相对定位的传感器数据通过预积分计算得到当前时刻相对于上一时刻的相对位姿及其协方差；

基于上一时刻的实际绝对位姿及其协方差，结合当前时刻相对于上一时刻的相对位姿及其协方差，通过预积分计算得到当前时刻的预测绝对位姿及其协方差；

将当前时刻的观测绝对位姿及其协方差和预测绝对位姿及其协方差通过非线性优化的方式融合，得到当前时刻的实际绝对位姿及其协方差；

对比当前时刻的实际绝对位姿的协方差和第一预设阈值，根据第一预设条件判断是否取信当前时刻的实际绝对位姿。

优选的是，用于相对定位的传感器至少有两种，每种用于相对定位的传感器数据单独计算当前时刻相对于上一时刻的预测相对位姿及其协方差，再采用图优化的方法将所有用于相对定位的传感器数据得到的当前时刻相对于上一时刻的预测相对位姿进行融合、当前时刻相对于上一时刻的预测相对位姿的协方差进行融合。