[发明专利]一种定位失效检测方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种定位失效检测方法，其特征在于，包括：

获取移动机器人的激光雷达扫描数据，并提取所述激光雷达扫描数据的地图二维直线特征；

根据所述地图二维直线特征，确定所述地图二维直线特征的特征定位性能预测指标；

根据所述特征定位性能预测指标和获取的机器人位姿粒子集的粒子权重，确定融合特征定位性能预测指标的融合粒子集权重；所述机器人位姿粒子集包含在所述移动机器人定位时用于确定所述移动机器人的位姿的粒子；所述粒子权重是所述机器人位姿粒子集中各个粒子的粒子权重；

若所述融合粒子集权重小于或等于设定阈值，确定所述移动机器人定位失效；

所述提取所述激光雷达扫描数据中的地图二维直线特征，包括：

根据获取的移动机器人的激光雷达扫描数据，确定断点检测算子；

确定所述激光雷达扫描数据的各个相邻的两个测量点之间的距离；

根据所述各个相邻的两个测量点之间的距离和所述断点检测算子，将所述激光雷达扫描数据中的测量点划分为至少一个数据点集；

分别对得到的各个数据点集进行直线拟合，得到各个数据点集对应的直线段；

根据各个数据点集对应的直线段，生成所述激光雷达扫描数据的地图二维直线特征；所述地图二维直线特征是所述直线段构成的集合；

所述根据所述地图二维直线特征，确定所述地图二维直线特征的特征定位性能预测指标，包括：

对于每个数据点集，执行如下步骤：分别根据所述数据点集中每个测量点的坐标数据，确定每个测量点的标量协方差；根据所述每个测量点的标量协方差，确定所述数据点集对应的地图二维直线特征的直线段位置的特征协方差矩阵；

根据所述特征协方差矩阵以及地图二维直线特征的各个直线段的特征，得到所述特征定位性能预测指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个相邻的两个测量点之间的距离和所述断点检测算子，将所述激光雷达扫描数据中的测量点划分为至少一个数据点集，包括：

若相邻的两个测量点之间的距离大于所述断点检测算子，则将该两个测量点划分至不同的数据点集；

若相邻的两个测量点之间的距离小于或等于所述断点检测算子，则将该两个测量点划分至同一个数据点集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征定位性能预测指标和获取的机器人位姿粒子集的粒子权重，确定融合特征定位性能预测指标的融合粒子集权重，包括：

根据获取的机器人位姿粒子集的粒子权重，确定所述机器人位姿粒子集中的全部粒子的粒子权重的平均值，作为基本粒子集权重；

根据所述基本粒子集权重和所述特征定位性能预测指标，确定融合特征定位性能预测指标的融合粒子集权重。