[发明专利]移动平台的定位方法、设备以及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种移动平台的定位方法、设备以及存储介质，获取搭载于移动平台上的传感器采集的点云和移动平台的初始估计位姿，从点云中提取部分点云，并根据部分点云、初始估计位姿和预设高精地图数据获得移动平台的实际位姿的部分分量，根据剩余点云、实际位姿的部分分量以及高精地图数据获得移动平台的全部分量，其中，剩余点云是从点云中提取部分点云后剩下的点云。本方案采用松耦合的位姿计算方式，也就是先利用部分点云确定部分分量，后利用剩余点云确定剩余分量方式，可以避免算法出现局部最优，提高定位准确度，还可以提高定位效率。

技术领域

本申请涉及设备定位技术领域，尤其涉及一种移动平台的定位方法、设备以及存储介质。

背景技术

在移动机器人领域，绝对位置定位(以下简称：全局定位)是机器人任务能够正常进行的基础。特别的，在机器人刚启动的时刻，全局定位的初始化是机器人执行任务的前提。

在全局定位方案中，通常采用通过传感器，例如：摄像头、激光雷达等，感知周围环境，并与已有的高精度地图数据进行匹配，以实现高精度的定位。例如：采用激光雷达采集周围环境的点云，并使用迭代最近点算法(Iterative Closet Point，简称：ICP)、正态分布变换(Normal distributions Transform，简称：NDT)、相关性扫描匹配(Correlation ScanMatch，简称：CSM) 等三维点云匹配技术进行位姿计算，实现机器人的定位初始化及后续的连续定位。

然而，采用ICP和NDT算法，在初始位置偏差比较大时容易陷入局部最优解。CSM方法虽然不会出现局部最优，但是在初始位置偏差较大的情况下需要更多的计算资源来进行位姿估计，计算效率低。

发明内容

本申请实施例提供一种移动平台的定位方法、设备以及存储介质，旨在提供一种提高定位准确度和高定位效率的定位方法。

第一方面，本申请提供一种移动平台的定位方法，方法包括：

获取搭载于移动平台上的传感器采集的点云以及移动平台的初始估计位姿；

从点云中提取部分点云，并根据部分点云、初始估计位姿和预设高精地图数据获得移动平台的实际位姿的部分分量；

根据剩余点云、实际位姿的部分分量以及高精地图数据获得移动平台的全部分量；

其中，剩余点云是从点云中提取部分点云后剩下的点云。

可选地，从点云中提取部分点云，具体包括：

对点云进行语义识别获得点云表示物体；

根据点云表示物体从点云中提取部分点云。

在上述技术方案中，根据点云表示物体类型从点云中提取部分点云，针对不同类型点云，先估计位姿的一部分分量，再估计位姿的另一部分分量，进而获得最终的位姿估计，可以避免算法出现局部最优，提高定位准确度，且采用先确定部分分量后确定剩余分量的松耦合方式可以提高定位效率。

可选地，对点云进行语义识别获得点云表示物体，具体包括：

对点云进行地面点识别获得地面点云；

相应地，根据点云表示物体从点云中提取部分点云，具体包括：

从点云中提取地面点云。

可选地，根据部分点云、初始估计位姿和预设高精地图数据获得移动平台的实际位姿的部分分量，具体包括：

将地面点云、初始估计位姿以及预设高精地图数据进行配准，获得z轴分量、翻滚角以及俯仰角。

可选地，将地面点云和预设高精地图数据进行配准，获得z轴分量、翻滚角以及俯仰角，具体包括：