[发明专利]无人设备导航方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了无人设备导航方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：通过视觉传感器获取无人设备所在环境的图像信息；提取图像信息的多个特征点；利用测距传感器获取多个特征点中的第一特征点的深度信息；基于第一特征点的深度信息获取无人设备的第一位姿信息，基于第一位姿信息进行导航。本申请基于测距传感器获取第一特征点的深度信息，对使用环境没有限制，通用性强。基于深度信息获取精确度高的第一位姿信息，从而提高了基于第一位姿信息进行导航的准确率。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种无人设备导航方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，基于导航实现运行的无人设备的应用场景越来越广泛。其中，无人设备导航通常基于GPS(Global Positioning System，全球定位系统)进行。但基于GPS进行的导航很容易出现GPS失效的问题，例如，导航过程中遇到建筑物遮挡会导致GPS失效。这种情况下就需要一种无人设备导航方法，使得无人设备在GPS失效的情况下还可以正常导航。

在相关技术中，常用的无人设备导航方法为视觉惯性导航法，即在无人设备平移过程中通过对特征点三角化来计算得到特征点的深度信息，再利用IMU(InertialMeasurement Unit，惯性测量单元)与特征点的深度信息，测量得到位姿信息，基于测量得到的位姿信息进行导航，或者基于IMU积分得到的位姿信息进行导航。

上述方法在进行导航时，需要无人设备具有一定程度的平移才可以通过三角化得到特征点的深度信息，对使用场景要求高，通用性差。而基于IMU积分得到的位姿信息进行导航会导致轨迹发散，准确率低。

发明内容

本申请实施例提供了一种无人设备导航方法、装置、设备及存储介质，可用于解决相关技术中的问题。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种无人设备导航方法，所述方法包括：

通过视觉传感器获取无人设备所在环境的图像信息；

提取所述图像信息的多个特征点；

利用测距传感器获取所述多个特征点中的第一特征点的深度信息；

基于所述第一特征点的深度信息获取所述无人设备的第一位姿信息，基于所述第一位姿信息进行导航。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述第一特征点的深度信息获取所述无人设备的第一位姿信息，包括：

基于惯性测量单元获取所述无人设备的第二位姿信息；

基于所述第一特征点的深度信息更新所述第二位姿信息，得到所述无人设备的第一位姿信息。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述第一特征点的深度信息更新所述第二位姿信息，得到所述无人设备的第一位姿信息，包括：

响应于所述第一特征点中存在类型为第一类型的第一特征点，使用多状态约束下的卡尔曼滤波器基于所述第一类型的第一特征点的深度信息更新所述第二位姿信息，得到第一更新结果；

根据所述第一更新结果得到所述第一位姿信息。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一更新结果得到所述第一位姿信息，包括：

响应于所述第一特征点中存在类型为第二类型的第一特征点，使用同步定位与地图构建的方法基于所述第二类型的第一特征点的深度信息对所述第一更新结果进行更新，得到第二更新结果；

根据所述第二更新结果得到所述第一位姿信息。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第二更新结果得到所述第一位姿信息，包括：