[发明专利]多传感器数据融合方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种多传感器数据融合方法，其特征在于，包括下述步骤：

由IMU惯性解算递推，得到第一状态信息，所述第一状态信息包括第一位置、第一速度和第一姿态信息；

通过视觉定位估算，得到第二状态信息，所述第二状态信息包括第二位置、第二姿态信息和所述第二姿态信息对应的方差；

通过激光点云位置估算，得到第三状态信息，所述第三状态信息包括第三位置、第三速度、第三姿态信息和所述第三姿态信息对应的方差；

将所述第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息进行数据融合处理；

其中所述通过视觉定位估算，得到第二状态信息，所述第二状态信息包括第二位置、第二姿态信息和所述第二姿态信息对应的方差的步骤具体包括：

对通过单目摄像头拍摄的照片提取角点；

将所述角点跟之前拍照建立的多帧照片中的角点进行匹配对比；

设置滑窗，引入检索当前位置附近的图像数据，进行图像数据匹配比对、整个多帧和多状态比对，整个对比基于各个图像的角点，设置滑窗和数据库对比权重，采用g2o优化库得到第二状态信息。

2.根据权利要求1所述的多传感器数据融合方法，其特征在于，所述由IMU惯性解算递推，得到第一状态信息，所述第一状态信息包括第一位置、第一速度和第一姿态信息的步骤具体包括：

根据上一时刻的状态和当前IMU的测量数据，推算出所述第一状态信息。

3.根据权利要求1所述的多传感器数据融合方法，其特征在于，所述通过激光点云位置估算，得到第三状态信息，所述第三状态信息包括第三位置、第三速度、第三姿态信息和所述第三姿态信息对应的方差的步骤具体包括：

使用IMU对点云数据进行预处理；

根据历史点云和点云数据库，使用PCL库对点云数据进行预处理，提取特征后建立误差方程，通过g2o库得到第三状态信息。

4.根据权利要求1所述的多传感器数据融合方法，其特征在于，所述将所述第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息进行数据融合处理的步骤具体包括：

采用kalman滤波器融合所述第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的多传感器数据融合方法，其特征在于，在所述将所述第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息进行数据融合处理的步骤之后还包括：

进行IMU误差校正，输出位置信息、速度信息和姿态信息。

6.根据权利要求5所述的多传感器数据融合方法，其特征在于，所述进行IMU误差校正，输出位置信息、速度信息和姿态信息的步骤具体包括：

当所述第一位置、第二位置和第三位置偏差超过位置阈值，并且所述第二姿态信息对应的方差与所述第三姿态信息对应的方差在方差阈值范围内时，进行IMU误差校正；

输出位置信息、速度信息和姿态信息。

7.一种多传感器数据融合装置，其特征在于，包括：

第一采集模块，用于由IMU惯性解算递推，得到第一状态信息，所述第一状态信息包括第一位置、第一速度和第一姿态信息；

第二采集模块，用于通过视觉定位估算，得到第二状态信息，所述第二状态信息包括第二位置、第二姿态信息和所述第二姿态信息对应的方差，对通过单目摄像头拍摄的照片提取角点；将所述角点跟之前拍照建立的多帧照片中的角点进行匹配对比；设置滑窗，引入检索当前位置附近的图像数据，进行图像数据匹配比对、整个多帧和多状态比对，整个对比基于各个图像的角点，设置滑窗和数据库对比权重，采用g2o优化库得到第二状态信息；

第三采集模块，用于通过激光点云位置估算，得到第三状态信息，所述第三状态信息包括第三位置、第三速度、第三姿态信息和所述第三姿态信息对应的方差；

执行模块，用于将所述第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息进行数据融合处理。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至6中任一项所述的多传感器数据融合方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的多传感器数据融合方法的步骤。