CN111664860A - 定位方法、装置、智能设备及存储介质 - Google Patents

定位方法、装置、智能设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111664860A
CN111664860A CN202010621488.5A CN202010621488A CN111664860A CN 111664860 A CN111664860 A CN 111664860A CN 202010621488 A CN202010621488 A CN 202010621488A CN 111664860 A CN111664860 A CN 111664860A
Authority
CN
China
Prior art keywords
positioning
map area
unit map
target
laser point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010621488.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111664860B (zh
Inventor
董峻峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Sankuai Online Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Sankuai Online Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Sankuai Online Technology Co Ltd filed Critical Beijing Sankuai Online Technology Co Ltd
Priority to CN202010621488.5A priority Critical patent/CN111664860B/zh
Publication of CN111664860A publication Critical patent/CN111664860A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111664860B publication Critical patent/CN111664860B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • G01C21/32—Structuring or formatting of map data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/3415—Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请公开了一种定位方法、装置、智能设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：从地图数据中获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征；采集智能设备所处空间区域内的激光点云数据，激光点云数据包括激光点云的位置信息；确定目标环境特征类型和定位约束方向，目标环境特征类型为目标环境特征所属的类型，目标环境特征为影响定位约束方向的定位结果的环境特征；从地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，至少一个目标单元地图区域的环境特征属于目标环境特征类型；根据激光点云的位置信息与至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定智能设备的定位约束方向的定位结果，减少了获取定位结果的处理量。

Description

定位方法、装置、智能设备及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种定位方法、装置、智能设备及存储介质。
背景技术
随着计算机技术的不断发展，智能设备逐渐进入人们的生活。智能设备可以移动，在其移动过程中，只有通过定位获知该智能设备的位置，才能保证智能设备顺利达到目的地。智能设备的定位为空间定位，而物体在空间内具有六个自由度，也就是说，要确定物体的位置，就需要知道物体在这六个自由度对应方向的定位结果。
相关技术中，采用粒子滤波定位算法来获取物体的定位结果。该粒子滤波算法会使用卫星信号定位来获取智能设备的初始定位位置，然后以该初始定位位置为中心点，对一个自由度进行定位需要搜索N个粒子，根据智能设备在该粒子所在的位置时，激光点云数据与地图数据的匹配度，确定该粒子的权重，将权重最大的粒子所在的位置作为智能设备的位置。
发明内容
本申请实施例提供了一种定位方法、装置、智能设备及存储介质,能够减少定位所需的运算量。该技术方案如下：
一方面，提供了一种定位方法，该方法包括：从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，该地图区域为包含该智能设备的初始定位位置的区域；采集该智能设备所处空间区域内的激光点云数据，该激光点云数据包括激光点云的位置信息；确定目标环境特征类型和定位约束方向，该目标环境特征类型为目标环境特征所属的类型，该目标环境特征为影响该定位约束方向的定位结果的环境特征；从该地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，该至少一个目标单元地图区域的环境特征属于该目标环境特征类型；根据该激光点云的位置信息与该至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定该智能设备的该定位约束方向上的定位结果。
在一种可能实现方式中，该确定目标环境特征类型和定位约束方向之后，该方法还包括：确定该地图区域中具有相同环境特征类型、且位置相邻的任两个区域；根据该任两个区域的位置关系，确定第一误差范围；从该地图区域中，确定环境特征属于该目标环境特征类型的至少一个目标单元地图区域，包括：当该第一误差范围大于第二误差范围时，从该地图区域中，确定该至少一个目标单元地图区域，该第二误差范围为该初始定位位置的误差范围。
在一种可能实现方式中，该获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征之前，该方法还包括：获取至少一个空间区域内的激光点云数据，作为初始地图数据，该激光点云数据包括激光点云的位置信息；根据该激光点云的位置信息进行拟合处理，得到每个单元地图区域的环境特征；将该初始地图数据与该每个单元地图区域的环境特征进行融合处理，得到该地图数据。
在一种可能实现方式中，该将该初始地图数据与该每个单元地图区域的环境特征进行融合处理，得到该地图数据，包括：根据该每个单元地图区域的环境特征的数量，确定该每个单元地图区域的权值；将该初始地图数据、该每个单元地图区域的环境特征和该每个单元地图区域的权值进行融合处理，得到该地图数据。
在一种可能实现方式中，该根据该每个单元地图区域的环境特征的数量，确定该每个单元地图区域的权值，包括：根据该每个单元地图区域的环境特征的类型，以及该每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征类型的相似度，确定该单元地图区域的权值。
在一种可能实现方式中，该地图数据中包含每个单元地图区域的权值，该从该地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，包括：从该地图区域中确定环境特征属于该目标环境特征类型的、且权值大于第一权值阈值的至少一个目标单元地图区域。
在一种可能实现方式中，该从该地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域之前，该方法还包括：当该初始定位位置与任一单元地图区域的距离小于第一距离阈值或者大于第二距离阈值时，减小该单元地图区域的权值；当该距离不小于该第一距离阈值且不大于该第二距离阈值时，增大该单元地图区域的权值。
在一种可能实现方式中，该当该初始定位位置与任一单元地图区域的距离小于第一距离阈值或者大于第二距离阈值时，减小该单元地图区域的权值之前，该方法还包括：根据环境特征类型，确定该第一距离阈值和该距离第二阈值。
在一种可能实现方式中，该根据该激光点云的位置信息与该至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定该智能设备的该定位约束方向上的定位结果，包括：将该激光点云数据进行拟合处理，得到至少一个激光点云的特征；若任一激光点云与任一目标单元地图区域的距离不大于第三距离阈值，且该激光点云的特征类型与该目标单元地图区域的环境特征类型匹配，根据该激光点云与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的该定位约束方向上的定位结果。
在一种可能实现方式中，该若任一激光点云与任一目标单元地图区域的距离不大于第三距离阈值，且该激光点云的特征类型与该目标单元地图区域的环境特征类型匹配，根据该激光点云与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的该定位约束方向上的定位结果，包括：根据该激光点云中的至少一个激光点与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的该定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该方法还包括：如果根据多个激光点云的特征确定了该定位约束方向的多个定位结果，则对该多个定位结果进行统计处理，确定该智能设备的该定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该如果根据多个激光点云的特征确定了该定位约束方向的多个定位结果，则对该多个定位结果进行统计处理，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果，包括：将该多个定位结果进行排序，筛选出异常定位结果；将剩余的定位结果进行统计平均，将平均定位结果作为该智能设备的该定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该从该地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，包括：确定该定位约束方向对应的目标相对位置关系，该相对位置关系为影响该定位约束方向的定位结果的地图区域与该智能设备之间的相对位置关系；从该地图区域中，确定环境特征属于该目标环境特征类型、且与该初始定位位置之间的相对位置关系为该目标相对位置关系的至少一个目标单元地图区域。
在一种可能实现方式中，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中绕y轴旋转的方向，影响该定位约束方向的定位结果的地图区域位于该智能设备的正前方和正后方；该定位约束方向为该机体坐标系中绕x轴旋转的方向，影响该定位约束方向的定位结果的地图区域位于该智能设备的正左方和正右方。
在一种可能实现方式中，该方法还包括：将该地图数据中该初始定位位置对应的高度，作为该智能设备的高度的定位结果。
在一种可能实现方式中，该目标环境特征类型为水平平面，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中绕x轴旋转的方向和该机体坐标系中绕y轴旋转的方向；或者，该目标特征类型为垂直平面，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中绕z轴旋转的方向；或者，该目标特征类型为垂直柱状体，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向和y轴指向的方向；或者，该目标特征类型为直线，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向。
在一种可能实现方式中，该确定目标环境特征类型和定位约束方向，包括：按照多个环境特征类型的顺序，依次确定目标环境特征类型和该目标环境特征类型对应的定位约束方向。
一方面，提供了一种定位装置，该装置包括：获取模块，用于从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，该地图区域为包含该智能设备的初始定位位置的区域；采集模块，用于采集该智能设备所处空间区域内的激光点云数据，该激光点云数据包括激光点云的位置信息；确定模块，用于确定目标环境特征类型和定位约束方向，该目标环境特征类型为目标环境特征所属的类型，该目标环境特征为影响该定位约束方向的定位结果的环境特征；该确定模块，用于从该地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，该至少一个目标单元地图区域的环境特征属于该目标环境特征类型；该确定模块，用于根据该激光点云的位置信息与该至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定该智能设备的该定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：该获取模块，还用于获取至少一个空间区域内的激光点云数据，作为初始地图数据，该激光点云数据包括激光点云的位置信息；拟合处理模块，用于根据该激光点云的位置信息进行拟合处理，得到每个单元地图区域的环境特征；融合处理模块，用于将该初始地图数据与该每个单元地图区域的环境特征进行融合处理，得到该地图数据。
在一种可能实现方式中，该融合处理模块，还用于根据该每个单元地图区域的环境特征的数量，确定该每个单元地图区域的权值；将该初始地图数据、该每个单元地图区域的环境特征和该每个单元地图区域的权值进行融合处理，得到该地图数据。
在一种可能实现方式中，该融合处理模块，还用于根据该每个单元地图区域的环境特征的数量，以及该每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度，确定该单元地图区域的权值。
在一种可能实现方式中，该地图数据中包含每个单元地图区域的权值，该确定模块，用于从该地图区域中确定环境特征属于该目标环境特征类型的、且权值大于第一权值阈值的至少一个目标单元地图区域。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：更新模块，用于当该初始定位位置与任一单元地图区域的距离小于第一距离阈值或者大于第二距离阈值时，减小该单元地图区域的权值；当该距离不小于该第一距离阈值且不大于该第二距离阈值时，增大该单元地图区域的权值。
在一种可能实现方式中，该更新模块，用于根据环境特征类型，该第一距离阈值和该距离第二阈值。
在一种可能实现方式中，该确定模块，包括：拟合单元，用于将该激光点云数据进行拟合处理，得到至少一个激光点云的特征；确定单元，用于若任一激光点云与任一目标单元地图区域的距离不大于第三距离阈值，且该激光点云的特征类型与该目标单元地图区域的环境特征类型匹配，根据该激光点云与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该确定单元，用于根据该激光点云中的至少一个激光点与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该确定单元，用于如果根据多个激光点云的特征确定了该定位约束方向的多个定位结果，则对该多个定位结果进行统计处理，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该确定单元，用于将该多个定位结果进行排序，筛选出异常定位结果；将剩余的定位结果进行统计平均，将平均定位结果作为该智能设备的定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该确定模块，用于确定该定位约束方向对应的目标相对位置关系，该相对位置关系为影响该定位约束方向的定位结果的地图区域与该智能设备之间的相对位置关系；该确定模块，用于从该地图区域中，确定环境特征属于该目标环境特征类型、且与该初始定位位置之间的相对位置关系为该目标相对位置关系的至少一个目标单元地图区域。
在一种可能实现方式中，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中绕y轴旋转的方向，影响该定位约束方向的定位结果的地图区域位于该智能设备的正前方和正后方；该定位约束方向为该机体坐标系中绕x轴旋转的方向，影响该定位约束方向的定位结果的地图区域位于该智能设备的正左方和正右方。
在一种可能实现方式中，该获取模块，还用于将该地图数据中该初始定位位置对应的高度，作为该智能设备的机体坐标系中z轴指向的方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该目标环境特征类型为水平平面，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中绕x轴旋转的方向和该机体坐标系中绕y轴旋转的方向；或者，该目标特征类型为垂直平面，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中绕z轴旋转的方向；或者，该目标特征类型为垂直柱状体，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向和y轴指向的方向；或者，该目标特征类型为直线，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向。
在一种可能实现方式中，该确定模块，用于按照多个环境特征类型的顺序，依次确定目标环境特征类型和该目标环境特征类型对应的定位约束方向。
在一种可能实现方式中，该确定模块，用于确定该地图区域中具有相同环境特征类型、且位置相邻的任两个单元地图区域；根据该任两个单元地图区域的位置关系，确定第一误差范围；该确定模块，还用于当该第一误差范围大于第二误差范围时，从该地图区域中，确定该至少一个目标单元地图区域，该第二误差范围为该初始定位位置的误差范围。
一方面，提供了一种智能设备，该智能设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，该一个或多个存储器中存储有至少一条指令，该至少一条指令由该一个或多个处理器加载并执行以实现如上述任一种可能实现方式的定位方法所执行的操作。
一方面，提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有至少一条指令，该至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上述任一种可能实现方式的定位方法所执行的操作。
本申请实施例提供的定位方法、装置、设备及存储介质，在进行定位时，会获取地图区域内每个单元地图区域的环境特征，根据目标环境特征类型，从地图区域中筛选出环境特征属于目标环境特征类型的至少一个目标单元地图区域，由于目标环境特征类型为目标环境特征的类型，目标环境特征为影响特定定位约束方向的定位结果的环境特征，因此，筛选出至少一个目标单元地图区域，即是将地图区域中影响该特定定位约束方向的定位结果的区域筛选出来，根据该至少一个目标单元地图的位置信息和采集激光点云的位置信息，来确定该特定定位约束方向的定位结果，保证了该定位结果的准确性，并且由于无需根据全部的地图区域来获取定位结果，减少了获取定位结果的处理量，提高了定位速度和定位效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种实施环境的示意图；
图2是本申请实施例提供的一种定位方法流程图；
图3是本申请实施例提供的一种地图数据生成方法流程图；
图4是本申请实施例提供的另一种定位方法流程图；
图5是本申请实施例提供的一种智能设备的空间位置的示意图；
图6是本申请实施例提供的一种定位约束方向的解析示意图；
图7是本申请实施例提供的一种地图区域的权值分布图；
图8是本申请实施例提供的一种地图区域的距离权值分布图；
图9是本申请实施例提供的一种地图区域的权值分布图；
图10是本申请实施例提供的一种划分激光点云的示意图；
图11是本申请实施例提供的一种确定第一误差范围的示意图；
图12是本申请实施例提供的一种定位方法流程图；
图13是本申请实施例提供的一种定位装置的结构示意图；
图14是本申请实施例提供的另一种定位装置的结构示意图；
图15是本申请实施例提供的终端的结构示意图；
图16是本申请实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种概念，但除非特别说明，这些概念不受这些术语限制。这些术语仅用于将一个概念与另一个概念区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一距离阈值称为第二距离阈值，且类似地，可将第二距离阈值称为第一距离阈值。另外，至少一个可以是一个，也可以是大于1的任一整数个，如，1个、2个、3个、4个等。每个是指至少一个中的每一个或者多个中的每一个。
本申请实施例提供的定位方法，可以应用于设备移动的场景中。
例如，应用于无人驾驶场景中，采用本申请实施例提供的方法，可以准确快速获取无人车的位姿，以及周围的环境，从而根据该无人车的位姿以及周围的环境，自动控制无人车行驶。
例如，应用于辅助驾驶场景中，用户在驾驶车辆时，采用本申请实施例提供的方法，可以准确快速获取无人车的位姿，以及周围的环境，从而确定用户的操作是否安全，如果用户的操作会导致安全问题，则根据该无人车的位姿以及周围的环境，自动制定行驶策略，按照该行驶策略行驶。
本申请实施例仅是对该定位方法的应用场景进行示例性说明，该定位方法还可以应用于物流运输场景、外卖运输场景中等，本申请实施例对此不做限定。
本申请实施例提供的定位方法，可以应用于智能设备，该智能设备可以移动并且具有定位功能，例如，该智能设备为无人车、智能扫地机器人、智能快递车等。其中，该无人车包括在地面上行驶的车辆，例如，汽车、卡车、公交车等；也可以包括在空中行驶的车辆，例如，无人机、飞机、直升机等；还可以包括在水中行驶的车辆，例如，船、潜艇等。
本申请实施例中的一个或多个车辆可以容纳一个或多个乘客，也可以应用于无人配送领域，例如，应用于快读物流、外卖送餐等领域。
在另一种可能实现方式中，本申请实施例提供的定位方法，可以应用于服务器，该服务器可以为该智能设备提供服务的服务器，该服务器与智能设备之间建立有通信连接。图1是本申请实施例提供的一种实施环境的示意图。参见图1，该实施环境包括：智能设备101和服务器102。
该智能设备101上安装有激光雷达，可以采集该智能设备所处空间区域内的激光点云数据，并将激光点云数据上传至服务器中，由服务器102根据该智能设备101的激光点云数据和智能设备101的初始定位位置，获取该智能设备101所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，确定定位约束方向和目标环境特征类型，从地图区域中，确定环境特征属于目标环境特征类型的至少一个目标单元地图区域；根据该激光点云的位置信息与该至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定智能设备101的该定位约束方向的定位结果，通过确定每个定位约束方向的定位结果，得到该智能设备101的定位结果，之后将智能设备101的定位结果发送至智能设备101，由智能设备101根据定位结果，规划行驶方向；或者，服务器根据智能设备101的定位结果，规划智能设备101的行驶方向，将该行驶方向发送给智能设备101，智能设备101按照该行驶方向进行行驶。
图2是本申请实施例提供的一种定位方法流程图。参见图2，该实施例包括：
201、从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，该地图区域为包含该智能设备的初始定位位置的区域。
202、采集该智能设备所处空间区域内的激光点云数据，该激光点云数据包括激光点云的位置信息。
203、确定目标环境特征类型和定位约束方向，该目标环境特征类型为目标环境特征所属的类型，该目标环境特征为影响该定位约束方向的定位结果的环境特征。
204、从该地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，该至少一个目标单元地图区域的环境特征属于该目标环境特征类型。
205、根据该激光点云的位置信息与该至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定该智能设备的该定位约束方向的定位结果。
相比于采用粒子滤波定位算法在获取智能设备的定位结果时，由于一个自由度对应方向的定位结果发生变化，会影响其他自由度对应方向的定位结果，因此，上述方法在获取两个自由度对应方向上的定位结果时，需要搜索N2个粒子；上述方法在获取三个自由度对应方向上的定位结果时，需要搜索N3个粒子；上述方法在获取六个自由度对应方向上的定位结果时，需要搜索N6个粒子，被搜索的粒子数量较多，且对于每个粒子，均需要进行激光点云数据与地图数据的匹配，从而进行定位需要的运算量也较大。
本申请实施例提供的定位方法，在进行定位时，会获取地图区域内每个单元地图区域的环境特征，根据目标环境特征类型，从地图区域中筛选出环境特征属于目标环境特征类型的至少一个目标单元地图区域，由于目标环境特征类型为目标环境特征的类型，目标环境特征为影响特定定位约束方向的定位结果的环境特征，因此，筛选出至少一个目标单元地图区域，即是将地图区域中影响该特定定位约束方向的定位结果的区域筛选出来，根据该至少一个目标单元地图的位置信息和采集激光点云的位置信息，来确定该特定定位约束方向的定位结果，保证了该定位结果的准确性，并且由于无需根据全部的地图区域来获取定位结果，减少了获取定位结果的处理量，提高了定位速度和定位效率。
在本申请实施例提供的定位方法中，需要获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，在一种可能实现方式中，地图数据中包括每个单元地图区域的位置信息和环境特征，也即是，地图数据是预先处理过的地图数据，在定位时设备能够直接从地图数据中获取每个单元地图区域的位置信息和环境特征。在另一种可能实现方式中，地图数据包括每个单元地图区域的位置信息，这样，需要根据每个单元地图区域的位置信息进行处理，得到每个单元地图区域的环境特征，也即是需要对地图数据进行实时处理，得到每个单元地图区域的环境特征。
本申请实施例以预先处理地图数据为例，对获取每个单元地图区域的环境特征进行说明，由于实时获取每个单元地图区域的环境特征的方法与离线获取每个单元地图区域的环境特征的方法类似，可以参考离线获取每个单元地图区域的环境特征的方法，本申请实施例不在对实时获取每个单元地图区域的环境特征的方法进行详细说明。
图3是本申请实施例提供的一种地图数据生成方法流程图。该方法可以应用于智能设备或者服务器，参见图3，该实施例包括：
301、获取至少一个空间区域内的激光点云数据，作为初始地图数据，该激光点云数据包括激光点云的位置信息。
其中，激光点云数据是激光雷达扫描空间区域内的物体得到的多个激光点的数据，该多个激光点可以称为激光点云，该激光点云数据包括激光点云的位置信息，其中，该激光点云的位置信息可以是每个激光点相对于激光雷达的位置信息，也可以是在世界坐标中的位置信息。例如，可以根据激光雷达在世界坐标中的第一位置信息，以及激光点云相对于激光雷达的第二位置信息，得到激光点云在世界坐标中的位置信息。另外，激光点云数据还可以包括每个激光点的反射强度等数据，本申请实施例对激光点云数据不做限定。
其中，空间区域可以是地球的表面区域，则可以获取一个空间区域内的激光点云数据作为初始地图区域，即是获取到地球表面区域内的激光点云数据作为初始地图区域。空间区域还可以是智能设备在当前位置所能采集到的激光点云数据的空间区域，则可以获取多个空间区域内的激光点云数据，作为初始地图数据。
在一种可能实现方式中，智能设备上可以安装有激光雷达，在智能设备的行驶过程中，可以采集智能设备所经过的空间区域内的激光点云数据。另外，激光雷达可以安装在智能设备的正前方，例如，当智能设备为自动驾驶车辆时，激光雷达可以安装在自动驾驶车辆的车头位置上。另外，激光雷达还可以安装在智能设备的其他位置，并且，智能设备上可以安装有一个激光雷达，也可以安装有多个激光雷达，以便于获取智能设备全方位的空间区域内的激光点云数据，本申请实施例激光雷达的位置以及数量不做限定。
其中，空间区域可以是智能设备所在的、且激光雷达能够采集激光点云数据的区域，因此，若根据采集的激光点云数据来获取初始地图数据，则需要采集多个空间区域的激光点云数据。
在另一种可能实现方式中，获取至少一个空间区域内的激光点云数据时，还可以从相关网站或者相关服务器中获取已有的激光点云数据，本申请实施例对获取至少一个空间区域内的激光点云数据不做限定。
需要说明的是，本申请实施例仅是对获取至少一个空间区域内的激光点云数据进行举例说明，还可以采用其他方法来获取至少一个空间区域内的激光点云数据，本申请实施例对此不做限定。
其中，获取至少一个空间区域内的激光点云数据，作为初始地图数据，可以是将该激光点云数据直接作为初始地图数据，还可以是将该激光点云数据进行处理后，作为初始地图数据，该处理可以是压缩处理或者是其他处理方式，本申请实施例对此不做限定。
302、根据该激光点云的位置信息进行拟合处理，得到每个单元地图区域的环境特征。
其中，单元地图区域可以是初始地图中的部分区域，例如，按照目标大小对初始地图进行划分，得到多个单元地图区域。其中，目标大小可以是1平米、2平米、3平米等，本申请实施例对此不做限定。
每个单元地图区域的环境特征为该单元地图区域的外形特征，可以为直线特征、水平平面特征、垂直平面特征、垂直柱状体特征等，本申请实施例对环境特征不做限定。
其中，根据激光点云的位置信息进行拟合处理，即是根据每个激光点的位置信息，将该多个激光点拟合成直线、水平平面、垂直平面等，对激光点云的位置信息进行拟合处理，可以得到激光点云的外形特征，由于激光点云对应真实世界空间区域内的多个采样点，得到的激光点云的外形特征即是真实世界空间区域中的环境特征。
其中，在将激光点云的位置信息进行拟合时，可以直接进行拟合处理，也可以将激光点云按照目标大小进行划分，对划分后的每个激光点云进行拟合处理，其中，将激光点云进行划分可以看做是将初始地图进行划分，因此，划分后的每个激光点云的外形特征即是每个单元地图区域的环境特征。
需要说明的是，每个单元地图区域的环境特征可以包括一个环境特征，也可以包括多个环境特征，当包括多个环境特征时，该多个环境特征的环境特征类型可以不同，例如，一个单元地图区域的环境特征可以包括两个直线特征、一个垂直柱状体特征和一个水平平面特征，本申请实施例对每个单元地图区域的环境特征不做限定。
303、根据该每个单元地图区域的环境特征的数量，以及该每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度，确定该单元地图区域的权值。
其中，单元地图区域的权值用于指示是否适用于进行定位，单元地图区域的权值越高，则该单元地图区域越适用于进行定位，但该单元地图区域的权值越低，该单元地图区域越不适用于进行定位。
由于在进行定位时，是将地图区域与智能设备实时采集的激光点云数据与地图数据进行匹配，因此，单元地图区域上的环境特征越少，说明该单元地图区域的外形越简单，则激光点云数据与地图数据的匹配越简单，并且，该单元地图区域的环境特征与其相邻的其他单元地图的环境特征越相似，则说明该单元地图区域的附近区域的外形与该单元地图区域外形越相似，附近区域均为外形构造简单的区域，将其与采集的激光点云数据进行匹配，不仅降低了计算量，而且提高了定位的精确度。
因此，每个单元地图区域的环境特征的数量越小，以及该每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度越高，该单元地图区域的权值越大。每个单元地图区域的环境特征的数量越大，以及该每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度越小，该单元地图区域的权值越小。
其中，单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似指示该单元地图区域的环境特征与单元地图区域的环境特征相同，该单元地图区域的环境特征的数量与单元地图区域的环境特征的数量也相同。
例如，如果单元地图区域中的激光点云可以较好地拟合成水平平面，且水平平面上方空旷无其他激光点云时，可以为该单元地图区域分配较高的权值，如图7所示，实线表示较高的权值，虚线表示较低的权值。
在一种可能实现方式中，可以根据该每个单元地图区域的环境特征的数量，以及该每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度，确定该单元地图区域的权值。
在另一种可能实现方式中，先根据每个单元地图区域的环境特征的数量，确定该单元地图区域的权值，然后根据每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度更新该单元地图区域的权值。
在一种可能实现方式中，根据该每个单元地图区域的环境特征的数量，以及该每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度，确定该单元地图区域的权值，可以包括：根据每个单元地图区域的环境特征数量，以及每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度，确定该单元地图区域平行于定位约束方向上的权值和定位约束方向上的权值，根据平行于定位约束方向上的权值和定位约束方向上的权值，确定该单元地图区域的权值。其中，定位约束方向是根据环境特征确定的，不同类型的环境特征可能对应不同的定位约束方向。
其中，根据每个单元地图区域的环境特征数量，以及每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度，确定该单元地图区域平行于定位约束方向上的权值可以采用下述公式：
Figure BDA0002565317980000101
Figure BDA0002565317980000102
Figure BDA0002565317980000103
Figure BDA0002565317980000104
其中，
Figure BDA0002565317980000105
(k＝0，1，2……n)是单元地图区域mi中的第k个环境特征，单元地图区域mi中环境特征的数量为n，其中，n是大于0的任一整数，与单元地图区域mi相邻的其他单元地图区域的数量为N，其中，N是大于0的任一整数。
Figure BDA0002565317980000106
表示单元地图区域mi中的环境特征
Figure BDA0002565317980000107
与相邻的单元地图区域mj中的环境特征
Figure BDA0002565317980000108
的相似度，
Figure BDA0002565317980000109
表示单元地图区域m1中的环境特征
Figure BDA00025653179800001010
与单元地图区域mj中的环境特征
Figure BDA00025653179800001011
相同，
Figure BDA00025653179800001012
表示单元地图区域mi中的环境特征
Figure BDA00025653179800001013
与单元地图区域mj中的环境特征
Figure BDA00025653179800001014
不同，
Figure BDA00025653179800001015
表示环境特征
Figure BDA00025653179800001016
与单元地图区域mj中的所有环境特征的相似度，也即是，单元地图区域mi中环境特征
Figure BDA00025653179800001017
和单元地图区域mj的相似度；
L(mi，mj)表示单元地图区域mi中环境特征
Figure BDA00025653179800001018
和相邻的全部单元地图区域mj比较后得到的相似度，L(mi，mj)大于0，说明存在至少一个平行定位约束方向上的不同类型的环境特征，为0说明没有找到平行约束方向上的不同类型的环境特征。
如果L(mi，mj)大于0，则获取平行约束方向上最近的不同类型的环境特征的距离mi-mj即为环境特征
Figure BDA00025653179800001019
的权值，该权值可以作为单元区域mi的权值Ws(mi)。该距离越大，对定位的初始位置误差容忍度越大，该单元区域越适用于进行定位，该单元区域的权值越高。
其中，根据每个单元地图区域的环境特征数量，以及每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度，确定该单元地图区域约束方向上的权值可以采用下述公式：
Figure BDA00025653179800001020
Figure BDA00025653179800001021
Figure BDA00025653179800001022
Figure BDA00025653179800001023
其中，
Figure BDA00025653179800001024
(k＝0，1，2……n)是单元地图区域mi中的第k个环境特征，单元地图区域mi中环境特征的数量为n，其中，n是大于0的任一整数，与单元地图区域mi相邻的其他单元地图区域的数量为N，其中，N是大于0的任一整数。
Figure BDA0002565317980000111
表示单元地图区域mi中的环境特征
Figure BDA0002565317980000112
与相邻的单元地图区域mj中的环境特征
Figure BDA0002565317980000113
的相似度，
Figure BDA0002565317980000114
表示单元地图区域mi中的环境特征
Figure BDA0002565317980000115
与单元地图区域mj中的环境特征
Figure BDA0002565317980000116
相同，
Figure BDA0002565317980000117
表示单元地图区域mi中的环境特征
Figure BDA0002565317980000118
与单元地图区域mj中的环境特征
Figure BDA0002565317980000119
不同，
Figure BDA00025653179800001110
表示环境特征
Figure BDA00025653179800001111
与单元地图区域mj中的所有环境特征的相似度，也即是，单元地图区域mi中环境特征
Figure BDA00025653179800001112
和单元地图区域mj的相似度；
L(mi，mj)表示单元地图区域mi中环境特征
Figure BDA00025653179800001113
和相邻的全部单元地图区域mj比较后得到的相似度，L(mi，mj)大于0，说明存在至少一个在定位约束方向上的相同类型的环境特征，为0说明没有找到平行定位约束方向上的相同类型的环境特征。
如果L(mi，mj)大于0，则获取定位约束方向上最近的相同类型的环境特征的距离mi-mj即为环境特征
Figure BDA00025653179800001114
的权值，该权值可以作为单元区域mi的权值Wb(mi)。该距离越大，该环境特征越容易辨识，该单元地图区域的权值越高。
其中，根据平行于定位约束方向上的权值和定位约束方向上的权值，确定该单元地图区域的权值，可以采用下述公式：
W(mi)＝α×Ws(mi)+β×Wb(mi)；
其中，α和β为大于0的系数，α和β的比值可以根据实验确定，本申请实施例对α和β的大小不做限定。
需要说明的是，在确定单元地图区域的权值时，若该单元地图区域包括多个环境特征时，可以针对每种类型的环境特征，确定该单元地图区域的权值。例如，单元地图区域包括水平平面特征和垂直柱状体特征，可以以水平平面特征为基准，确定在水平平面特征下，该单元地图区域的第一权值。以垂直柱状体特征为基准，确定在垂直柱状体特征下，该单元地图区域的第二权值，将这两个权值均作为单元地图区域的权值，且这两个权值分别与水平平面特征和垂直柱状体特征对应。
需要说明的另一点是，单元地图区域中包括多个环境特征，且单元地图区域的权值是根据环境特征获取的，因此，可以将根据某个环境特征获取的权值，作为该环境特征所在区域的权值，也就是说，一个单元地图区域中包括多个环境特征时，可以将根据每个环境特征获取的权值，作为该环境特征所在区域的权值，从而一个单元地图区域包括多个环境特征所在的区域，以及每个环境特征所在区域的权值。
需要说明的另一点是，本申请实施例仅是以步骤303为例，对确定该单元地图区域的权值进行说明，而在另一实施例中，还可以根据每个单元地图区域的环境特征的数量，确定该单元地图区域的权值，该单元地图区域的环境特征的数量越大，该权值与数量呈负相关关系，该数量越大，权值越小。在另一实施例中，还可以根据该每个单元地图区域的环境特征与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度，确定该单元地图区域的权值。该相似度与权值呈正相关关系，该相似度越高，该权值越大。在另一实施例中，还可以采用其他方法确定该单元地图区域的权值，本申请实施例对此不做限定。
304、将该初始地图数据、该每个单元地图区域的环境特征和该每个单元地图区域的权值进行融合处理，得到该地图数据。
其中，每个单元地图区域的权值可以是根据上述步骤303提供的方式确定的，也可以是根据每个单元地图区域的环境特征的数量确定的，还可以是根据该每个单元地图区域的环境特征与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度确定的，还可以是根据其他方式确定的，本申请实施例对此不做限定。
将初始地图数据，该每个单元地图区域的环境特征和该每个单元地图区域的权值进行融合处理，得到地图数据可以是将每个单元地图区域的环境特征和该每个单元地图区域的权值记录到初始地图数据中，本申请实施例对融合处理的方式不做限定。
需要说明的，本申请实施例仅是以步骤301至步骤304为例对生成地图数据进行说明，而在另一实施例中，还可以在根据激光点云的位置信息，进行拟合处理，得到每个单元地图区域的环境特征之后，将初始地图数据与每个单元地图区域的环境特征进行融合处理，得到地图数据。
本申请实施例提供的地图数据生成方法，通过预先生成包括每个单元地图区域的位置信息、环境特征和权值的地图数据，使得后续在根据该地图数据进行定位时，可以直接获取到地图数据中记录的每个单元地图区域环境特征和权值，无需在定位时对每个单元地图区域的位置信息进行实时处理，加快了后续定位时的定位速度，提高了定位效率。
另外，在生成地图数据时，会考虑多种影响定位的因素，并根据该多种影响定位的因素，为每个单元地图区域设置对应的权值，在后续根据地图数据进行定位时，可以选择定位效果较好的至少一个单元地图区域进行定位，保证了定位结果的准确性。
图4是本申请实施例提供的一种定位方法流程图。该方法可以应用于智能设备，也可以应用于服务器。参见图4，该实施例包括：
401、从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，该地图区域为包含该智能设备的初始定位位置的区域。
智能设备可以获取初始定位位置，该初始定位位置可以是通过GPS(GlobalPositioning System，全球定位***)获取的，也可以是通过其他定位技术获取的，本申请实施例对此不做限定。其中，该初始定位位置与智能设备实际所处的位置可能存在一定的误差，因此，还可以采用本申请实施例提供的方法对该初始定位位置进行修正，得到更准确的定位位置。
并且，该初始定位位置可能仅包括智能设备的机体坐标系中x轴上的定位结果和y轴上的定位结果，在一种可能实现方式中，采用本申请实施例提供的定位方法还可以获取机体坐标系中其他方向的定位结果，本申请实施例提供的定位方法是获取智能设备的空间位置，其中，智能设备的空间位置是指智能设备的横向自由度、纵向自由度、竖直自由度、航向自由度、俯仰自由度和翻转自由度对应的定位结果，也就是图5中所示的机体坐标系中x轴上的定位结果，机体坐标系中y轴上的定位结果，机体坐标系中z轴上的定位结果，机体坐标系中绕x轴旋转的方向上的定位结果，机体坐标系中绕y轴旋转的方向上的定位结果，机体坐标系中绕z轴旋转的方向上的定位结果。通过对初始定位位置进行修正，并补齐其他自由度的定位结果，获取更加准确的智能设备的定位结果。
在一种可能实现方式中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，可以包括：根据智能设备的初始定位位置，从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，该地图区域为地图数据中包含该智能设备的初始定位位置的区域。
其中，智能设备所处地图区域内可以是指以智能设备的初始定位位置为中心的目标形状区域，该目标形状区域可以是圆形区域、矩形区域等，本申请实施例对智能设备所处地图区域不做限定。
在一种可能实现方式中，从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，可以包括：地图数据中包括智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，直接从地图数据中获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征。
在另一种可能实现方式中，从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，可以包括：地图数据中包括智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息，根据每个单元地图区域的位置信息，对该位置信息进行拟合处理，得到每个单元地图区域的环境特征。
402、采集该智能设备所处空间区域内的激光点云数据，该激光点云数据包括激光点云的位置信息。
其中，激光点云数据包括激光点云的位置信息，也即是激光点云数据包括多个激光点的位置信息。
智能设备上可以安装有激光雷达，在智能设备的行驶过程中，可以采集智能设备处空间区域内的激光点云数据，其中，激光雷达可以安装在智能设备的正前方，以获取智能设备前方的物体的激光点云数据，激光雷达还可以安装在智能设备的其他位置，本申请实施例对此不做限定。另外。智能设备上可以安装有一个激光雷达，通过一个激光雷达获取智能设备目标方向上的激光点云数据，或者通过一个激光雷达获取智能设备所处空间区域内的激光点云数据，智能设备还可以安装有多个激光雷达，每个激光雷达用于获取智能设备某一方向上的激光点云数据，通过多个激光雷达获取智能设备所处空间区域内的激光点云数据，本申请实施例对激光雷达的位置和数量不做限定。
需要说明的是，步骤401和步骤402的执行时机可以是先执行步骤401，再执行步骤402，也可以是先执行步骤402，再执行步骤401，还可以是同时执行步骤401和步骤402，本申请实施例对步骤401和步骤402的执行顺序不做限定。
403、确定目标环境特征类型和定位约束方向，该目标环境特征类型为目标环境特征所属的类型，目标环境特征为影响定位约束方向的定位结果的环境特征。
其中，定位约束方向可以是智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向、y轴指向的方向、z轴指向的方向、绕x轴旋转的方向、绕y轴旋转的方向、绕z轴旋转的方向等任一方向，环境特征类型可以是水平平面、垂直平面、垂直柱状体、直线等任一环境特征类型。定位约束方向与目标环境特征存在对应关系，其中，该对应关系可以是一个目标环境特征对应一个定位约束方向，也可以是一个目标环境特征对应多个定位约束方向，也可以是即存在一个目标环境特征对应一个定位约束方向的对应关系，也存在一个目标环境特征对应多个定位约束方向的对应关系。
其中，目标环境特征类型为影响定位约束方向的定位结果的环境特征所属的类型。目标环境特征类型为影响定位约束方向的定位结果的环境特征所属的类型是指：具有该目标环境特征类型的物体可以用于确定智能设备在该定位约束方向上的结果。具有该目标环境特征类型的物体仅对智能设备在定位约束方向上的定位结果敏感，对其他方向上的定位结果不敏感。
例如，如图6所示，当目标环境特征类型为直线时，智能设备所处的区域中有一条直线，智能设备上的激光雷达采集到该直线上某一点的激光点数据，由于智能设备的初始定位位置A不准确不准确，所以计算出的该激光点数据的位置也不准确，如该激光点在点a。在定位完成前缺乏特征确定这一点具体在直线上的哪一个位置，根据该初始定位位置的定位误差可以确定，存在多种可能性如b至d上的任一位置，能够准确获得的是只有点到直线的距离，因此，根据该直线可以确定智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向上的定位结果，也即是横向自由度的定位结果。该直线对智能设备定位只在特定方向起作用。直线对垂直于直线的位置误差可以起到修正作用，对于沿直线方向的位置误差没有修正。比如智能设备在位置A1,A2时，观测到的激光点距离直线的距离是一样的，也即是当目标环境特征类型为直线时，影响智能设备的横向自由度的定位结果，不影响智能设备的其他自由度的定位结果，或者对智能设备的其他自由度的定位结果不敏感。也就是说，该直线仅能约束智能设备在x轴上的位置，而对其他轴无法进行约束。
类似地，当目标环境特征类型为水平平面时，采用该目标环境特征类型的区域进行定位，可以影响智能设备在绕x轴旋转的方向上的定位结果和绕y轴旋转的方向上的定位结果，也就是说影响智能设备的俯仰自由度和翻转自由度的定位结果，不影响智能设备的其他自由度的定位结果，或者对智能设备的其他自由度的定位结果不敏感。当目标环境特征类型为垂直平面时，采用该目标环境特征类型的区域进行定位，可以影响智能设备在绕z轴旋转的方向上的定位结果，也就是说影响智能设备的航向自由度的定位结果，不影响智能设备的其他自由度的定位结果，或者对智能设备的其他自由度的定位结果不敏感。当目标环境特征类型为垂直柱状体时，采用该目标环境特征类型的区域进行定位，可以影响智能设备在x轴和y轴上的定位结果，也就是说影响智能设备的横向自由度和纵向自由度的定位结果，不影响智能设备的其他自由度的定位结果，或者对智能设备的其他自由度的定位结果不敏感。
因此，确定定位约束方向和目标环境特征类型时，该目标环境特征类型为水平平面，该定位约束方向为智能设备的机体坐标系中绕x轴旋转的方向和机体坐标系中绕y轴旋转的方向，定位结果为俯仰自由度的俯仰角和翻转自由度的翻转角；或者，该目标特征类型为垂直平面，该定位约束方向为智能设备的机体坐标系中绕z轴旋转的方向，定位结果为航向自由度的航向角；或者，该目标特征类型为垂直柱状体，该定位约束方向为智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向和y轴指向的方向，定位结果为横向自由度的横坐标和纵向自由度的纵坐标；或者，该目标特征类型为直线，该定位约束方向为智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向，定位结果为横向自由度的横坐标。
在一种可能实现方式中，确定目标环境特征类型和定位约束方向，可以包括：按照多个环境特征类型的顺序，依次确定目标环境特征类型和目标环境特征类型对应的定位约束方向。其中，依次确定目标环境特征类型和目标环境特征类型对应的定位约束方向时，可以是在确定一个目标环境特征类型和目标环境特征类型对应的定位约束方向后，计算出该定位约束方向的定位结果，再确定下一个目标环境特征类型和目标环境特征类型对应的定位约束方向后，计算出该定位约束方向的定位结果。其中，一个目标环境特征类型可以对应一个定位约束方向，也可以对应多个定位约束方向，本申请实施例对此不做限定。
在一种可能实现方式中，该多个环境特征类型的顺序依次是水平平面、垂直平面、垂直柱状体。该多个环境特征类型的顺序还可以是其他顺序，本申请实施例对多个环境特征类型的顺序不做限定。
404、从地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，该至少一个目标单元地图区域的环境特征属于目标环境特征类型。
其中，该至少一个目标单元地图区域中的任一目标单元地图区域的环境特征中包括该目标环境特征类型的环境特征。例如，单元地图区域1的环境特征为水平平面特征，单元地图区域2的环境特征为水平平面特征和垂直平面特征，当目标环境特征类型为水平平面时，则单元地图区域1和单元地图区域2均为目标单元地图区域。
由于目标单元地图区域的权值指示该目标单元地图区域是否适用于进行定位，因此，在一种可能实现方式中，该地图数据中包含每个单元地图区域的权值，该从该地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，包括：从该地图区域中确定环境特征属于该目标环境特征类型的、且权值大于第一权值阈值的至少一个目标单元地图区域。
其中，该权值可以为地图数据中记录的单元地图区域的权值，也可以是根据其他定位因素对地图数据中记录的权值进行修正，得到的权值。例如，该定位因素可以是单元地图区域距离初始定位位置的距离，当单元地图区域距离初始定位位置的距离过短或者过长均会影响定位结果的准确性。
因此，在一种可能实现方式中，从地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域之前，该方法还包括：当该初始定位位置与任一单元地图区域的距离小于第一距离阈值或者大于第二距离阈值时，减小该单元地图区域的权值；当该距离不小于该第一距离阈值且不大于该第二距离阈值时，增大该单元地图区域的权值。
其中，不同环境特征类型的目标单元地图区域在进行定位时，与初始定位位置的较佳距离可能并不相同，例如，使用水平平面特征的目标单元地图区域进行定位时，目标单元地图区域距离初始定位位置30米至50米的距离时定位结果较佳，使用垂直平面特征的目标单元地图区域进行定位时，目标单元地图区域距离初始定位位置35米至50米的距离时定位结果较佳，使用垂直柱状体特征的目标单元地图区域进行定位时，目标单元地图区域距离初始定位位置50米至80米的距离时定位结果较佳。因此，不同类型环境特征的目标单元地图区域进行定位时需要不同的第一距离阈值和第二距离阈值，因此，在一种可能实现方式中，当该初始定位位置与任一单元地图区域的距离小于第一距离阈值或者大于第二距离阈值时，减小该单元地图区域的权值之前，还可以根据环境特征类型，获取该环境特征类型对应的第一距离阈值和第二距离阈值。
在另一种可能实现方式中，从地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域之前，该方法还包括：根据初始定位位置和任一单元地图区域的距离，确定该单元地图区域的距离权值；将单元区域的距离权值与地图数据中记录的该单元地图区域的权值进行统计处理，得到该单元地图区域更新后的权值，更新后的权值大于第一权值阈值的单元地图区域为目标单元地图区域。
可选地，由于不同环境特征类型的目标单元地图区域在进行定位时，与初始定位位置的较佳距离可能并不相同，因此确定单元地图区域的距离权值时还与环境特征有关，不同的环境特征在不同的距离对应最高的距离权值，例如，当环境特征为水平平面特征时，地图区域的距离权值可以如图8所示，其中，实线表示较高的权值，虚线表示较低的权值，将图7和图8中的权值进行统计处理之后，可以得到如图9所示的权值分布图。
其中，根据初始定位位置和任一单元地图区域的距离，确定该单元地图区域的距离权值，可以采用下述公式：
Figure BDA0002565317980000161
其中，D(mi)为根据环境特征
Figure BDA0002565317980000162
得到的单元区域mi对应的距离权值，L为环境特征
Figure BDA0002565317980000163
所在区域与初始定位位置的距离，
Figure BDA0002565317980000164
为环境特征
Figure BDA0002565317980000165
对应的第一距离阈值，
Figure BDA0002565317980000166
为环境特征
Figure BDA0002565317980000167
对应的第二距离阈值，P为第一距离阈值和第二距离阈值之间的值，可以将P看做用于定位的最佳距离，P的具体值可以根据实验确定。
在一种可能实现方式中，将单元区域的距离权值与地图数据中记录的该单元地图区域的权值进行统计处理，得到该单元地图区域更新后的权值可以包括：将单元地图区域的距离权值与地图数据中记录的该单元地图区域的权值进行叠加处理，得到该单元地图区域更新后的权值。
另外，当确定某些定位约束方向的定位结果时，采用智能设备的某一方位上的激光点云数据和地图数据进行定位的结果较为准确，例如，当定位约束方向为绕x轴旋转的方向时，如果智能设备存在一定的翻转角，则只有智能设备的正前方的激光点云数据受到智能设备翻转的影响较小，因此，只有根据智能设备正前方的激光点云数据和地图数据进行定位，才能获取较为准确的定位结果。
因此，在一种可能实现方式中，从地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，包括：确定该定位约束方向对应的目标相对位置关系，该相对位置关系为影响该定位约束方向的定位结果的地图区域与该智能设备之间的相对位置关系；从该地图区域中，确定环境特征属于该目标环境特征类型、且与该初始定位位置之间的相对位置关系为该目标相对位置关系的至少一个目标单元地图区域。例如，如图10所示，当环境特征为水平平面特征时，影响定位约束方向的定位结果的地图区域位于智能设备的正前方和正后方。
其中，该定位约束方向可以为绕x轴旋转的方向，影响该定位约束方向的定位结果的地图区域位于该智能设备的正前方和正后方；该定位约束方向还可以为绕y轴旋转的方向，影响该定位约束方向的定位结果的地图区域位于该智能设备的正左方和正右方。
405、根据激光点云的位置与至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定智能设备的定位约束方向的定位结果。
其中，定位约束方向的定位结果是智能设备在该定位约束方向上的定位结果，当定位约束方向为绕x轴旋转的方向时，该定位结果为智能设备的俯仰角，也就是智能设备的俯仰自由度的定位结果；当定位约束方向为绕y轴旋转的方向时，该定位结果为智能设备的翻转角，也就是智能设备的翻转自由度的定位结果；当定位约束方向为x轴指向的方向时，该定位结果为智能设备的横向坐标，也就是智能设备的横向自由度的定位结果；当定位约束方向为y轴指向的方向时，该定位结果为智能设备的纵向坐标，也就是智能设备的纵向自由度的定位结果。
其中，根据激光点云的位置与至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定智能设备的定位约束方向的定位结果，即是根据激光点云与目标单元地图区域的相对位置关系，确定智能设备的定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，可以将激光点云映射至地图区域中，进而可以得到激光点云与目标单元地图区域的相对位置关系。其中，将激光点云映射至地图区域中可以包括：根据激光点云的位置关系以及智能设备的初始定位位置，得到激光点云在地图区域中的位置信息，根据激光点云在地图区域中的位置信息以及目标单元地图区域的位置信息，可以确定激光点云与目标单元地图区域的相对位置关系。
另外，在确定激光点云与目标单元地图区域的相对位置关系时，可以确定与目标单元地图区域对应的激光点云与该目标单元地图区域的相对位置关系，也即是目标地图区域为包括水平平面特征的区域时，可以确定来自于该水平平面的激光点云与该目标单元地图区域的相对位置关系。与目标单元地图区域对应的激光点云为来源于真实世界中该区域的激光点云。
在一种可能实现方式中，该根据该激光点云的位置信息与该至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定该智能设备的该定位约束方向的定位结果，包括：将该激光点云数据进行拟合处理，得到至少一个激光点云的特征；若任一激光点云与任一目标单元地图区域的距离不大于第三距离阈值，且该激光点云的特征类型与该目标单元地图区域的环境特征类型匹配，根据该激光点云与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。由于激光点云的目标单元地图区域距离较近，且特征相同，因此可以确定该激光点云与该目标单元地图区域对应。
其中，该若任一激光点云与任一目标单元地图区域的距离不大于第三距离阈值，且该激光点云的特征类型与该目标单元地图区域的环境特征类型匹配，根据该激光点云与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果，包括：根据该激光点云中的至少一个激光点与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。
因此，可以是根据激光点云中的一个激光点与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。该激光点可以是该激光点云中的任一激光点，也可以是按照预设规则选取的激光点，例如，在将激光点云进行拟合时，若拟合结果为一条直线，则选取在该直线上的任一激光点；若拟合结果为一个水平平面，则选取在该水平平面上的任一激光点；若拟合结果为一个垂直平面，则选取在该垂直平面上的任一激光点；拟合结果为一个垂直柱状体，则选取在该垂直柱状体上的任一激光点。
其中，根据激光点云中的一个激光点与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果可以包括：当目标单元地图区域的目标环境特征类型为水平平面时，智能设备正前方一激光点与该目标单元地图区域中水平平面的距离为h1，与智能设备的距离为L1，该智能设备的俯仰角p1＝(h1/L1)弧度。当目标单元地图区域的目标环境特征类型为水平平面时，智能设备正左方一激光点与该目标单元地图区域中水平平面的距离为h2，与智能设备的距离为L2，该智能设备的俯仰角p2＝(h2/L2)弧度。
当目标单元地图区域的目标环境特征类型为垂直平面时，获取激光点1和激光点2的连线方向与该目标单元地图区域中垂直平面方向的夹角，该夹角为航向角，其中激光点1和激光点2为该目标单元地图区域中垂直平面的激光点。当目标单元地图区域的目标环境特征类型为垂直柱状体时，根据该激光点的坐标与该目标单元地图区域中垂直柱状体的坐标，确定相对位移，在智能设备的初始定位位置上叠加该相对位移，得到智能设备的横向定位结果和纵向定位结果。
例如，激光点的坐标为(101,105)，垂直柱状体的坐标为(102，106)，智能设备的初始定位位置为(70，86)，则智能设备的定位结果为(71，87)。
另外，还可以是根据激光点云中的多个激光点与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。该多个激光点可以是该激光点云中的任多个激光点，也可以是按照预设规则选取的多个激光点，根据每个激光点与该目标单元地图区域的位置关系，确定一个该智能设备的定位约束方向的定位结果，将该多个定位结果进行统计处理，得到根据该激光点云与目标单元地图区域的位置关系，确定的智能设备的定位约束方向的定位结果。
因此，激光点云与目标单元地图区域的位置关系可以是激光点云与目标单元区域中指定环境特征所在的区域的位置关系，其中，指定环境特征的特征类型与激光点云的特征类型相同。
其中，将该多个定位结果进行统计处理可以包括：获取该多个定位结果的平均值；或者，将该多个定位结果进行聚类，剔除掉该多个定位结果中的异常定位结果，之后对剩余的多个定位结果进行平均处理。
在一种可能实现方式中，如果根据多个激光点云的特征确定了该定位约束方向的多个定位结果，则对该多个定位结果进行统计处理，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果，包括：将该多个定位结果进行排序，筛选出异常定位结果；将剩余的定位结果进行统计平均，将平均定位结果作为该智能设备的定位约束方向的定位结果。
其中，该多个激光点云为距离智能设备不同距离的激光点云，其中，异常定位结果可以是与其他定位结果相差较大的定位结果，例如，异常定位结果与其他至少一个定位结果的差值大于预设阈值，又如，异常定位结果可以是将多个定位结果进行排序后，前目标个数和后目标个数的定位结果，又如，异常定位结果可以对多个定位结果进行定位后，在簇之外的定位结果。通过对不同距离上激光点分别计算定位结果，进行排序后可剔除异常定位结果，再进行平均可以获得鲁棒的定位结果。
406、根据至少一个定位约束方向的定位结果，确定该智能设备的定位结果，该定位结果包括至少一个自由度的定位结果。
当确定出每个定位约束方向的定位结果之后，就得到了该智能设备的定位结果。需要说明的是，在确定智能设备竖直自由度的定位结果时，可以将地图数据中初始定位位置对应的高度，作为竖直自由度的定位结果。
需要说明的是，在根据该激光点云的位置信息与该至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定该智能设备的该定位约束方向的定位结果时，如果不能确定激光点云具体与哪个特征区域相对应，会导致定位结果不准确。
例如，如图11所示，智能设备所处的区域中包括两条直线，如果缺乏特征判断观测到的激光点属于哪条直线，则初始定位位置在直线垂直方向上不能有太大误差。如果误差大于平行直线间距L的一半，就有可能错误判断激光点所属的直线。
在一种可能实现方式中，如图12所示，确定定位约束方向和目标环境特征类型之后，该方法还包括：确定该地图区域中具有相同环境特征类型、且位置相邻的任两个区域；根据该任两个区域的位置关系，确定第一误差范围；该确定定位约束方向和目标环境特征类型，包括：当该第一误差范围大于第二误差范围时，确定定位约束方向和目标环境特征类型，该第二误差范围为初始定位位置的误差范围；或者，当第一误差范围大于第二误差范围时，弃用该任两个区域。
其中，任两个区域可以是两个单元地图区域，也可以是一个单元地图区域中的两个区域，本申请实施例对此不做限定。
本申请实施例提供的定位方法，在进行定位时，会获取地图区域内每个单元地图区域的环境特征，根据目标环境特征类型，从地图区域中筛选出环境特征属于目标环境特征类型的至少一个目标单元地图区域，由于目标环境特征类型为目标环境特征的类型，目标环境特征为影响特定定位约束方向的定位结果的环境特征，因此，筛选出至少一个目标单元地图区域，即是将地图区域中影响该特定定位约束方向的定位结果的区域筛选出来，根据该至少一个目标单元地图的位置信息和采集激光点云的位置信息，来确定该特定定位约束方向的定位结果，保证了该定位结果的准确性，并且由于无需采用全部的地图区域来获取定位结果，减少了获取定位结果的处理量，提高了定位速度和定位效率。
另外，本申请在获取每一定位约束方向上的定位结果时，无需考虑其他定位约束方向上的定位结果，能够分别获取多个定位约束方向上的定位结果，实现了将高维自由度定位转换成多次低维自由度定位，相比一次计算出高维自由度上每个自由度对应方向的定位结果，减少了运算量。
另外，当相邻的两个区域具有相同特征类型时，智能设备可能无法确定某一激光点属于两个区域中的哪一个区域，因此，在进行定位之前，本申请还会确定两个相邻区域对应的第一误差范围以及初始定位位置的第二误差范围，如果第一误差范围大于第二误差范围，则表示在第二误差范围内，该某一激光点只能属于两个区域中的一个区域，能够准确确定该激光点对应的区域，保证了定位结果的可靠性。
图13是本申请实施例提供的一种定位装置结构示意图，参见图13，该装置包括：获取模块1301、采集模块1302和确定模块1303。
获取模块1301，用于从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，该地图区域为包含该智能设备的初始定位位置的区域；采集模块1302，用于采集该智能设备所处空间区域内的激光点云数据，该激光点云数据包括激光点云的位置信息；确定模块1303，用于确定目标环境特征类型和定位约束方向，该目标环境特征类型为目标环境特征所属的类型，该目标环境特征为影响该定位约束方向的定位结果的环境特征；该确定模块1303，用于从该地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，该至少一个目标单元地图区域的环境特征属于该目标环境特征类型；该确定模块1303，用于根据该激光点云的位置信息与该至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定该智能设备的该定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：该获取模块1301，还用于获取至少一个空间区域内的激光点云数据，作为初始地图数据，该激光点云数据包括激光点云的位置信息；拟合处理模块1304，用于根据该激光点云的位置信息进行拟合处理，得到每个单元地图区域的环境特征；融合处理模块1305，用于将该初始地图数据与该每个单元地图区域的环境特征进行融合处理，得到该地图数据。
在一种可能实现方式中，该融合处理模块1305，还用于根据该每个单元地图区域的环境特征的数量，确定该每个单元地图区域的权值；将该初始地图数据、该每个单元地图区域的环境特征和该每个单元地图区域的权值进行融合处理，得到该地图数据。
在一种可能实现方式中，该融合处理模块1305，还用于根据该每个单元地图区域的环境特征的数量，以及该每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征的相似度，确定该单元地图区域的权值。
在一种可能实现方式中，该地图数据中包含每个单元地图区域的权值，该确定模块1303，用于从该地图区域中确定环境特征属于该目标环境特征类型的、且权值大于第一权值阈值的至少一个目标单元地图区域。
在一种可能实现方式中，该装置还包括：更新模块1306，用于当该初始定位位置与任一单元地图区域的距离小于第一距离阈值或者大于第二距离阈值时，减小该单元地图区域的权值；当该距离不小于该第一距离阈值且不大于该第二距离阈值时，增大该单元地图区域的权值。
在一种可能实现方式中，该更新模块1306，用于根据环境特征类型，该第一距离阈值和该距离第二阈值。
在一种可能实现方式中，该确定模块1303，包括：拟合单元1331，用于将该激光点云数据进行拟合处理，得到至少一个激光点云的特征；确定单元1332，用于若任一激光点云与任一目标单元地图区域的距离不大于第三距离阈值，且该激光点云的特征类型与该目标单元地图区域的环境特征类型匹配，根据该激光点云与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该确定单元1332，用于根据该激光点云中的至少一个激光点与该目标单元地图区域的位置关系，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该确定单元1332，用于如果根据多个激光点云的特征确定了该定位约束方向的多个定位结果，则对该多个定位结果进行统计处理，确定该智能设备的定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该确定单元1332，用于将该多个定位结果进行排序，筛选出异常定位结果；将剩余的定位结果进行统计平均，将平均定位结果作为该智能设备的定位约束方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该确定模块1303，用于确定该定位约束方向对应的目标相对位置关系，该相对位置关系为影响该定位约束方向的定位结果的地图区域与该智能设备之间的相对位置关系；该确定模块1303，用于从该地图区域中，确定环境特征属于该目标环境特征类型、且与该初始定位位置之间的相对位置关系为该目标相对位置关系的至少一个目标单元地图区域。
在一种可能实现方式中，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中绕y轴旋转的方向，影响该定位约束方向的定位结果的地图区域位于该智能设备的正前方和正后方；该定位约束方向为该机体坐标系中绕x轴旋转的方向，影响该定位约束方向的定位结果的地图区域位于该智能设备的正左方和正右方。
在一种可能实现方式中，该获取模块1301，还用于将该地图数据中该初始定位位置对应的高度，作为该智能设备的机体坐标系中z轴指向的方向的定位结果。
在一种可能实现方式中，该目标环境特征类型为水平平面，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中绕x轴旋转的方向和该机体坐标系中绕y轴旋转的方向；或者，该目标特征类型为垂直平面，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中绕z轴旋转的方向；或者，该目标特征类型为垂直柱状体，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向和y轴指向的方向；或者，该目标特征类型为直线，该定位约束方向为该智能设备的机体坐标系中x轴指向的方向。
在一种可能实现方式中，该确定模块1303，用于按照多个环境特征类型的顺序，依次确定目标环境特征类型和该目标环境特征类型对应的定位约束方向。
在一种可能实现方式中，该确定模块1303，用于确定该地图区域中具有相同环境特征类型、且位置相邻的任两个单元地图区域；根据该任两个单元地图区域的位置关系，确定第一误差范围；该确定模块1303，还用于当该第一误差范围大于该第二误差范围时，从该地图区域中，确定环境特征属于该目标环境特征类型的至少一个目标单元地图区域，第二误差范围为初始定位位置的误差范围。
需要说明的是：上述实施例提供的定位的装置在定位时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的定位的装置与定位的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图15示出了本申请一个示例性实施例提供的终端1500的结构框图。该终端1500用于执行上述实施例中终端或智能设备执行的步骤，该终端1500可以是便携式移动终端，比如：智能手机、平板电脑、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio LayerIV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端1500还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。
通常，终端1500包括有：处理器1501和存储器1502。
处理器1501可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器1501可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1501也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器1501可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器1501还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器1502可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1502还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器1502中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器1501所执行以实现本申请中方法实施例提供的定位方法。
在一些实施例中，终端1500还可选包括有：***设备接口1503和至少一个***设备。处理器1501、存储器1502和***设备接口1503之间可以通过总线或信号线相连。各个***设备可以通过总线、信号线或电路板与***设备接口1503相连。具体地，***设备包括：射频电路1504、触摸显示屏1505、摄像头1506、音频电路1507、定位组件1508和电源1509中的至少一种。
***设备接口1503可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个***设备连接到处理器1501和存储器1502。在一些实施例中，处理器1501、存储器1502和***设备接口1503被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器1501、存储器1502和***设备接口1503中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
射频电路1504用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路1504通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路1504将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路1504包括：天线***、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路1504可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路1504还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。
显示屏1505用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1505是触摸显示屏时，显示屏1505还具有采集在显示屏1505的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器1501进行处理。此时，显示屏1505还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏1505可以为一个，设置终端1500的前面板；在另一些实施例中，显示屏1505可以为至少两个，分别设置在终端1500的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏1505可以是柔性显示屏，设置在终端1500的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏1505还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏1505可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件1506用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件1506包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件1506还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。
音频电路1507可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器1501进行处理，或者输入至射频电路1504以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端1500的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器1501或射频电路1504的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路1507还可以包括耳机插孔。
定位组件1508用于定位终端1500的当前地理位置，以实现导航或LBS(LocationBased Service，基于位置的服务)。定位组件1508可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位***)、中国的北斗***、俄罗斯的格雷纳斯***或欧盟的伽利略***的定位组件。
在一些实施例中，终端1500还包括有一个或多个传感器1510。该一个或多个传感器1510包括但不限于：加速度传感器1511、陀螺仪传感器1512、压力传感器1513、指纹传感器1514、光学传感器1515以及接近传感器1516。
本领域技术人员可以理解，图15中示出的结构并不构成对终端1500的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
图16是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图，该服务器1600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(Central ProcessingUnits，CPU)1601和一个或一个以上的存储器1602，其中，该存储器1602中存储有至少一条指令，该至少一条指令由该处理器1601加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的方法。当然，该服务器还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该服务器还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有至少一条指令，该至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上述实施例中所述的定位方法。该存储介质可以为用于存储至少一条指令的直接，例如包括指令的存储器，上述指令可由终端中的处理器执行以完成上述实施例中定位方法。例如，该计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在示例性实施例中，还提供了一种智能设备，该智能设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，该一个或多个存储器中存储有至少一条指令，该至少一条指令由该一个或多个处理器加载并执行以实现如上述实施例中的定位方法所执行的操作。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序，该计算机程序包括至少一条指令，该指令由处理器加载并执行以实现如上述实施例中的定位方法所执行的操作。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：
从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，所述地图区域为包含所述智能设备的初始定位位置的区域；
采集所述智能设备所处空间区域内的激光点云数据，所述激光点云数据包括激光点云的位置信息；
确定目标环境特征类型和定位约束方向，所述目标环境特征类型为目标环境特征所属的类型，所述目标环境特征为影响所述定位约束方向的定位结果的环境特征；
从所述地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，所述至少一个目标单元地图区域的环境特征属于所述目标环境特征类型；
根据所述激光点云的位置信息与所述至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定所述智能设备的所述定位约束方向上的定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标环境特征类型和定位约束方向之后，所述方法还包括：
确定所述地图区域中具有相同环境特征类型、且位置相邻的任两个区域；
根据所述任两个区域的位置关系，确定第一误差范围；
从所述地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，包括：
当所述第一误差范围大于第二误差范围时，从所述地图区域中，确定所述至少一个目标单元地图区域，所述第二误差范围为所述初始定位位置的误差范围。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征之前，所述方法还包括：
获取至少一个空间区域内的激光点云数据，作为初始地图数据，所述激光点云数据包括激光点云的位置信息；
根据所述激光点云的位置信息进行拟合处理，得到每个单元地图区域的环境特征；
将所述初始地图数据与所述每个单元地图区域的环境特征进行融合处理，得到所述地图数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述初始地图数据与所述每个单元地图区域的环境特征进行融合处理，得到所述地图数据，包括：
根据所述每个单元地图区域的环境特征的数量，确定所述每个单元地图区域的权值；
将所述初始地图数据、所述每个单元地图区域的环境特征和所述每个单元地图区域的权值进行融合处理，得到所述地图数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个单元地图区域的环境特征的数量，确定所述每个单元地图区域的权值，包括：
根据所述每个单元地图区域的环境特征的类型，以及所述每个单元地图区域与相邻的单元地图区域的环境特征类型的相似度，确定所述单元地图区域的权值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图数据中包含每个单元地图区域的权值，所述从所述地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，包括：
从所述地图区域中确定环境特征属于所述目标环境特征类型的、且权值大于第一权值阈值的至少一个目标单元地图区域。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述从所述地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域之前，所述方法还包括：
当所述初始定位位置与任一单元地图区域的距离小于第一距离阈值或者大于第二距离阈值时，减小所述单元地图区域的权值；
当所述距离不小于所述第一距离阈值且不大于所述第二距离阈值时，增大所述单元地图区域的权值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述激光点云的位置信息与所述至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定所述智能设备的所述定位约束方向上的定位结果，包括：
将所述激光点云数据进行拟合处理，得到至少一个激光点云的特征；
若任一激光点云与任一目标单元地图区域的距离不大于第三距离阈值，且所述激光点云的特征类型与所述目标单元地图区域的环境特征类型匹配，根据所述激光点云与所述目标单元地图区域的位置关系，确定所述智能设备的所述定位约束方向上的定位结果。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述若任一激光点云与任一目标单元地图区域的距离不大于第三距离阈值，且所述激光点云的特征类型与所述目标单元地图区域的环境特征类型匹配，根据所述激光点云与所述目标单元地图区域的位置关系，确定所述智能设备的所述定位约束方向上的定位结果，包括：
根据所述激光点云中的至少一个激光点与所述目标单元地图区域的位置关系，确定所述智能设备的所述定位约束方向的定位结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果根据多个激光点云的特征确定了所述定位约束方向的多个定位结果，则对所述多个定位结果进行统计处理，确定所述智能设备的所述定位约束方向的定位结果。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，包括：
确定所述定位约束方向对应的目标相对位置关系，所述相对位置关系为影响所述定位约束方向的定位结果的地图区域与所述智能设备之间的相对位置关系；
从所述地图区域中，确定环境特征属于所述目标环境特征类型、且与所述初始定位位置之间的相对位置关系为所述目标相对位置关系的至少一个目标单元地图区域。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标环境特征类型和定位约束方向，包括：
按照多个环境特征类型的顺序，依次确定目标环境特征类型和所述目标环境特征类型对应的定位约束方向。
13.一种定位装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于从地图数据中，获取智能设备所处地图区域内的每个单元地图区域的位置信息和环境特征，所述地图区域为包含所述智能设备的初始定位位置的区域；
采集模块，用于采集所述智能设备所处空间区域内的激光点云数据，所述激光点云数据包括激光点云的位置信息；
确定模块，用于确定目标环境特征类型和定位约束方向，所述目标环境特征类型为目标环境特征所属的类型，所述目标环境特征为影响所述定位约束方向的定位结果的环境特征；
所述确定模块，用于从所述地图区域中，确定至少一个目标单元地图区域，所述至少一个目标单元地图区域的环境特征属于所述目标环境特征类型；
所述确定模块，用于根据所述激光点云的位置信息与所述至少一个目标单元地图区域的位置信息，确定所述智能设备的所述定位约束方向的定位结果。
14.一种智能设备，其特征在于，所述智能设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求12任一项所述的定位方法所执行的操作。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求12任一项所述的定位方法所执行的操作。
CN202010621488.5A 2020-07-01 2020-07-01 定位方法、装置、智能设备及存储介质 Active CN111664860B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010621488.5A CN111664860B (zh) 2020-07-01 2020-07-01 定位方法、装置、智能设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010621488.5A CN111664860B (zh) 2020-07-01 2020-07-01 定位方法、装置、智能设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111664860A true CN111664860A (zh) 2020-09-15
CN111664860B CN111664860B (zh) 2022-03-11

Family

ID=72391069

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010621488.5A Active CN111664860B (zh) 2020-07-01 2020-07-01 定位方法、装置、智能设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111664860B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113068121A (zh) * 2021-03-31 2021-07-02 建信金融科技有限责任公司 一种定位方法、装置、电子设备及介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040181335A1 (en) * 2003-03-14 2004-09-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus for detecting location of movable body in navigation system and method thereof
US20170052031A1 (en) * 2012-06-08 2017-02-23 Apple Inc. Determining Location and Direction of Travel Using Map Vector Constraints
CN109556615A (zh) * 2018-10-10 2019-04-02 吉林大学 基于自动驾驶的多传感器融合认知的驾驶地图生成方法
CN109631855A (zh) * 2019-01-25 2019-04-16 西安电子科技大学 基于orb-slam的高精度车辆定位方法
CN110243370A (zh) * 2019-05-16 2019-09-17 西安理工大学 一种基于深度学习的室内环境三维语义地图构建方法
CN111220154A (zh) * 2020-01-22 2020-06-02 北京百度网讯科技有限公司 车辆定位方法、装置、设备和介质
CN111337018A (zh) * 2020-05-21 2020-06-26 上海高仙自动化科技发展有限公司 定位方法及装置、智能机器人及计算机可读存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040181335A1 (en) * 2003-03-14 2004-09-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus for detecting location of movable body in navigation system and method thereof
US20170052031A1 (en) * 2012-06-08 2017-02-23 Apple Inc. Determining Location and Direction of Travel Using Map Vector Constraints
CN109556615A (zh) * 2018-10-10 2019-04-02 吉林大学 基于自动驾驶的多传感器融合认知的驾驶地图生成方法
CN109631855A (zh) * 2019-01-25 2019-04-16 西安电子科技大学 基于orb-slam的高精度车辆定位方法
CN110243370A (zh) * 2019-05-16 2019-09-17 西安理工大学 一种基于深度学习的室内环境三维语义地图构建方法
CN111220154A (zh) * 2020-01-22 2020-06-02 北京百度网讯科技有限公司 车辆定位方法、装置、设备和介质
CN111337018A (zh) * 2020-05-21 2020-06-26 上海高仙自动化科技发展有限公司 定位方法及装置、智能机器人及计算机可读存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SONGLIN CHEN ET AL.: "PLADE: A Plane-Based Descriptor for Point Cloud Registration With Small Overlap", 《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》 *
李晨曦等: "激光雷达 SLAM 技术及其在无人车中的应用研究进展", 《北京联合大学学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113068121A (zh) * 2021-03-31 2021-07-02 建信金融科技有限责任公司 一种定位方法、装置、电子设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111664860B (zh) 2022-03-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110967011B (zh) 一种定位方法、装置、设备及存储介质
WO2021128777A1 (en) Method, apparatus, device, and storage medium for detecting travelable region
CN111126182B (zh) 车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN110148178B (zh) 相机定位方法、装置、终端及存储介质
CN109253735B (zh) 路径规划方法、装置及存储介质
CN110865388B (zh) 摄像机与激光雷达的联合标定方法、装置及存储介质
CN110095128B (zh) 获取缺失道路情报的方法、装置、设备及存储介质
CN110986930B (zh) 设备定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN112270718B (zh) 摄像头标定方法、装置、***及存储介质
CN111104893B (zh) 目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113807470B (zh) 一种车辆行驶状态确定方法和相关装置
CN113887400B (zh) 障碍物检测方法、模型训练方法、装置及自动驾驶车辆
CN110954114A (zh) 电子地图的生成方法、装置、终端及存储介质
CN111664860B (zh) 定位方法、装置、智能设备及存储介质
CN111538009B (zh) 雷达点的标记方法和装置
CN111444749B (zh) 路面导向标志的识别方法、装置及存储介质
CN112734346B (zh) 航线覆盖范围的确定方法、装置、设备及可读存储介质
CN112817337B (zh) 获取路径的方法、装置、设备和可读存储介质
CN113822102B (zh) 一种姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质
CN114623836A (zh) 车辆位姿确定方法、装置及车辆
CN111583339A (zh) 获取目标位置的方法、装置、电子设备及介质
CN116069051B (zh) 无人机的控制方法、装置、设备及可读存储介质
WO2024087456A1 (zh) 确定朝向信息以及自动驾驶车辆
CN112241662B (zh) 一种检测可行驶区域的方法及装置
CN113689484B (zh) 深度信息的确定方法、装置、终端及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant