CN111862217B - 计算机设备定位方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种计算机设备定位方法、装置、计算机设备和存储介质,其中,该方法包括:获取顶视传感器的顶视数据集,其中,所述顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据;在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征;根据所述深度约束特征和/或所述轮廓约束特征确定所述计算机设备的目标位姿。本发明实施例,通过建筑物内顶面的数据进行定位,降低环境变换导致定位失效的问题,提高了计算机设备定位功能的鲁棒性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及自动化控制技术领域,尤其涉及一种计算机设备定位方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着科技技术的不断发展,移动机器人逐渐出现在生活的方方面面,如,车站中的清洁机器人、商场中的导购机器人和餐厅中的送餐机器人等,为了实现在不同场景中的不同功能,首先要解决的就是机器人的定位问题,机器人需要通过所处的环境确定出自身的位置,从而根据用户预先设定或者即时下达的指令实现相应功能。
现有技术中常使用激光雷达传感器探测周围的物体,进行建图和定位。但是该方法存在两个缺点:当环境变化较大时,无法使用已创建的地图进行定位;当机器人附近的人流过大时,激光雷达传感器的视野被遮挡,造成机器人定位功能失效,目前亟需一种提高地图定位准确性和鲁棒性的方法。
发明内容
有鉴于此,本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的问题之一。本发明提供一种计算机设备定位方法、装置、计算机设备和存储介质,以实现地图中的准确定位,减少定位失效情况的发生,提高计算机设备定位功能的鲁棒性。
第一方面,本发明实施例提供了一种计算机设备定位方法,该方法包括:获取顶视传感器的顶视数据集,其中,所述顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据;
在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征;
根据所述深度约束特征和/或所述轮廓约束特征确定所述计算机设备的目标位姿。
第二方面,本发明实施例提供了一种计算机设备定位装置,该装置包括:
数据采集模块,用于获取顶视传感器的顶视数据集,其中,顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据;
约束确定模块,用于在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征;
位姿确定模块,用于根据所述深度约束特征和/或所述轮廓约束特征确定所述计算机设备的目标位姿。
第三方面,本发明实施例提供了一种计算机设备,该计算机设备包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序,
至少一个顶视传感器,用于获取顶视数据集,其中,所述顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的计算机设备定位方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的计算机设备定位方法。
本发明实施例,通过分别获取顶视传感器获取包括计算机设备所处建筑物内顶面的数据,基于数据组成顶视数据集,基于顶视数据集和定位数据集确定出轮廓约束特征和平面位置约束特征,通过轮廓约束特征和平面位置约束特征在于预设地图数据中确定目标位姿,实现地图数据中的精确定位,降低环境变化对定位功能的影响,提高定位功能的鲁棒性。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种计算机设备定位方法的流程图;
图2是本发明实施例一提供的一种建筑物内顶面数据采集的示例图;
图3是本发明实施例一提供的一种姿态定义的示例图;
图4是本发明实施例二提供的一种计算机设备定位方法的流程图;
图5是本发明实施例三提供的一种计算机设备定位方法的流程图;
图6是本发明实施例三提供的一种语义形态信息与地图语义形态信息匹配的示例图;
图7是本发明实施例三提供的一种匹配度确定的示例图;
图8是本发明实施例三提供的一种计算机设备定位方法的示例图;
图9是本发明实施例四提供的一种计算机设备定位装置的结构示意图;
图10是本发明实施例五提供的一种计算机设备的结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构,此外,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种计算机设备定位方法的流程图,本实施例可适用于使用建筑物内顶面的数据进行定位的情况,该方法可以由计算机定位装置来执行,该装置可以采用硬件和/或软件的方式来实现,具体包括如下步骤:
步骤101、获取顶视传感器的顶视数据集,其中,所述顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据。
其中,顶视传感器可以是采集计算机设备所处环境的传感器,顶视传感器的数据采集方向可以为计算机设备所处的建筑物的顶部方向,顶视数据集可以由顶视传感器采集的数据组成,该数据的数据来源为计算机设备所处建筑物的内顶面,可以包括天花板、吊灯、空调口或者装饰物等,进一步的,顶视传感器采集到的数据可以具体为轮廓数据、深度数据和纹理数据中至少一种。
在本发明实施例中,顶视传感器可以采集计算机设备所处的建筑物的内顶面的数据,可以将采集到的数据组成顶视数据集,数据可以包括建筑物内顶面的深度数据、轮廓数据和纹理数据等,例如,计算机设备可以通过深度摄像机采集到天花板上的纹理数据存储到顶视数据集。图2是本发明实施例一提供的一种建筑物内顶面数据采集的示例图,参见图2,对象30位于计算机设备10的顶部,顶视传感器20采集对象30的轮廓数据和/或深度数据,并将采集到的轮廓数据和/或深度数据存储到顶视数据集。
步骤102、在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征。
其中,预设地图数据可以是预先生成的地图数据,预设地图数据可以描述计算机设备所处空间,可以包括计算机设备在空间内不同位置采集到的三维点云数据和/或三维深度数据等。深度约束特征可以表示数据与预设地图数据在竖直方向上的位置关系,可以是顶视数据集中提取到的特征值集合,轮廓约束特征表示数据组成的轮廓与在预设地图数据组成的轮廓的对应关系,例如,数据组成的轮廓在预设地图数据组成的轮廓中所处的位置关系或者相似程度等,深度约束特征可以通过预设地图数据和顶视数据集的构成的轮廓确定。
在本发明实施例中,可以通过提取顶视数据集轮廓特征和/或深度特征,可以分别根据轮廓特征和深度特征确定出与预设地图数据的关系,可以将对应的关系分别作为轮廓约束特征或者深度约束特征。在顶视数据集中提取轮廓特征的方式可以包括图形识别和神经网络等方法,在顶视数据集中提取深度数据的方法可以包括阈值比较或者深度学习等方法,例如,深度学习模型预设通过预设距离进行训练,将顶视数据集的数据输入到深度学习模型中仅输出顶视数据集中符合体现深度特征的数据。
可以理解的是,顶视数据集基于预设地图数据确定出约束特征可以包括:在预设地图数据中可以仅确定顶视数据集的深度约束特征。或者,在预设地图数据中可以仅确定顶视数据集的轮廓约束特征。还可以包括在预设地图数据中可以确定出顶视数据集的深度约束特征和轮廓约束特征。
步骤103、根据所述深度约束特征和/或所述轮廓约束特征确定所述计算机设备的目标位姿。
其中,目标位姿可以是计算机设备当前在空间内所处的位置和姿态,其中,目标位姿可以使用矩阵的方式表示,其中R表示选择矩阵,t表示位移,相应的,位姿T可以如下SE(3)的形式表示:
其中,R可以是3*3的矩阵,而t可以是一个3*1的向量,目标位姿的位置可以由三维空间坐标,以(X,Y,Z)坐标的形式表示计算机设备在空间所处的位置,姿态可以是由计算机设备旋转的角度表示,包括航向角、俯仰角和翻滚角等,图3是本发明实施例一提供的一种姿态定义的示例图,参见图3,计算机设备在X-Z面转动的角度可以称为俯仰角,计算机设备在X-Y面转动的的角度可以称为航向角,计算机设备在Y-Z面转动的角度可以称为翻滚角。
在本发明实施例中,确定出顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征后,可以根据确定出的约束特征在预设地图数据中查找到目标位置,可以将目标位置对应的计算机设备的位姿作为目标位姿,还可以根据确定出的约束特征对计算机设备的位姿进行优化,可以将位姿的优化结果作为计算机设备的目标位姿。
本发明实施例,通过采集顶视传感器获取建筑物内顶面的数据存储到顶视数据集,在预设地图数据中确定出顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征,根据深度轮廓约束特征和/或轮廓约束特征确定目标位姿,实现了计算机设备的精确定位,通过建筑物内顶面的数据解决周围环境变化造成的定位功能失效的问题,提高定位功能的鲁棒性。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述方法还包括:
获取定位装置的定位数据集;根据定位数据集确定轨迹约束特征。
其中,定位装置可以是计算设备中采集辅助定位数据的软件和/或硬件装置,可以确定计算机设备在移动过程中位置信息,可以用于计算机设备航迹推演。定位数据集可以由定位装置采集到的数据组成。轨迹约束特征可以是计算机设备根据移动轨迹确定出的限制特征,可以表示一段时间内计算机设备在空间内位姿的变化程度,可以包括位置变化量和姿态变化量。
在本发明实施例中,计算机设备通过定位装置确定计算机设备的位置信息,可以监测计算机设备的移动速度和移动方向。将采集到的位置信息可以存储为定位数据集,提取定位数据集内的特征,将提取到的特征作为计算机设备的轨迹约束特征,例如,可以通过定位数据集内的数据确定出一段时间内计算机设备位姿变化程度,可以将该位姿变化程度作为对应时间段的轨迹约束特征。通过定位数据集确定出的轨迹约束特征辅助确定计算机设备的位姿,提高定位的准确度。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,顶视传感器包括激光雷达传感器、视觉传感器和红外测距传感器中至少一种,所述定位装置包括轮式里程计、基站定位、惯性导航和卫星导航中至少一种。
在本发明实施例中,顶视传感器可以为激光雷达传感器,激光雷达传感器可以向建筑物的内顶面发送一束或者多束激光,获取到激光点云数据。还可以通过深度摄像机采集内顶面的深度数据,进一步的,可以选择激光比较稠密的激光雷达传感器,通过密集的数据直接确定出深度数据和轮廓数据。顶视传感器还可以是视觉传感器和红外传感器。而定位装置,具体可以包括轮式里程计、惯性导航和卫星导航中的一种或者多种,对计算机设备的移动轨迹进行监测。例如,当定位装置为基站定位时,计算机设备在移动过程中通过基站定位获取5G基站发送的信令,可以通过信令中的位置信息组成定位数据集。
实施例二
图4是本发明实施例二提供的一种计算机设备定位方法的流程图,本发明实施例是上述实施例为基础的具体化,分别通过顶视数据集的深度约束特征确定目标位姿。参见图4,本发明实施例提供的计算机设备定位方法包括如下步骤:
步骤201、获取顶视传感器的顶视数据集,其中,所述顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据。
步骤202、获取定位装置的定位数据集;根据定位数据集确定轨迹约束特征。
步骤203、在顶视数据集中确定预设距离内存在至少三个其他位置点的目标数据,并将目标数据加入匹配数据集。
其中,预设距离可以是根据经验设置出的一个经验值,一个数据可以对应一个位置点,当位置点在预设距离内存在至少三个其他位置点时,该数据为可以准确反映出建筑物内顶面的深度特征,便于计算机设备进行定位。
在本发明实施例中,针对各数据获取与其他数据对应位置点之间的距离关系,若存在三个距离关系小于或等于预设距离,则确定该数据对应位置点在预设距离内存在三个其他位置点,可以将该数据作为目标数据。其中,预设距离具体可以通过三维坐标的方式表示,例如,一个数据为[x1,y1,z1],其他数据为[xi,yi,zi],其中,i=2,…,n,预设距离设置为[0.05,0.05,-0.5],当数据与至少三个其他数据存在以下距离关系时,可以确定该数据为目标位置数据,距离关系X可以表示为:
具体的,可以将确定出的目标数据存储到匹配数据集,匹配数据集用于与预设地图数据进行匹配,可以每确定出一个目标数据后添加到匹配数据集,也可以将所有目标数据全部确定后直接作为匹配数据集。
步骤204、确定匹配数据集与预设地图数据匹配成功时,将匹配数据集对应的位姿和参与匹配的预设地图数据对应的深度地图位姿作为深度约束特征。
其中,位姿可以是通过匹配数据集确定出的计算机设备的位置和姿态,深度地图位姿可以是通过与匹配数据集匹配的预设地图数据确定出的计算机设备的位置和姿态。
在本发明实施例中,可以将匹配数据集与预设地图数据进行数据匹配,确定匹配数据集中与预设地图数据相同或者相似的数据,例如,可以计算匹配数据集中数据与预设地图数据的相似程度,当该相似程度大于阈值时,可以确定匹配数据集与预设地图数据匹配成功。为了提高数据匹配的速度,可以采用Scan Match匹配的方式实现匹配数据集与预设地图的匹配。
具体的,当匹配数据集与预设地图数据匹配成功时,分别获取匹配数据集中的数据,通过该数据确定出计算机设备当前所处的位姿;以及获取预设地图数据中与匹配数据集匹配的数据,根据该数据确定深度地图位姿。
步骤205、按照预设代价公式对所述深度约束特征和所述轨迹约束特征中至少一种进行非线性优化。
其中,非线性优化可以是通过给定约束条件寻求自变量达到最优的优化方法,预定代价公式可以是非线性优化中的给定约束条件,预定代价公式中可以将深度约束特征和轨迹约束特征中的位姿作为自变量。
在本发明实施例中,可以通过迭代的方式对预定代价公式中的深度约束特征和轨迹约束特征进行调整,使得预设代价公式输出的值最小,当输出值最小时预定公式中的深度约束特征和轨迹约束特征可以是非线性优化后的结果值。可以理解的是,深度约束特征和轨迹约束特征可以共同对应一个预设代价公式,也可以是深度约束特征和轨迹约束特征分别对应一个预设代价公式。
示例性的,深度约束特征和轨迹约束特征可以通过不同的预设代价公式分别进行非线性优化,例如,非线性优化过程深度约束特征对应的预设代价公式可以表示为其中,/>和/>分别表示深度地图位姿和位姿,/>可以表示匹配数据集与预设地图数据之间坐标系的转换关系,/>可以表示匹配数据集内数据与预设地图数据之间的误差。轨迹约束特征对应预设代价公式可以为其中,/>可以表示顶视传感器在t时刻输出的位姿,/>可以表示顶视传感器在t+1时刻输出的位姿,/>可以表示定位装置在t时刻输出的位姿,/>可以表示定位装置在t+1时刻输出的位姿。
步骤206、确定深度约束特征和轨迹约束特征中至少一个的约束权重。
其中,深度约束权重和轨迹约束权重可以在确定计算机设备位置时各约束特征对应的权重,可以各约束特征对应的权重值可以根据经验设置,当约束权重的权重值越大,则对应的约束特征在确定计算机设备的位置时越重要。
具体的,深度约束特征和轨迹约束特征的约束权重可以预先存储在计算机设备内部,深度约束特征和轨迹约束特征的约束权重的权重值可以不相同,在确定计算机设备时可以获取到深度约束特征和轨迹约束特征对应的约束权重。可以理解的是,计算机设备内还可以存储有轮廓约束特征对应的约束权重,当通过顶视数据集确定出轮廓约束特征时,可以确定轮廓约束特征对应的约束权重。
步骤207、将所述深度约束特征和所述轨迹约束特征中至少一个以及对应的约束权重代入目标位姿代价关系。
其中,预设目标位姿代价公式可以是对目标位姿进行非线性优化的公式,在本发明实施例中,确定出顶视数据集的深度约束特征,因此,可以将深度约束特征和轨迹约束特征通过目标位姿代价关系确定出计算机设备的目标位姿,进一步的,若根据顶视数据集还确定出轮廓约束特征,可以将轮廓约束特征一同代入目标位姿代价公式进行优化以确定目标位姿。
具体的,可以将确定出来的深度约束特征、轨迹约束特征以及各自对应的约束权重代入预设目标位姿代价关系中,预设目标位姿代价关系可表示如下:
步骤208、迭代调整所述目标位姿代价关系中的位姿,使得所述目标位姿代价关系对应的结果值小于标准阈值。
具体的,可以对深度约束特征和轨迹约束特征中的位姿进行迭代调整,使得每次调整位姿后,预设目标位姿代价关系的结果值逐渐减小,当经过一次或者多次位姿的调整后,使得结果值小于或等于标准阈值,其中,标准阈值可以是根据经验设定的一个数值,当结果值小于该数值时,可以确定预设目标位姿代价关系的结果值最小。
步骤209、将所述结果值小于标准阈值时所述目标位姿代价关系中的位姿作为计算机设备的目标位姿。
在本发明实施例中,当结果值小于或等于标准阈值时,可以获取到目标位姿代价公式中的深度约束特征和轨迹约束特征,提取其中的位姿作为目标位姿。
本发明实施例,通过根据预设距离对顶视数据集进行整理生成匹配结果集,通过匹配结果集与预设地图数据进行匹配,当匹配结果为成功时,获取匹配数据集对应的位姿和参与匹配的预设地图数据对应的深度地图位姿作为深度约束特征,根据定位数据集确定轨迹约束特征,分别对深度约束特征和轨迹约束特征进行非线性优化,按照目标位姿优化关系迭代调整深度约束特征和轨迹约束特征,将目标位姿优化关系的结果值小于标准阈值时,深度约束特征中的位姿作为目标位姿,实现了计算机设备的精确定位,降低环境变化对定位功能的影响,提高定位功能的鲁棒性。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述顶视传感器设置在所述计算机设备的顶部。
具体的,可以将顶视传感器设置在计算机设备的顶部,可以采集到计算机设备顶部方向对应的建筑物内顶面,防止周围物体对顶视传感器的遮挡,提高建筑物内顶面数据采集的准确性,增强计算机设备定位的准确性。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述所述顶视传感器的数据采集视野被障碍物遮挡时,改变所述顶视传感器的方向以使所述顶视传感器的数据采集视野不被所述障碍物遮挡,其中,所述障碍物位于所述计算机设备与所述内顶面之间。
其中,数据采集视野可以是顶视传感器采集数据的范围,数据采集视野可以由顶视传感器的种类和设置位置决定。障碍物可以是计算机设备与计算机设备所处建筑物内顶面之间的物体,能够妨碍顶视传感器采集内顶面数据。
在本发明实施例中,顶视传感器与计算机设备之间可以设置有运动装置,当检测到顶视传感器的数据采集视野被障碍物遮挡时,可以控制运动装置改变顶视传感器的安装角度和安装位置等,减少或者避免障碍物对顶视传感器数据采集视野的影响。
实施例三
图5是本发明实施例三提供的一种计算机设备定位方法的流程图,本发明实施例是上述实施例为基础的具体化,通过顶视数据集的轮廓约束特征确定目标位姿。参见图5,本发明实施例提供的计算机设备定位方法包括如下步骤:
步骤301、获取顶视传感器的顶视数据集,其中,顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据。
步骤302、获取定位装置的定位数据集;根据定位数据集确定轨迹约束特征。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述根据定位数据集确定轨迹约束特征,包括:
获取定位数据集内位移数据对应的时间戳信息;通过至少两个时间戳信息对应的位移数据确定位姿变化,将所述位姿变化作为轨迹约束特征。
其中,位移数据可以是计算机设备位移产生的数据,由于定位装置的种类不同,定位数据集内位移数据的种类也可以不同,可以包括里程数据、位移数据和速度数据等。时间戳信息可以对应各位移数据的采集时间。位姿变化可以是一段时间内计算机设备的位置和姿态的变化量。
在本发明实施例中,时间戳信息可以与位移数据关联存储在定位数据集内,可以从定位数据集内提取时间戳信息,可以选择距离当前时刻最近的两个时间戳信息,或者,随机选择两个时间戳信息,确定上述两个时间戳信息对应的位移数据,通过两个位移数据确定出计算机设备的位置变化量和姿态变化量作为位姿变化,可以将该位姿变化作为计算机设备的轨迹约束特征。
步骤303、确定数据对应的至少一个语义形态信息,其中,语义形态信息至少包括外形信息和相对位置信息。
其中,语义形态信息可以是描述对象轮廓或者外形的信息,包括圆形、三角形、正方形、和圆柱形等,可以通过分析顶视数据集生成,例如,通过神经网络模型分析顶视数据集后输出对象的轮廓作为语义形态信息。语义形态信息可以由外形信息和相对位置信息构成,外形信息可以表示建筑物内顶面的外部形状特征,相对位置信息可以表示不同外形信息之间的相对位置关系。
在本发明实施例中,可以基于数据确定建筑物内顶面的形状数据和形状数据之间的相对位置关系作为语义形态信息,具体可以通过图像识别的方法确定出数据中的语义形态信息。
步骤304、确定语义形态信息与预设地图数据对应地图语义形态信息的匹配度。
其中,地图语义形态信息可以是通过提取预设地图数据确定出的语义形态信息,可以反应出预设地图数据中包括的数据构成的外形形状和各外形形状之间的位置关系,地图语义形态信息可以预先由预设地图数据生成,也可以在确定匹配度时生成。
具体的,可以通过预设地图数据确定对应的地图语义形态信息,例如,通过预先训练的神经网络模型对预设地图数据进行处理以获取对应的地图语义形态信息。可以将语义形态信息与地图语义形态信息进行图匹配,匹配的内容可以包括匹配外形信息以及匹配各外形信息之间的相对位置关系。图6是本发明实施例三提供的一种语义形态信息与地图语义形态信息匹配的示例图,参见图6,假设语义形态信息中可以包括三角形a、圆形b和四边形c三种外形信息,预设地图数据中可以包括四边形1、三角形2、圆形3和四边形4等,三角形2与三角形a的外形相同且相对位置关系相同,可以确定三角形2与三角形a匹配。可以通过确定出的位置和外形的匹配程度作为语义形态信息和地图语义形态信息的匹配度。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述确定所述语义形态信息与预设地图数据对应地图语义形态信息的匹配度,包括:确定预设地图数据中至少一个地图语义形态信息;分别确定所述语义形态信息与各所述地图语义形态信息的外形匹配度和相对位置匹配度;针对至少一个所述地图语义形态信息,将对应的外形匹配度和相对位置匹配度之和作为匹配度。
在本发明实施例中,可以通过语义形态信息与地图预设形状信息的匹配程度出匹配度,可以将语义形态信息与地图预设形状信息中的外形信息进行对比,当每存在一个相同的外形信息,则将外形相似度对应增加1。可以将语义形态信息与地图预设形状信息中的相对位置信息进行对比,当存在一个相对位置相同的外形信息,则将相对位置匹配度对应增加1。然后可以将外形匹配度和相对位置匹配度的和作为匹配度,可以理解的是,本发明实施例中的数值1仅为举例说明不作限制,可以根据外形信息和相对位置信息确定不同的数值,当不同的外形信息匹配或者相对位置信息匹配时,外形匹配度和相对位置匹配度可以增加对应的数值。示例性的,图7是本发明实施例三提供的一种匹配度确定的示例图,参见图7,预设地图数据中存在1、2、3和4四个语义形态信息,数据中存在a、b和c三个语义形态信息,可以使用X表示一对一或者一对多的匹配,当数值为1时,表示其语义形态信息匹配成功,0,表示语义形态信息匹配失败,Kp表示外形信息的匹配度,其数值越大表示匹配得分越高,匹配程度越高,Kq表示相对位置的匹配度,其数值越大表示匹配得分越高,匹配程度越高,可以随机语义形态信息进行组合,确定出对应的Kp和Kq的和作为匹配度,可以使用以下公式表示匹配度的确定过程:
步骤305、根据所述匹配度的数值选择语义形态信息和地图语义形态信息,并将所述语义形态信息对应的位姿和所述地图语义形态信息的轮廓地图位姿作为轮廓约束特征。
在本发明实施例中,根据选择的语义形态信息组合的不同,可以确定出不同的匹配度,可以选择其中数值最大的匹配度,获取该匹配度对应的语义形态信息和地图语义形态信息。将语义形态信息确定出的位姿以及地图语义形态信息确定出轮廓地图位姿作为轮廓约束特征,例如,可以获取语义形态信息对应的数据,将数据对应的位置和姿态作为该语义形态信息对应的位姿。
步骤306、按照预设代价公式对所述轮廓约束特征和轨迹约束特征中至少一种进行非线性优化。
在本发明实施例中,确定轮廓约束特征和轨迹约束特征后,可以根据预设代价公式对轮廓约束特征和轨迹约束特征进行非线性优化,轮廓约束特征对应的预设代价公式可以为其中,Ti w-1可以表示轮廓地图位姿的逆,/>可以表示计算机设备当前所处的位姿,/>可以表示位姿由计算机设备对应的坐标系转换到预设地图数据对应的坐标系之间的转换关系。
步骤307、根据轮廓约束特征和轨迹约束特征在预设地图数据中确定计算机设备的目标位姿。
在本发明实施例中,可以在轮廓约束特征和轨迹约束特征的前提下,可以通过迭代的方式调整轮廓约束特征和轨迹约束特征中的位姿,使得数据转换到预设地图数据对应的坐标系下时误差最小,可以将误差最小时的轮廓约束特征和轨迹约束特征的位姿作为目标位姿。
本发明实施例,通过获取顶视传感器的顶视数据集和定位装置的定位数据集,提取顶视数据集数据对应的语义形态信息,并确定语义形态信息与预设地图数据中的地图语义形态信息通过图匹配生成的匹配度,将数值最大的匹配度对应的语义形态信息对应的位姿和地图语义形态信息对应的轮廓地图位姿作为轮廓约束特征,通过定位数据集内的位移数据确定出与时间段对应的轨迹约束特征,基于非线性优化后的轨迹约束特征和轮廓约束特征确定目标位姿,实现地图数据中的精确定位,降低环境变化对定位功能的影响,提高定位功能的鲁棒性。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述预设地图数据至少包括三维深度地图数据和三维点云地图数据中一种。
在本发明实施例中,预设地图数据根据顶视传感器的种类不同包括三维深度地图数据和三维点云地图数据,当顶视传感器为激光雷达传感器时,预设地图数据可以包括三维点云地图数据,当顶视传感器为深度摄像机时,预设地图数据可以包括三维点云深度数据,可以理解的是,预设地图数据还可以同时包括三维深度地图数据和三维点云地图数据,计算机设备中可以设置多种传感器作为顶视传感器。
示例性的,图8是本发明实施例三提供的一种计算机设备定位方法的示例图,参见图8,在计算机设备在进行定位或者建图时,分别采用Livox激光和轮式里程计采集数据,可以对采集到的Livox激光点云数据进行数据清洗,包括一定高度以上的点云特征,并分别通过匹配数据集和语义形态信息对预设地图数据进行数据匹配和图匹配,获取到深度约束特征和轮廓约束特征;可以对轮式里程计采集的里程数据进行分析,以获取到不同时刻下计算机设备的位姿变化,可以将位姿变化作为计算机设备的轨迹约束特征。通过对深度约束特征、轮廓约束特征和轨迹约束特征进行非线性优化从而确定出目标位姿,并输出。非线性优化过程中,数据匹配结果、图匹配结果以及位姿变换通过不同的预设代价公式。数据匹配结果确定出的位姿,可以通过进行非线性优化,其中,/>和/>分别表示匹配时激光点云数据和预设地图数据,/>可以表示激光点云与地图数据之间坐标系的转换关系,/>可以表示激光点云转换到预设地图数据对应坐标系之间的误差。图匹配结果对应的位姿可以通过/>进行非线性优化,其中,Ti w-1可以表示图匹配结果对应地图数据的位姿的逆,/>可以表示图匹配结果对应的语义形态信息的位姿,可以表示激光点云与地图数据的坐标系之间的转换关系,/>可以表示激光电源转换到预设地图数据对应坐标系之间的误差。里程数据对应的预设代价公式可以为其中,/>可以表示t到t+1时刻激光点云数据确定的相对位姿,/>可以表示轮式里程计在t到t+1时刻输出的相对位姿,/>可以表示t时刻输出的激光点云数据,/>可以表示t时刻的里程数据,/>可以表示t到t+1时刻激光雷达和轮式里程计输出的位姿之间的误差。可以通过确定出的三个误差作为约束条件对目标位姿进行非线性优化,使得优化函数E的值最小,优化公式可以如下:
实施例四
图9是本发明实施例四提供的一种计算机设备定位装置的结构示意图,图9中示出的装置可以执行本发明任意实施例所提供的计算机设备定位方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。该装置可以由软件和/或硬件实现,具体包括:数据采集模块401、约束确定模块402和位姿确定模块403。
数据采集模块401,用于获取顶视传感器的顶视数据集,其中,所述顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据。
约束确定模块402,用于在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征。
位姿确定模块403,用于根据所述深度约束特征和/或所述轮廓约束特征确定所述计算机设备的目标位姿。
本发明实施例,通过数据采集模块采集顶视传感器获取建筑物内顶面的数据存储到顶视数据集,约束确定模块在预设地图数据中确定出顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征,位姿确定模块根据深度轮廓约束特征和/或轮廓约束特征确定目标位姿,实现了计算机设备的精确定位,通过建筑物内顶面的数据解决周围环境变化造成的定位功能失效的问题,提高定位功能的鲁棒性。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述装置还包括:
辅助定位模块,用于获取定位装置的定位数据集。
轨迹约束模块,用于根据定位数据集确定轨迹约束特征。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述约束确定模块402包括:
深度数据整理单元,用于在顶视数据集中确定预设距离内存在至少三个其他位置点的目标数据,并将所述目标数据加入匹配数据集。
深度约束确定单元,用于确定所述匹配数据集与预设地图数据匹配成功时,所述匹配数据集对应的位姿和参与匹配的预设地图数据对应的深度地图位姿作为深度约束特征。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述约束确定模块402包括:
形状确定单元,用于确定所述数据对应的至少一个语义形态信息,其中,语义形态信息至少包括外形信息和相对位置信息。
匹配度确定单元,用于确定所述语义形态信息与预设地图数据对应地图语义形态信息的匹配度。
轮廓约束单元,用于根据所述匹配度的数值选择语义形态信息和地图语义形态信息,并将所述语义形态信息对应的位姿和所述地图语义形态信息的轮廓地图位姿作为轮廓约束特征。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述匹配度确定单元,具体用于:确定预设地图数据中至少一个地图语义形态信息;分别确定所述语义形态信息与各所述地图语义形态信息的外形匹配度和相对位置匹配度;针对各所述地图语义形态信息,将对应的外形匹配度和相对位置匹配度之和作为匹配度。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述装置还包括:优化模块,用于按照预设代价公式对所述深度约束特征、所述轮廓约束特征和所述轨迹约束特征中至少一种进行非线性优化。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述位姿确定模块403包括:
权重确定单元,用于确定深度约束特征、轮廓约束特征和轨迹约束特征中至少一个的约束权重。
初始化单元,用于将所述深度约束特征、所述轮廓约束特征和所述轨迹约束特征中至少一个以及对应的约束权重代入目标位姿代价关系。
迭代调整单元,用于迭代调整所述目标位姿代价关系中的位姿,使得所述目标位姿代价关系对应的结果值小于标准阈值。
目标确定单元,用于将所述结果值小于标准阈值时所述目标位姿代价关系中的位姿作为目标位姿。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述轨迹约束模块具体用于:
获取定位数据集内位移数据对应的时间戳信息;通过至少两个时间戳信息对应的位移数据确定位姿变化,将所述位姿变化作为轨迹约束特征。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述装置中的顶视传感器包括激光雷达传感器、视觉传感器和红外测距传感器中至少一种,所述定位装置包括轮式里程计、基站定位、惯性导航和卫星导航中至少一种。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述装置中的预设地图数据至少包括三维深度地图数据和三维点云地图数据中一种。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,所述装置中的顶视传感器设置在所述计算机设备的顶部。
进一步的,在上述发明实施例的基础上,还包括,采集调整模块,用于顶视传感器的数据采集视野被障碍物遮挡时,改变所述顶视传感器的方向以使所述顶视传感器的数据采集视野不被所述障碍物遮挡,其中,所述障碍物位于所述计算机设备与所述内顶面之间。
实施例五
图10是本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图,如图10所示,该计算机设备包括处理器50、存储器51、输入装置52、输出装置53和顶视传感器54;计算机设备中处理器50的数量可以是一个或多个,图10中以一个处理器50为例;计算机设备中的处理器50、存储器51、输入装置52、输出装置53和顶视传感器54可以通过总线或其他方式连接,图10中以通过总线连接为例。
存储器51作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的计算机设备定位方法对应的程序指令/模块(例如,计算机设备定位装置中的数据采集模块401、约束确定模块402和位姿确定模块403)。处理器50通过运行存储在存储器51中的软件程序、指令以及模块,从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的计算机设备定位方法。
存储器51可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器51可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器51可进一步包括相对于处理器50远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置52可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置53可包括显示屏等显示设备。
顶视传感器54可以设置在计算机设备的顶部,可以采集计算机设备所处建筑物的内顶面的数据,顶视传感器54具体可以包括激光雷达传感器,声波测距传感器和红外测距传感器等。
实施例六
本发明实施例六还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种计算机设备定位方法,该方法包括:
获取顶视传感器的顶视数据集,其中,所述顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据;
在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征;
根据所述深度约束特征和/或所述轮廓约束特征确定所述计算机设备的目标位姿。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的计算机设备定位方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是,上述计算机设备定位装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种计算机设备定位方法,其特征在于,所述方法包括:
获取顶视传感器的顶视数据集,其中,所述顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据;
获取定位装置的定位数据集;根据定位数据集确定轨迹约束特征;
在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征;
所述在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征,包括:
在顶视数据集中确定预设距离内存在至少三个其他位置点的目标数据,并将所述目标数据加入匹配数据集;
确定所述匹配数据集与预设地图数据匹配成功时,将所述匹配数据集对应的位姿和参与匹配的预设地图数据对应的深度地图位姿作为深度约束特征;
所述在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征,还包括:
确定所述数据对应的至少一个语义形态信息,其中,语义形态信息至少包括外形信息和相对位置信息;
确定所述语义形态信息与预设地图数据对应的地图语义形态信息的匹配度;
根据所述匹配度的数值选择语义形态信息和地图语义形态信息,并将所述语义形态信息对应的位姿和所述地图语义形态信息的轮廓地图位姿作为轮廓约束特征;
根据所述深度约束特征和/或所述轮廓约束特征确定所述计算机设备的目标位姿;
所述根据所述深度约束特征和/或所述轮廓约束特征确定所述计算机设备的目标位姿,包括:
按照预设代价公式对所述深度约束特征、所述轮廓约束特征和所述轨迹约束特征中至少一种进行非线性优化;
确定深度约束特征、轮廓约束特征和轨迹约束特征中至少一个的约束权重;
将所述深度约束特征、所述轮廓约束特征和所述轨迹约束特征中至少一个以及对应的约束权重代入目标位姿代价关系;
迭代调整所述目标位姿代价关系中的位姿,使得所述目标位姿代价关系对应的结果值小于标准阈值;
将所述结果值小于标准阈值时所述目标位姿代价关系中的位姿作为计算机设备的目标位姿。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述语义形态信息与预设地图数据对应的地图语义形态信息的匹配度,包括:
确定预设地图数据中至少一个地图语义形态信息;
分别确定所述语义形态信息与各所述地图语义形态信息的外形匹配度和相对位置匹配度;
针对至少一个所述地图语义形态信息,将对应的外形匹配度和相对位置匹配度之和作为匹配度。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据定位数据集确定轨迹约束特征,包括:
获取定位数据集内位移数据对应的时间戳信息;
通过至少两个时间戳信息对应的位移数据确定位姿变化,将所述位姿变化作为轨迹约束特征。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述顶视传感器包括激光雷达传感器、视觉传感器和红外测距传感器中至少一种,所述定位装置包括轮式里程计、基站定位、惯性导航和卫星导航中至少一种。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设地图数据至少包括三维深度地图数据和三维点云地图数据中一种。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述顶视传感器设置在所述计算机设备的顶部。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述顶视传感器的数据采集视野被障碍物遮挡时,改变所述顶视传感器的方向以使所述顶视传感器的数据采集视野不被所述障碍物遮挡,其中,所述障碍物位于所述计算机设备与所述内顶面之间。
8.一种计算机设备定位装置,其特征在于,所述装置包括:
数据采集模块,用于获取顶视传感器的顶视数据集,其中,顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据;
辅助定位模块,用于获取定位装置的定位数据集;
轨迹约束模块,用于根据定位数据集确定轨迹约束特征;约束确定模块,用于在预设地图数据中确定所述顶视数据集的深度约束特征和/或轮廓约束特征;所述约束确定模块包括,
深度数据整理单元,用于在顶视数据集中确定预设距离内存在至少三个其他位置点的目标数据,并将所述目标数据加入匹配数据集;
深度约束确定单元,用于确定所述匹配数据集与预设地图数据匹配成功时,所述匹配数据集对应的位姿和参与匹配的预设地图数据对应的深度地图位姿作为深度约束特征;形状确定单元,用于确定所述数据对应的至少一个语义形态信息,其中,语义形态信息至少包括外形信息和相对位置信息;
匹配度确定单元,用于确定所述语义形态信息与预设地图数据对应地图语义形态信息的匹配度;
所述匹配度确定单元,还用于:确定预设地图数据中至少一个地图语义形态信息;分别确定所述语义形态信息与各所述地图语义形态信息的外形匹配度和相对位置匹配度;针对各所述地图语义形态信息,将对应的外形匹配度和相对位置匹配度之和作为匹配度;
轮廓约束单元,用于根据所述匹配度的数值选择语义形态信息和地图语义形态信息,并将所述语义形态信息对应的位姿和所述地图语义形态信息的轮廓地图位姿作为轮廓约束特征;位姿确定模块,用于根据所述深度约束特征和/或所述轮廓约束特征确定所述计算机设备的目标位姿;
优化模块,用于按照预设代价公式对所述深度约束特征、所述轮廓约束特征和所述轨迹约束特征中至少一种进行非线性优化;
所述位姿确定模块包括:
权重确定单元,用于确定深度约束特征、轮廓约束特征和轨迹约束特征中至少一个的约束权重;
初始化单元,用于将所述深度约束特征、所述轮廓约束特征和所述轨迹约束特征中至少一个以及对应的约束权重代入目标位姿代价关系;
迭代调整单元,用于迭代调整所述目标位姿代价关系中的位姿,使得所述目标位姿代价关系对应的结果值小于标准阈值;
目标确定单元,用于将所述结果值小于标准阈值时所述目标位姿代价关系中的位姿作为目标位姿。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序,
至少一个顶视传感器,用于获取顶视数据集,其中,所述顶视数据集包括计算机设备所处建筑物的内顶面的数据;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的计算机设备定位方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的计算机设备定位方法。
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