CN116592876B - 定位装置及定位装置的定位方法 - Google Patents

定位装置及定位装置的定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116592876B
CN116592876B CN202310870283.4A CN202310870283A CN116592876B CN 116592876 B CN116592876 B CN 116592876B CN 202310870283 A CN202310870283 A CN 202310870283A CN 116592876 B CN116592876 B CN 116592876B
Authority
CN
China
Prior art keywords
positioning
positioning device
target environment
image information
data
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.)
Active
Application number
CN202310870283.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116592876A (zh
Inventor
杜华
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 Yuanke Fangzhou Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Yuanke Fangzhou 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 Yuanke Fangzhou Technology Co ltd filed Critical Beijing Yuanke Fangzhou Technology Co ltd
Priority to CN202310870283.4A priority Critical patent/CN116592876B/zh
Publication of CN116592876A publication Critical patent/CN116592876A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116592876B publication Critical patent/CN116592876B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/005Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 with correlation of navigation data from several sources, e.g. map or contour matching
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20Instruments for performing navigational calculations
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804Creation or updating of map data
    • G01C21/3833Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3841Data obtained from two or more sources, e.g. probe vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本申请公开了一种定位装置及定位装置的定位方法,属于定位技术领域。定位装置包括:装置本体;定位标识组件,用于作为地图标识布置于目标环境,包括至少一个特征标识;至少一个光学传感器,用于采集目标环境的图像信息,包括定位标识组件的图像信息;至少一个惯性传感器,用于采集定位装置的运动参数信息;识别定位单元,用于基于目标环境的图像信息和定位装置的运动参数信息,得到定位装置的定位数据。该装置有利于提高定位精度和可靠性。

Description

定位装置及定位装置的定位方法
技术领域
本申请属于定位技术领域,尤其涉及一种定位装置及定位装置的定位方法。
背景技术
视觉Slam通过摄像头感知周边自然环境,实现实时同步定位和构建地图。视觉Slam技术因其效率、精度和便捷性等综合性能良好,被越来越多地用于AR、VR、XR等虚实融合***的定位领域,采用Slam方法实时获取目标体(如头显、摄像机等)的空间位姿,该位姿数据传入CG软件驱动虚拟镜头以进行虚拟画面的成像渲染。
同时,视觉Slam在XR领域的定位应用时,定位精度低、可靠性差。
发明内容
本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本申请提出一种定位装置及定位装置的定位方法,有效提高定位精度和可靠性。
第一方面,本申请提供了一种定位装置,包括:
定位标识组件,所述定位标识组件用于作为地图标识布置于目标环境,所述定位标识组件包括至少一个特征标识;
至少一个光学传感器,所述光学传感器用于采集所述目标环境的图像信息,所述目标环境的图像信息包括所述定位标识组件的图像信息;
至少一个惯性传感器,所述惯性传感器用于采集定位装置的运动参数信息;
识别定位单元,所述识别定位单元与所述光学传感器和所述惯性传感器电连接,所述识别定位单元用于在所述目标环境中识别所述定位标识组件,并基于所述目标环境的图像信息和所述定位装置的运动参数信息,得到所述定位装置的定位数据。
根据本申请的定位装置,通过定位标识组件作为地图标识,光学传感器采集目标环境的图像信息,惯性传感器采集定位装置的运动参数信息,识别定位标识组件,识别定位单元基于目标环境的图像信息和定位装置的运动参数信息,得到定位装置的定位数据,有效提高定位精度和可靠性。
根据本申请的一个实施例,所述定位标识组件包括至少一个标尺,所述标尺用于确定所述目标环境的尺度信息。
根据本申请的一个实施例,所述定位标识组件为尺寸确定的空间结构,所述空间结构形成所述标尺,至少两个所述特征标识在所述目标环境的位置信息确定。
根据本申请的一个实施例,所述特征标识为特征编码点,所述识别定位单元用于基于所述定位标识组件的图像信息,确定所述特征编码点的唯一身份标识。
根据本申请的一个实施例,所述特征编码点为基于空间特征编码的空间编码点或基于时域特征编码的时序编码点。
根据本申请的一个实施例,所述特征标识为无编码标记点,所述识别定位单元用于基于所述定位标识组件的图像信息,识别所述无编码标记点的空间分布拓扑结构特征,确定所述无编码标记点的唯一身份标识。
根据本申请的一个实施例,所述识别定位单元用于基于所述定位标识组件的图像信息,建立所述目标环境的定位地图,基于所述目标环境的图像信息和所述定位装置的运动参数信息,得到所述定位装置在所述定位地图上的所述定位数据。
根据本申请的一个实施例,还包括:
光源模块和滤光模块,所述光源模块和所述滤光模块设置于所述装置本体,所述光源模块用于对所述定位标识组件进行补光,所述滤光模块用于对所述光学传感器采集的光线进行过滤,所述滤光模块的带通波段与所述光源模块的发光波段或所述定位标识组件的发光波段相匹配。
根据本申请的一个实施例,所述光源模块的发光波段为近红外光波段。
第二方面,本申请提供了一种定位装置的定位方法,该定位装置的定位方法包括:
获取目标环境的图像信息和定位装置的运动参数信息,所述目标环境的图像信息包括定位标识组件的图像信息;基于所述目标环境的图像信息和所述定位装置的运动参数信息,得到所述定位装置的定位数据。
根据本申请的定位装置的定位方法,通过定位标识组件作为地图标识,光学传感器采集目标环境的图像信息,惯性传感器采集定位装置的运动参数信息,识别定位标识组件,识别定位单元基于目标环境的图像信息和定位装置的运动参数信息,得到定位装置的定位数据,有效提高定位精度和可靠性。
根据本申请的一个实施例,所述基于所述目标环境的图像信息和所述定位装置的运动参数信息,得到所述定位装置的定位数据,包括:
基于所述目标环境的图像信息,确定所述光学传感器的第一定位数据;
基于所述定位装置的运动参数信息,确定所述惯性传感器的第二定位数据;
将所述第一定位数据和所述第二定位数据进行加权计算,确定所述定位数据。
根据本申请的一个实施例,所述基于所述定位装置的运动参数信息,确定所述惯性传感器的第二定位数据,包括:
获取上一时刻的所述第二定位数据;
基于上一时刻的所述第二定位数据和当前时刻的所述定位装置的运动参数信息,确定当前时刻的所述第二定位数据。
根据本申请的一个实施例,所述确定所述定位数据,包括:
在确定目标时段的所述第一定位数据失效的情况下,将所述目标时段的所述第二定位数据作为所述定位数据。
根据本申请的一个实施例,在所述得到所述定位装置的定位数据之前,所述方法还包括:
基于所述定位标识组件的图像信息,建立所述目标环境的定位地图;
所述得到所述定位装置的定位数据,包括:
得到所述定位装置在所述定位地图上的所述定位数据。
根据本申请的一个实施例,所述基于所述定位标识组件的图像信息,建立所述目标环境的定位地图,包括:
基于所述定位标识组件的图像信息进行运动恢复结构计算,对所述定位标识组件进行三维重建,建立所述定位地图。
第三方面,本申请提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第二方面所述的定位装置的定位方法。
第四方面,本申请提供了一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第二方面所述的定位装置的定位方法。
本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本申请实施例提供的定位装置的结构示意图;
图2是本申请实施例提供的定位装置的定位方法的流程示意图;
图3是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
附图标记:
定位装置100、光学传感器111、惯性传感器112、识别定位单元120。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。
相关技术中,视觉Slam在XR领域的定位应用时,用于定位的装置的定位精度差。
下面参考图1描述本申请实施例的定位装置100。
本申请实施例的定位装置100用于对待定位的物体进行定位,获得待定位的物体的定位数据。
如图1所示,本申请实施例的定位装置100包括:光学传感器111、惯性传感器112和识别定位单元120。定位标识组件用于布置于目标环境,目标环境是待定位的物体所在的环境,即待定位的物体在目标环境内移动。
定位标识组件至少包括一个特征标识。
需要说明的是,特征标识在光学传感器111所采集的图像信息中的特征明显,有助于根据目标环境的图像信息,快速识别出定位标识组件。
例如,特征标识可以为逆反射标记点,当近红外光源照亮逆反射标记点,反射至光学传感器111,可以呈现高亮的标记点图像,亮度与背景明显区分,有利于在复杂的光环境中能够便于快速识别。
在该实施例中,定位标识组件作为地图标识,可以根据特征标识快速识别定位标识组件,通过定位标识组件确定目标环境的尺度信息。
光学传感器111用于采集目标环境的图像信息,目标环境的图像信息包括定位标识组件的图像信息。
例如,光学传感器111可以为相机,通过相机采集目标环境的图像信息。
惯性传感器112是检测和测量加速度、倾斜、冲击、振动、旋转和多自由度(DOF)运动的传感器。
在该实施例中,惯性传感器112用于采集定位装置100的运动参数信息,运动参数信息可以包括角速度信息、加速度信息等。
识别定位单元120与光学传感器111和惯性传感器112电连接,识别定位单元120用于在目标环境中识别定位标识组件,并基于目标环境的图像信息和定位装置100的运动参数信息,得到定位装置100的定位数据。
可以理解的是,使用定位装置100的运动参数信息对目标环境的图像信息进行补充,定位装置100的姿态稳定性好,提升姿态测量的稳定性,可以解决虚实融合画面抖动问题。
定位装置100是一种包含惯性传感器112和光学传感器111的融合定位装置,通过装置本体预留通用连接接口,固定光学传感器111和惯性传感器112,将定位标识组件布置在目标环境,通过识别定位单元120进行实时建立,获取待定位的物体的定位数据,实现实时准确定位。
根据本申请实施例的定位装置100,通过定位标识组件作为地图标识,光学传感器111采集目标环境的图像信息,惯性传感器112采集定位装置100的运动参数信息,识别定位标识组件,识别定位单元120基于目标环境的图像信息和定位装置100的运动参数信息,确定定位数据,有效提高定位精度和可靠性。
需要说明的是,该定位装置100还可以包括供电模块和传输模块,供电模块用于为定位装置100供电,供电模块可以是有线电源方式,也可以是无线方式,例如电池、移动电源等;传输模块用于定位装置100与其它装置间的通信或数据传输,传输模块可以是有线传输方式,也可以是无线传输,例如蓝牙、wifi等。
相关技术中,通过环境中的自然特征进行识别定位,受光照强度、变化、自然纹理及可见性等影响,定位结果的鲁棒性较差,容易造成虚实融合换面跳变或卡顿。本申请实施例中的定位标识组件抗复杂环境光干扰性能好,可以解决复杂环境光下虚实融合画面的跳变或卡顿问题。
下面对定位装置100的定位标识组件进行具体介绍。
在一些实施例中,定位标识组件包括至少一个标尺,标尺用于确定目标环境的尺度信息。
在该实时例中,定位标识组件包括至少一个标尺,通过标尺引入标准尺度,可以通过定位标识组件中的标尺确定目标环境的尺度信息,使虚实空间统一尺度,有效提高定位精度。
需要说明的是,定位标识组件作为地图标识,可以用于确定目标环境所在的第一坐标系的尺度信息,通过光学传感器111与目标环境之间的坐标转换关系,可以确定光学传感器111所采集图像信息的尺度信息。
在实际执行中,可以根据定位标识组件的图像信息所表征的尺度信息,确定目标环境中不同位置的尺度信息,使得光学传感器111成像和目标环境的虚实空间统一尺度,提高定位装置100的定位精度。
在一些实施例中,定位标识组件为尺寸确定的空间结构,空间结构形成标尺,至少两个特征标识在目标环境的位置信息确定。
在该实施例中,定位识别组件布置于目标环境,定位标识组件包含至少两个特征标识,至少两个特征标识在目标环境的位置信息确定,至少两个特征标识形成一定的空间结构,所形成的空间结构的尺寸是固定的,以所形成的空间结构作为标尺,通过特征标识确定目标环境的尺度信息,有效提高定位的精度。
在一些实施例中,特征标识为特征编码点,识别定位单元120用于基于定位标识组件的图像信息,确定特征编码点的唯一身份标识。
每个特征编码具有对应的唯一身份标识(Identity document,ID),根据定位标识组件的图像信息,可以确定定位识别组件的特征编码点,进而识别出定位识别组件,有效提高定位精度。
在一些实施例中,特征编码点为基于空间特征编码的空间编码点或基于时域特征编码的时序编码点。
在该实施例中,通过识别定位单元120基于图像信息,确定的特征编码点,特征编码点可以为空间编码点或时序编码点,通过识别定位单元120对编码点解码,确定特征编码的唯一身份标识。
在一些实施例中,特征标识为无编码标记点,识别定位单元120用于基于定位标识组件的图像信息,识别无编码标记点的空间分布拓扑结构特征,确定无编码标记点的唯一身份标识。
例如,定位装置100的无编码标记点可以是无自带编码信息的圆点,在定位装置100建图和定位的过程中,大部分圆点ID的时域性一致,当跟踪失败时,通过圆点在图像上的周边局部拓扑特征进行ID识别。
需要说明的是,ID识别在建图过程中,通过将已经重建的标识点云进行三角剖分,任意时刻图像中的标识点也进行三角剖分,当跟踪失败时,在该时刻图像中标识点形成的所有三角形中查找与地图中最相似的三角形的作为同名三角形,赋予对应的地图标识点ID。
在该实施例中,识别定位组件确定目标环境的图像信息,识别定位单元120基于目标环境的图像信息,通过无编码标记点的空间分布拓扑结构特征,确定无编码标记点的唯一身份标识,建立目标环境的定位地图,有利于实现精准定位功能。
在一些实施例中,识别定位单元120用于基于定位标识组件的图像信息,建立目标环境的定位地图,基于目标环境的图像信息和定位装置100的运动参数信息,得到定位装置100在定位地图上的定位数据。
在该实施例中,通过识别定位单元120与光学传感器111和惯性传感器112电连接,识别定位单元120基于定位标识组件的图像信息,建立目标环境的定位地图,基于目标环境的图像信息和定位装置100的运动参数信息,得到定位装置100在定位地图上的定位数据,实现精准定位功能。
在一些实施例中,定位装置100还包括:
光源模块和滤光模块,光源模块和滤光模块设置于装置本体,光源模块用于对定位标识组件进行补光,滤光模块用于对光学传感器111采集的光线进行过滤,滤光模块的带通波段与光源模块的发光波段或定位标识组件的发光波段相匹配。
光源模块用于对定位标识组件进行补光,发光波长限制在一定波段范围内,例如近红外光,有利于减少环境光对定位标识组件的干扰。
滤光模块用于对光学传感器111采集的光线进行过滤,滤光模块的带通波段与光源模块相匹配,或与定位标识主动发射的光线波段相匹配,有利于减少不必要的光线干扰。
在该实施例中,光源模块对定位标识组件进行补光,滤光模块对光学传感器111进行过滤,配合完成精准定位功能。
在一些实施例中,光源模块的发光波段为近红外光波段。
例如,光学传感器111带有同轴LED光源,采用近红外波段,用于区别环境中的可见光干扰,通常光学传感器111加装近红外带通滤镜。
在该实施例中,当光源模块的近红外光源照亮逆反射标记点,反射至光学传感器111,可以呈现高亮的标记点图像,亮度与背景明显区分,有利于在复杂的光环境中能够便于快速识别。
下面介绍一个具体的实施例。
定位装置100的定位标识组件置于目标环境中,光学传感器111和惯性传感器112置于定位装置100中,识别定位单元120与光学传感器111和惯性传感器112电连接。
定位装置100的定位标识组件包括特征标识,特征标识为特征编码点,识别定位单元120用于确定特征编码点的唯一身份标识。
在该实施例中,通过检测定位标识组件110包含的特征标识,确定特征编码点的唯一身份标识,基于光学传感器111采集目标环境的图像信息,惯性传感器112采集定位装置100的运动参数信息,得到定位数据,定位数据稳定性更高,静态精度更高。
本申请实施例还提供一种基于上述定位装置100的定位方法。
如图2所示,该定位装置100的定位方法包括:步骤210和步骤220。
步骤210、获取目标环境的图像信息和定位装置100的运动参数信息。
在该步骤中,通过光学传感器111采集目标环境的图像信息,同时,通过惯性传感器112采集定位装置100的运动参数信息。
步骤220、基于目标环境的图像信息和定位装置100的运动参数信息,得到定位装置100的定位数据。
在该实施例中,通过惯性传感器112获取运动参数信息,包括角速度信息和加速度信息,识别定位单元120基于定位标识组件和光学传感器111中目标环境的图像信息和惯性传感器112中的运动参数信息进行加权计算,得到定位装置100的定位数据。
根据本申请实施例提供的定位装置100的定位方法,通过定位标识组件作为地图标识,光学传感器111采集目标环境的图像信息,惯性传感器112采集定位装置100的运动参数信息,识别定位标识组件,识别定位单元120基于目标环境的图像信息和定位装置100的运动参数信息,得到定位装置100的定位数据,有效提高定位精度和可靠性。
在一些实施例中,基于目标环境的图像信息和定位装置100的运动参数信息,得到定位装置100的定位数据,可以包括:
基于目标环境的图像信息,确定光学传感器111的第一定位数据;
基于定位装置100的运动参数信息,确定惯性传感器112的第二定位数据;
将第一定位数据和第二定位数据进行加权计算,确定定位数据。
运动参数信息包括惯性传感器112直接采集到的加速度信息和角速度信息,第二定位数据是根据运动参数信息计算得到的,包括位置、姿态和速度等数据。
在该实施例中,基于目标环境的图像信息和定位装置100的运动参数信息,确定光学传感器111的第一定位数据和惯性传感器112的第二定位数据,将第一定位数据和第二定位数据进行加权计算,获得定位数据,有效提高定位精度,提高数据稳定性。
在实际执行中,光学传感器111绑定第二坐标系,惯性传感器112绑定第三坐标系,获取第三坐标系与第二坐标系间的第一变换矩阵,第三坐标系与第二坐标系相对静止。
惯性传感器112包括至少一个三轴角速度计和三轴加速度计,分别提供第三坐标系下的第一角速度和第一加速度。
惯性传感器112还包括磁力计,磁力计与第四坐标系绑定,第四坐标系与第一坐标系相对静止。
将第一角速度和第一加速度通过第一变换矩阵变换至第二坐标系下,得到第二角速度和第二加速度。
获取定位标识组件在目标环境所在的第一坐标系下的空间结构,即第一空间坐标集,经计算得到定位装置100在第一坐标系下的第一位置信息和第一姿态信息。
根据光学传感器111采集的图像信息进行运动恢复结构计算,对定位标识组件进行三维重建,获取定位标识组件的特征标识在第一坐标系下的空间坐标,即第一空间坐标集。
根据第一空间坐标集、定位标识组件和光学传感器111采集的图像信息进行透视定位计算,获取定位装置100在第一坐标系下的第一位置信息和第一姿态信息。
在一些实施例中,将第四坐标系与第一坐标系校准,获取第二变换矩阵,惯性传感器112的三轴角速度计、三轴加速度计及磁力计组成电子罗盘,用于提供定位装置100在第四坐标系下的第二姿态信息。
将第二姿态信息通过第二变换矩阵变换至第一坐标系下,与第一姿态信息进行加权计算,获得第三姿态信息,第一位置信息与第三姿态信息共同组成第一位姿信息,即定位装置100输出的在第一坐标系下的位姿数据,即定位装置100的定位数据。
在实际执行中,还可以将第一角速度和第一加速度通过第一变换矩阵变换至第二坐标系下,得到第二角速度和第二加速度,再通过第一姿态信息从第二坐标系转换至第一坐标系,获取定位装置100在第一坐标系下的第三角速度和第三加速度,通过积分计算获取第二位置信息和第四姿态信息。
第二位置信息和第一位置信息加权计算获得第三位置信息,第四姿态信息和第一姿态信息加权计算获得第五姿态信息,第三位置信息和第五姿态信息共同组成第二位姿信息,可以作为定位装置100输出的在第一坐标系下的定位数据的另一种表达。
在一些实施例中,基于定位装置100的运动参数信息,确定惯性传感器112的第二定位数据,包括:
获取上一时刻的第二定位数据;
基于上一时刻的第二定位数据和当前时刻的定位装置100的运动参数信息,确定当前时刻的第二定位数据。
在该实施例中,获取上一时刻惯性传感器112的第二定位数据(包括位置、姿态、速度等),根据动力学方程,结合当前时刻定位装置100的运动参数信息(包括加速度信息和角速度信息等),计算获得当前时刻的第二定位数据。
根据动力学方程,由上一时刻定位数据和当前时刻加速度与角速度,计算当前时刻定位数据的预测值,加速度一次积分得到速度,二次积分得到位置,角速度一次积分得到旋转角度,结合得到当前时刻惯性传感器112的位置、姿态、速度等定位数据。
在一些实施例中,确定定位数据,包括:
在确定目标时段的第一定位数据失效的情况下,将目标时段的第二定位数据作为定位数据。
在该实施例中,若一段时间内定位装置100的定位数据丢失,输出目标时段的预测状态量,避免无效数据,提升定位装置100的定位数据稳定性,避免在短时间内光学传感器111被遮挡,定位数据丢失造成的虚实画面分离的穿帮事故。
在一些实施例中,在得到定位装置100的定位数据之前,方法还包括:
基于定位标识组件的图像信息,建立目标环境的定位地图;
得到定位装置100的定位数据,包括:
得到定位装置100在定位地图上的定位数据。
在该实施例中,基于定位标识组件的特征标识,确定目标环境的图像信息,识别定位单元120基于定位标识组件的图像信息,建立目标环境的定位地图,基于目标环境的定位地图和定位装置100的运动参数信息,得到定位装置100在定位地图上的定位数据。
在一些实施例中,基于定位标识组件的图像信息,建立目标环境的定位地图,包括:
基于定位标识组件的图像信息进行运动恢复结构计算,对定位标识组件进行三维重建,建立定位地图。
恢复结构(SFM)计算是一种三维重建方法,用于从运动中实现3D重建,也即从时间序列中的2D图像中推算3D信息。
识别定位单元120基于光学传感器111采集的定位标识组件的图像信息进行恢复结构(SFM)计算,对定位标识组件中的定位标识进行三维重建,获取定位标识在目标环境所在的第一坐标系下的空间结构,即得到第一空间坐标集。
通过将第一空间坐标集、定位标识组件和光学传感器111采集的图像信息和识别定位单元120进行透视定位计算,获取定位装置100在第一坐标系下的第一位置信息和第一姿态信息。
在该实施例中,通过定位标识组件对定位标识组件的图像信息进行恢复结构计算,对定位标识组件的定位标识进行三维重建,获得第一空间坐标集,再将第一空间坐标集进行透视计算,获取定位装置100在第一坐标系下的第一位置信息和第一姿态信息,建立目标环境的定位地图,定位标识组件自带标尺,有利于虚实空间统一尺度,提高定位精度。
下面介绍一种具体实施例。
定位装置100的定位方法主要包括两部分:第二定位数据预测及定位数据更新。具体实现步骤如下:
一、第二定位数据预测部分:
第二定位数据预测部分根据惯性传感器112采样帧率进行计算。
获取当前时刻惯性传感器112的运动参数信息:加速度与角速度。
获取上一时刻惯性传感器112的第二定位数据:位置、姿态、速度等。
根据动力学方程,由上一时刻第二定位数据和当前时刻运动参数信息,计算当前时刻第二定位数据的预测值,加速度一次积分得到速度,二次积分得到位置,角速度一次积分得到旋转角度,结合得到当前时刻惯性传感器112的第二定位数据:位置、姿态、速度,同时得到当前状态的协方差。
按传感器采样频率,持续进行上述动力学方程,预测当前时刻第二定位数据。
二、定位数据更新部分:
定位数据更新部分根据光学传感器111定位更新帧率进行计算。
获取当前时刻第一定位数据。
获取第二定位数据预测部分得到的当前预测第二定位数据。
通过卡尔曼滤波原理,计算卡尔曼增溢,得到当前预测第二定位数据的修正。
根据预测第二定位数据的修正,得到当前时刻真正第二定位数据的估计。
获取状态量中的惯性传感器112世界坐标系与光学传感器111世界坐标系相对姿态,保存一定时域窗口大小的数据,其理想情况下数据保持不变。
计算时域窗口中惯性传感器112世界坐标系与光学传感器111世界坐标系的相对姿态的中值滤波。
获取当前时刻惯性传感器112世界坐标系与光学传感器111世界坐标系的相对姿态,与上述中值滤波结果取逆,理想情况下取逆结果为单位阵。
取逆结果与阈值大小比较,判断当前光学传感器111是否出现异常波动,若出现异常,则定位数据不进行修正,保持原有结果,避免异常。
若一段时间内光学传感器111定位数据丢失,输出预测状态量,避免无效数据,提升定位鲁棒性。
在一些实施例中,如图3所示,本申请实施例还提供一种电子设备300,包括处理器301、存储器302及存储在存储器302上并可在处理器301上运行的计算机程序,该程序被处理器301执行时实现上述定位装置100的定位方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
需要说明的是,本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。
本申请实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质,该非暂态计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述定位装置的定位方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
其中,所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质,包括计算机可读存储介质,如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本申请的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本申请的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (12)

1.一种定位装置,其特征在于,包括:
定位标识组件,所述定位标识组件用于作为地图标识布置于目标环境,所述定位标识组件包括至少一个特征标识;
至少一个光学传感器,所述光学传感器用于采集所述目标环境的图像信息,所述目标环境的图像信息包括所述定位标识组件的图像信息;
至少一个惯性传感器,所述惯性传感器用于采集定位装置的运动参数信息;
识别定位单元,所述识别定位单元与所述光学传感器和所述惯性传感器电连接,所述识别定位单元用于在所述目标环境中识别所述定位标识组件,并基于所述目标环境的图像信息和所述定位装置的运动参数信息,得到所述定位装置的定位数据;
所述特征标识为无编码标记点,所述识别定位单元用于基于所述定位标识组件的图像信息,识别所述无编码标记点的空间分布拓扑结构特征,确定所述无编码标记点的唯一身份标识;
所述识别定位单元用于通过无编码标记点在图像上的周边局部拓扑特征进行唯一身份标识识别,其中,唯一身份标识识别对任意时刻图像中的标识点进行三角剖分,当跟踪失败时,在该时刻图像中标识点形成的所有三角形中查找与地图中最相似的三角形的作为同名三角形,赋予对应的唯一身份标识。
2.根据权利要求1所述的定位装置,其特征在于,所述定位标识组件包括至少一个标尺,所述标尺用于确定所述目标环境的尺度信息。
3.根据权利要求2所述的定位装置,其特征在于,所述定位标识组件为尺寸确定的空间结构,所述空间结构形成所述标尺,至少两个所述特征标识在所述目标环境的位置信息确定。
4.根据权利要求1-3任一项所述的定位装置,其特征在于,所述识别定位单元用于基于所述定位标识组件的图像信息,建立所述目标环境的定位地图,基于所述目标环境的图像信息和所述定位装置的运动参数信息,得到所述定位装置在所述定位地图上的所述定位数据。
5.根据权利要求1-4任一项所述的定位装置,其特征在于,还包括:
光源模块和滤光模块,所述光源模块和所述滤光模块设置于所述装置本体,所述光源模块用于对所述定位标识组件进行补光,所述滤光模块用于对所述光学传感器采集的光线进行过滤,所述滤光模块的带通波段与所述光源模块的发光波段或所述定位标识组件的发光波段相匹配。
6.根据权利要求5所述的定位装置,其特征在于,所述光源模块的发光波段为近红外光波段。
7.一种基于权利要求1-6任一项所述的定位装置的定位方法,其特征在于,包括:
获取目标环境的图像信息和定位装置的运动参数信息,所述目标环境的图像信息包括定位标识组件的图像信息;
基于所述目标环境的图像信息和所述定位装置的运动参数信息,得到所述定位装置的定位数据。
8.根据权利要求7所述的定位装置的定位方法,其特征在于,所述基于所述目标环境的图像信息和所述定位装置的运动参数信息,得到所述定位装置的定位数据,包括:
基于所述目标环境的图像信息,确定所述光学传感器的第一定位数据;
基于所述定位装置的运动参数信息,确定所述惯性传感器的第二定位数据;
将所述第一定位数据和所述第二定位数据进行加权计算,确定所述定位数据。
9.根据权利要求8所述的定位装置的定位方法,其特征在于,所述基于所述定位装置的运动参数信息,确定所述惯性传感器的第二定位数据,包括:
获取上一时刻的所述第二定位数据;
基于上一时刻的所述第二定位数据和当前时刻的所述定位装置的运动参数信息,确定当前时刻的所述第二定位数据。
10.根据权利要求8所述的定位装置的定位方法,其特征在于,所述确定所述定位数据,包括:
在确定目标时段的所述第一定位数据失效的情况下,将所述目标时段的所述第二定位数据作为所述定位数据。
11.根据权利要求7所述的定位装置的定位方法,其特征在于,在所述得到所述定位装置的定位数据之前,所述方法还包括:
基于所述定位标识组件的图像信息,建立所述目标环境的定位地图;所述得到所述定位装置的定位数据,包括:
得到所述定位装置在所述定位地图上的所述定位数据。
12.根据权利要求11所述的定位装置的定位方法,其特征在于,所述基于所述定位标识组件的图像信息,建立所述目标环境的定位地图,包括:
基于所述定位标识组件的图像信息进行运动恢复结构计算,对所述定位标识组件进行三维重建,建立所述定位地图。
CN202310870283.4A 2023-07-17 2023-07-17 定位装置及定位装置的定位方法 Active CN116592876B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310870283.4A CN116592876B (zh) 2023-07-17 2023-07-17 定位装置及定位装置的定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310870283.4A CN116592876B (zh) 2023-07-17 2023-07-17 定位装置及定位装置的定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116592876A CN116592876A (zh) 2023-08-15
CN116592876B true CN116592876B (zh) 2023-10-03

Family

ID=87599473

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310870283.4A Active CN116592876B (zh) 2023-07-17 2023-07-17 定位装置及定位装置的定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116592876B (zh)

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103869814A (zh) * 2012-12-17 2014-06-18 联想(北京)有限公司 一种终端定位和导航方法以及可移动的终端
CN104848858A (zh) * 2015-06-01 2015-08-19 北京极智嘉科技有限公司 二维码以及用于机器人的视觉-惯性组合导航***及方法
CN105928514A (zh) * 2016-04-14 2016-09-07 广州智能装备研究院有限公司 基于图像与惯性技术的agv复合导引***
CN106093954A (zh) * 2016-06-02 2016-11-09 邓湘 一种二维码激光测距车辆定位方法及其设备
CN106382934A (zh) * 2016-11-16 2017-02-08 深圳普智联科机器人技术有限公司 一种高精度移动机器人定位***和方法
CN106444766A (zh) * 2016-10-21 2017-02-22 北京京东尚科信息技术有限公司 Agv 运输车及其控制方法
CN106708051A (zh) * 2017-01-10 2017-05-24 上海极络智能科技有限公司 基于二维码的导航***和方法、导航标记物及导航控制器
CN106969766A (zh) * 2017-03-21 2017-07-21 北京品创智能科技有限公司 一种基于单目视觉和二维码路标的室内自主导航方法
CN107246868A (zh) * 2017-07-26 2017-10-13 上海舵敏智能科技有限公司 一种协同导航定位***及导航定位方法
CN107421540A (zh) * 2017-05-05 2017-12-01 华南理工大学 一种基于视觉的移动机器人导航方法及***
CN107656523A (zh) * 2017-07-31 2018-02-02 广州维绅科技有限公司 仓储agv导航方法及装置、计算机设备及存储介质
CN108088439A (zh) * 2018-01-19 2018-05-29 浙江科钛机器人股份有限公司 一种融合电子地图、二维码和色带的agv复合导航***及方法
CN108592906A (zh) * 2018-03-30 2018-09-28 合肥工业大学 基于二维码和惯性传感器的agv复合导航方法
CN109141410A (zh) * 2018-07-25 2019-01-04 深圳市集大自动化有限公司 Agv组合导航的多传感器融合定位方法
WO2019157925A1 (zh) * 2018-02-13 2019-08-22 视辰信息科技(上海)有限公司 视觉惯性里程计的实现方法及***
CN110345937A (zh) * 2019-08-09 2019-10-18 东莞市普灵思智能电子有限公司 一种基于二维码的导航定姿定位方法和***
CN112097768A (zh) * 2020-11-17 2020-12-18 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人位姿的确定方法、装置、机器人及存储介质
CN112113564A (zh) * 2020-09-21 2020-12-22 上海大学 一种基于图像传感器和惯性传感器的定位方法及***
JP6906262B1 (ja) * 2020-08-20 2021-07-21 上海姜歌机器人有限公司Django Robotics Shanghai Co.,Ltd. ロボットの再位置決め方法、装置及び機器

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103869814A (zh) * 2012-12-17 2014-06-18 联想(北京)有限公司 一种终端定位和导航方法以及可移动的终端
CN108489486A (zh) * 2015-06-01 2018-09-04 北京极智嘉科技有限公司 二维码以及用于机器人的视觉-惯性组合导航***及方法
CN104848858A (zh) * 2015-06-01 2015-08-19 北京极智嘉科技有限公司 二维码以及用于机器人的视觉-惯性组合导航***及方法
CN105928514A (zh) * 2016-04-14 2016-09-07 广州智能装备研究院有限公司 基于图像与惯性技术的agv复合导引***
CN106093954A (zh) * 2016-06-02 2016-11-09 邓湘 一种二维码激光测距车辆定位方法及其设备
CN106444766A (zh) * 2016-10-21 2017-02-22 北京京东尚科信息技术有限公司 Agv 运输车及其控制方法
CN106382934A (zh) * 2016-11-16 2017-02-08 深圳普智联科机器人技术有限公司 一种高精度移动机器人定位***和方法
CN106708051A (zh) * 2017-01-10 2017-05-24 上海极络智能科技有限公司 基于二维码的导航***和方法、导航标记物及导航控制器
CN106969766A (zh) * 2017-03-21 2017-07-21 北京品创智能科技有限公司 一种基于单目视觉和二维码路标的室内自主导航方法
CN107421540A (zh) * 2017-05-05 2017-12-01 华南理工大学 一种基于视觉的移动机器人导航方法及***
CN107246868A (zh) * 2017-07-26 2017-10-13 上海舵敏智能科技有限公司 一种协同导航定位***及导航定位方法
CN107656523A (zh) * 2017-07-31 2018-02-02 广州维绅科技有限公司 仓储agv导航方法及装置、计算机设备及存储介质
CN108088439A (zh) * 2018-01-19 2018-05-29 浙江科钛机器人股份有限公司 一种融合电子地图、二维码和色带的agv复合导航***及方法
WO2019157925A1 (zh) * 2018-02-13 2019-08-22 视辰信息科技(上海)有限公司 视觉惯性里程计的实现方法及***
CN108592906A (zh) * 2018-03-30 2018-09-28 合肥工业大学 基于二维码和惯性传感器的agv复合导航方法
CN109141410A (zh) * 2018-07-25 2019-01-04 深圳市集大自动化有限公司 Agv组合导航的多传感器融合定位方法
CN110345937A (zh) * 2019-08-09 2019-10-18 东莞市普灵思智能电子有限公司 一种基于二维码的导航定姿定位方法和***
JP6906262B1 (ja) * 2020-08-20 2021-07-21 上海姜歌机器人有限公司Django Robotics Shanghai Co.,Ltd. ロボットの再位置決め方法、装置及び機器
CN112113564A (zh) * 2020-09-21 2020-12-22 上海大学 一种基于图像传感器和惯性传感器的定位方法及***
CN112097768A (zh) * 2020-11-17 2020-12-18 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人位姿的确定方法、装置、机器人及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN116592876A (zh) 2023-08-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6171079B1 (ja) 不整合検出システム、複合現実システム、プログラム及び不整合検出方法
KR102198851B1 (ko) 물체의 3차원 모델 데이터 생성 방법
WO2019119289A1 (zh) 一种定位方法、装置及电子设备、计算机程序产品
CN103424112B (zh) 一种基于激光平面辅助的运动载体视觉导航方法
CN109374008A (zh) 一种基于三目摄像头的图像采集***及方法
Bostanci et al. User tracking methods for augmented reality
CN108022264B (zh) 相机位姿确定方法及设备
JP6830140B2 (ja) 運動ベクトル場の決定方法、運動ベクトル場の決定装置、機器、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及び車両
CN110073362A (zh) 用于车道标记检测的***及方法
CN110782492B (zh) 位姿跟踪方法及装置
CN111784748A (zh) 目标跟踪方法、装置、电子设备及移动载具
JP2016045874A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
CN112734765A (zh) 基于实例分割与多传感器融合的移动机器人定位方法、***及介质
JP4132068B2 (ja) 画像処理装置及び三次元計測装置並びに画像処理装置用プログラム
CN110389653B (zh) 用于追踪和渲染虚拟对象的追踪***及用于其的操作方法
CN110751123B (zh) 一种单目视觉惯性里程计***及方法
CN110163963A (zh) 一种基于slam的建图装置和建图方法
CN110096152B (zh) 身体部位的空间定位方法、装置、设备及存储介质
JP2018106661A (ja) 不整合検出システム、複合現実システム、プログラム及び不整合検出方法
CN111127540A (zh) 一种三维虚拟空间自动测距方法及***
CN112447058B (zh) 泊车方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113701750A (zh) 一种井下多传感器的融合定位***
CN111553342B (zh) 一种视觉定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116592876B (zh) 定位装置及定位装置的定位方法
CN116295406A (zh) 一种室内三维定位方法及***

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