CN113109851A - 一种异常检测方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本说明书公开了一种异常检测方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例通过无人设备的GNSS主从天线，获取无人设备的导航信息。根据导航信息确定无人设备的待测位姿，同时，根据实时获取到的激光点云，确定无人设备的第一位姿。然后，根据第一位姿确定无人设备的标准位姿。根据待测位姿与标准位姿之间的差异，判断GNSS主从天线的连接是否存在异常。在此方法中，不需要人为参与检测，可以根据GNSS主从天线接反时会与标准位姿相差较大的原理，判断出GNSS主从天线是否接反，这样可以提高异常检测的准确率及检测效率，并且可以对大量无人设备的GNSS主从天线进行检测。

Description

一种异常检测方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本说明书涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种异常检测方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在自动驾驶领域中，可以通过安装在无人设备上的组合导航设备，获取无人设备的导航信息，并根据获取到的导航信息对无人设备进行定位。其中，组合导航设备包括：全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）主从天线。导航信息可包括：GNSS天线检测到的卫星数量、航向角、俯仰角、横滚角、位置等。

在安装GNSS主从天线时，GNSS主天线和GNSS从天线可能会漏连接或者GNSS主从天线接反等异常情况。而GNSS主从天线连接异常会导致无人设备的定位出错。所以，在对无人设备进行定位之前，通常需要专业人员拆卸装配好的传感器系统，通过标签信息检测传感器系统中的GNSS主从天线是否存在连接异常。

然而，人工检测GNSS主从天线连接是否存在异常，容易出现检测出错的情况，并且人工检测的方式效率较低，不适合对大量无人设备的GNSS主从天线进行检测。

发明内容

本说明书实施例提供一种异常检测方法、装置、存储介质及电子设备，以部分解决上述现有技术存在的问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书提供的一种异常检测方法，包括：

通过无人设备的全球导航卫星系统GNSS主从天线，获取所述无人设备的导航信息；

根据所述导航信息，确定所述无人设备的待测位姿；根据获取到的激光点云，确定所述无人设备的第一位姿；

根据所述第一位姿，确定所述无人设备的标准位姿；

根据所述待测位姿与所述标准位姿，确定所述待测位姿与所述标准位姿之间的差异；

根据所述差异，判断所述GNSS主从天线的连接是否存在异常。

可选地，所述导航信息包括：所述GNSS主天线检测到的卫星数量；

在获取所述无人设备的待测位姿之前，所述方法还包括：

根据所述GNSS主天线检测到的卫星数量，判断所述GNSS主天线与所述无人设备是否连接；

若所述GNSS主天线检测到的卫星数量小于第一预设阈值，确定所述GNSS主天线与所述无人设备未连接。

可选地，所述导航信息包括：所述GNSS主从天线均检测到的卫星数量；

在获取所述无人设备的待测位姿之前，所述方法还包括：

根据所述GNSS主从天线均检测到的卫星数量，判断所述GNSS主从天线中是否至少一个未与所述无人设备连接；

若所述GNSS主从天线均检测到的卫星数量小于第二预设阈值，确定所述GNSS主从天线中至少一个与所述无人设备未连接。

可选地，根据获取到的激光点云，确定所述无人设备的第一位姿，具体包括：

通过所述无人设备的激光雷达实时获取激光点云；

根据获取到的激光点云以及高精地图，确定所述无人设备的第一位姿。

可选地，所述导航信息包括：所述无人设备的位置；

根据获取到的激光点云以及高精地图，确定所述无人设备的第一位姿，具体包括：

根据所述无人设备的位置，从预先存储的高精地图中确定包含所述位置的局部高精地图；

将获取到的激光点云与所述局部高精地图进行匹配；

根据匹配结果，确定所述无人设备的第一位姿。

可选地，将获取到的激光点云与所述局部高精地图进行匹配，具体包括：

将获取到的激光点云分割成多个激光点云集合；

得到每个激光点云集合所对应的描述子；

针对每个激光点云集合，根据该激光点云集合中的点云，确定该激光点云集合所对应的描述子；

根据每个描述子，将所述每个描述子与所述局部高精地图进行匹配。

可选地，所述待测位姿包括：待测航向角，所述标准位姿包括：标准航向角。

本说明书提供的一种异常检测装置，包括：

获取模块，用于通过无人设备的全球导航卫星系统GNSS主从天线，获取所述无人设备的导航信息；

待测位姿确定模块，用于根据所述导航信息，确定所述无人设备的待测位姿；

第一位姿确定模块，用于根据获取到的激光点云，确定所述无人设备的第一位姿；

标准位姿确定模块，用于根据所述第一位姿，确定所述无人设备的标准位姿；

差异确定模块，用于根据所述待测位姿与所述标准位姿，确定所述待测位姿与所述标准位姿之间的差异；

判断模块，用于根据所述差异，判断所述GNSS主从天线的连接是否存在异常。

本说明书提供的一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的异常检测方法。

本说明书提供的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的异常检测方法。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

本说明书实施例通过无人设备的GNSS主从天线，获取无人设备的导航信息。根据导航信息确定无人设备的待测位姿，同时，根据实时获取到的激光点云，确定无人设备的第一位姿。然后，根据第一位姿确定无人设备的标准位姿。根据待测位姿与标准位姿之间的差异，判断GNSS主从天线的连接是否存在异常。在此方法中，不需要人为参与检测，可以根据GNSS主从天线接反时会与标准位姿相差较大的原理，判断出GNSS主从天线是否接反，这样可以提高异常检测的准确率及检测效率，并且可以对大量无人设备的GNSS主从天线进行检测。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：

图1为本说明书实施例提供的异常检测流程示意图；

图2为本说明书实施例提供的判断GNSS主从天线是否接反的示意图；

图3为本说明书实施例提供的判断GNSS主从天线是否与无人设备连接的示意图；

图4为本说明书实施例提供的异常检测装置结构示意图；

图5为本说明书实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

本说明书实施例中，无人设备能够安全行驶离不开自动驾驶系统，而自动驾驶系统包括：传感器系统（感知系统）、决策系统、定位系统等。其中，定位系统的定位精度取决于传感器系统获取信息的精度。

对于传感器系统，传感器系统又包括各种传感器设备和多源传感器处理系统。本说明书实施例中，当传感器设备为GNSS主从天线时，可以通过无人设备的GNSS主从天线获取导航信息，判断GNSS主从天线是否都与无人设备进行连接或者判断GNSS主从天线是否接反。

在判断GNSS主从天线是否与无人设备连接时，可以根据GNSS主从天线检测到的卫星数量，直接可以确定GNSS主从天线是否与无人设备连接。在确定GNSS主从天线都与无人设备连接之后，就需要判断GNSS主从天线是否接反。

在判断GNSS主从天线是否接反时，由于GNSS主从天线接反会导致GNSS主从天线获取到的待测位姿与标准位姿相差较大，所以，可以将GNSS主从天线获取的待测位姿与标准位姿进行比较，从而判断GNSS主从天线是否接反。

在判断GNSS主从天线是否接反之后，可以根据判断结果，对无人设备进行定位。

为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

图1为本说明书实施例提供的异常检测流程示意图，包括：

S100：通过无人设备的全球导航卫星系统GNSS主从天线，获取所述无人设备的导航信息。

S102：根据所述导航信息，确定所述无人设备的待测位姿。

在本说明书实施例中，图1所示的步骤S100~步骤S110的异常检测方法，主要是对GNSS主从天线是否接反进行检测。

在本说明书实施例中，无人设备可包括无人车和无人机，所述的无人设备可用于物流配送领域，既包括外卖、配送等即时配送领域，也包括其他非即时配送领域。

在本说明书实施例中，无人设备可以通过GNSS主从天线实时获取无人设备的导航信息。其中，导航信息可以包括：GNSS主天线检测到的卫星数量、GNSS主从天线均检测到的卫星数量、GNSS主从天线获取的待测位姿和无人设备的位置等信息。因此，可以根据导航信息，确定GNSS主从天线获取的无人设备的待测位姿。其中，待测位姿包括：待测航向角。

在本说明书实施例中，在对GNSS主从天线是否接反进行检测时，可以根据待测位姿、实时获取的激光点云和高精地图，判断GNSS主从天线是否接反。如图2所示。

S104：根据实时获取到的激光点云，确定所述无人设备的第一位姿。

在本说明书实施例中，可以通过安装在无人设备上的激光雷达实时采集无人设备周围的激光点云。根据获取到的激光点云以及高精地图，确定无人设备的第一位姿。

具体的，为了提高匹配效率，可以先根据导航信息中的无人设备的位置，从预先存储的高精地图中确定出包含无人设备位置预设范围内的局部高精地图。比如，可以以无人设备的位置为圆心，50m为半径所覆盖的圆形范围内的高精地图作为局部高精地图。进一步，将激光点云与局部高精地图进行匹配。根据匹配结果，确定无人设备的位姿，作为第一位姿。

再进一步，可以将获取到的激光点云分割成多个激光点云集合，针对每个激光点云集合，根据该激光点云集合中的点云，确定该激光点云集合所对应的描述子。其中，描述子可以描述激光点云集合中每个点云的位置信息以及点云强度。然后，将每个描述子与局部高精地图进行匹配。这种匹配方法不需要将激光点云中的每个点云都有局部高精地图进行匹配，而是通过描述子与高精地图进行匹配，这样可以提高匹配效率。

需要说明的是，步骤S102与步骤S104的执行顺序不分先后。另外，本说明书中对激光点云与高精地图的匹配方法不作限制。

S106：根据所述第一位姿，确定所述无人设备的标准位姿。

S108：根据所述待测位姿与所述标准位姿，确定所述待测位姿与所述标准位姿之间的差异。

S110：根据所述差异，判断所述GNSS主从天线的连接是否存在异常。

在本说明书实施例中，在通过步骤S104确定无人设备的第一位姿之后，可以直接将第一位姿作为标准位姿。然后，根据步骤S102中确定的无人设备的待测位姿，将待测位姿与标准位姿（这里指第一位姿）进行比较。根据待测位姿与标准位姿（这里指第一位姿）之间的差异，判断GNSS主从天线的连接是否存在异常。这里的GNSS主从天线的连接是否存在异常是指GNSS主从天线是否接反。其中，标准位姿包括：标准航向角。

具体的，若待测位姿与标准位姿之间的差异大于差异阈值，则GNSS主从天线的连接存在异常。若待测位姿与标准位姿之间的差异小于差异阈值，则GNSS主从天线的连接正常。

此外，在通过步骤S104确定无人设备的第一位姿之后，可以不直接将第一位姿作为标准位姿，而是通过无人设备的惯性测量单元，获取无人设备的第二位姿。将第一位姿与第二位姿进行融合，得到第三位姿，并将第三位姿作为标准位姿。最后，根据待测位姿与标准位姿（这里指第三位姿）之间的差异，判断GNSS主从天线的连接是否存在异常。

具体的，通过惯性测量单元，获取无人设备的角速度和加速度，根据角速度和加速度，确定无人设备的第二位姿。

针对图1所示的异常检测方法，以无人设备的位姿为航向角为例，对上述步骤S100~步骤S110进行说明。

具体的，通过GNSS主从天线，获取无人设备的待测位姿，其中，待测位姿包括待测航向角。同时，通过激光点云与高精地图匹配得到无人设备的第一位姿，然后，根据第一位姿确定标准位姿。其中，标准位姿包括标准航向角。根据标准航向角与待测航向角之间的差异，判断GNSS主从天线的连接是否存在异常（判断GNSS主从天线的是否接反）。理论上，若待测航向角与标准航向角相差180度，可以确定GNSS主从天线的连接存在异常（接反）。若待测航向角与标准航向角相差的角度远远小于180度，可以确定GNSS主从天线的连接正常（未接反）。

通过上述图1所示的方法可见，本说明书通过无人设备的GNSS主从天线，获取无人设备的导航信息。根据导航信息确定无人设备的待测位姿，同时，根据实时获取到的激光点云，确定无人设备的第一位姿。然后，根据第一位姿确定无人设备的标准位姿。根据待测位姿与标准位姿之间的差异，判断GNSS主从天线的连接是否存在异常。在此方法中，不需要人为参与检测，可以根据GNSS主从天线接反时会与标准位姿相差较大的原理，判断出GNSS主从天线是否接反，这样可以提高异常检测的准确率及检测效率，并且可以对大量无人设备的GNSS主从天线进行检测。

进一步的，在检测GNSS主从天线是否接反之前，需要判断GNSS主从天线是否与无人设备连接。

具体的，可以根据导航信息中的GNSS主从天线检测到的卫星数量进行判断。

进一步，可以根据GNSS主天线检测到的卫星数量，判断GNSS主天线与无人设备是否连接。若GNSS主天线检测到的卫星数量小于第一预设阈值，则确定GNSS主天线与无人设备未连接。在这种情况下，就不需要判断GNSS主从天线是否接反。

若GNSS主天线检测到的卫星数量大于第一预设阈值，则确定GNSS主天线与无人设备连接。在这种情况下，只能确定GNSS主天线与无人设备连接，并不能确定GNSS从天线是否与无人设备连接。

因此，可以在确定GNSS主天线与无人设备连接的情况下，再根据GNSS主从天线均检测到的卫星数量，判断GNSS从天线是否与无人设备连接。若GNSS主从天线均检测到的卫星数量小于第二预设阈值，则确定GNSS从天线与无人设备未连接。这时也不需要判断GNSS主从天线是否接反。

若GNSS主从天线均检测到的卫星数量大于第二预设阈值，则确定GNSS从天线与无人设备连接，并且可以确定GNSS主从天线都与无人设备连接。如图3所示。这时需要判断GNSS主从天线是否接反。

除了上述方法之外，还可以根据GNSS主从天线均检测到的卫星数量，判断GNSS主从天线中是否至少一个未与无人设备连接。若GNSS主从天线均检测到的卫星数量小于第二预设阈值，则确定GNSS主从天线中至少一个与无人设备未连接。这种情况，就不需要判断GNSS主从天线是否接反。

若GNSS主从天线均检测到的卫星数量大于第二预设阈值，则确定GNSS主从天线都与无人设备连接。这种情况，就需要判断GNSS主从天线是否接反。

在确定GNSS主从天线都与无人设备连接之后，可以执行图1中所示的异常检测方法，判断GNSS主从天线是否接反。

另外，在确定GNSS主从天线与无人设备连接之后，在获取GNSS主从天线得到的待测位姿之前，可以先根据无人设备安装的GNSS主从天线所接收到的GNSS信号，判断接收到的GNSS信号是否正常。其中，GNSS信号是否正常是指GNSS信号是否可用。而不可用的GNSS信号可包括：受到噪声干扰的GNSS信号、被遮挡的GNSS信号和多径效应太强的GNSS信号等。

具体的，可以根据接收到的GNSS信号的频率、强度和多径效应，判断接收到的GNSS信号是否正常。进一步，当GNSS信号频率发生突变时，GNSS信号可能受到了噪声干扰。当GNSS信号强度太弱时，GNSS信号可能被遮挡。

此外，还可以根据通过GNSS信号得到的载波相位数据、伪距数据和多普勒数据，判断接收到的GNSS信号是否正常。

经判断，若接收到的GNSS信号正常，可以根据GNSS主天线获取的数据与GNSS从天线获取的数据，确定无人设备的位姿，作为待测位姿。其中，GNSS主从天线获取的数据可包括：载波相位数据、伪距数据和多普勒数据等。无人设备的位姿可包括：位置、俯仰角、航向角和横滚角等。

根据上述图1所示的异常检测步骤S100~步骤S110，在确定GNSS主从天线与无人设备连接之后，可以将图1所示的异常检测方法应用于未执行任务的无人设备和正在执行任务的无人设备。

当无人设备未执行任务时（即，当无人设备处于静止状态时），可以通过GNSS主从天线获取无人设备的待测位姿以及通过激光点云与高精地图匹配得到无人设备的第一位姿。然后，根据第一位姿确定标准位姿。根据待测位姿和标准位姿之间的差异，判断GNSS主从天线的连接是否存在异常（判断GNSS主从天线的是否接反）。

当无人设备正在执行任务时（即，当无人设备处于运动状态时），同样可以通过GNSS主从天线获取无人设备的待测位姿以及通过激光点云与高精地图匹配得到无人设备的第一位姿。然后，根据第一位姿确定标准位姿。根据待测位姿和标准位姿之间的差异，判断GNSS主从天线的连接是否存在异常（判断GNSS主从天线的是否接反）。

不管无人设备是否正在执行任务，都可以在判断GNSS主从天线的连接是否存在异常之后，根据判断结果，对无人设备进行定位。

具体的，当无人设备未执行任务时，若GNSS主从天线的连接存在异常，可以通过无人设备进行报警，也可以将GNSS主从天线的连接存在异常的信息提示给预先存储的运维人员。在运维人员修正GNSS主从天线的连接之后，可以根据GNSS主从天线获取的待测位姿以及标准位姿，对无人设备进行定位。

当无人设备正在执行任务时，若确定GNSS主从天线的连接存在异常，可以通过激光雷达获取激光点云，并将激光点云与高精地图进行匹配，得到无人设备的第一位姿。然后，根据第一位姿确定标准位姿。根据标准位姿，对无人设备进行定位。相反，若确定GNSS主从天线的连接正常，可以根据GNSS主从天线获取到的待测位姿以及标准位姿，对无人设备进行定位。

进一步，当无人设备正在执行任务时，可以根据无人设备的定位周期，实时检测GNSS主从天线的连接是否存在异常。但是，对GNSS主从天线进行实时地异常检测，会造成较大的计算量。因此，为了减少计算量，可以在无人设备打开电源之后的第一次定位过程中，检测GNSS主从天线的连接是否存在异常。

以上为本说明书实施例提供的异常检测方法，基于同样的思路，本说明书还提供了相应的装置、存储介质和电子设备。

图4为本说明书实施例提供的一种异常检测装置的结构示意图，所述装置包括：

获取模块401，用于通过无人设备的全球导航卫星系统GNSS主从天线，获取所述无人设备的导航信息；

待测位姿确定模块402，用于根据所述导航信息，确定所述无人设备的待测位姿；

第一位姿确定模块403，用于根据获取到的激光点云，确定所述无人设备的第一位姿；

标准位姿确定模块404，用于根据所述第一位姿，确定所述无人设备的标准位姿；

差异确定模块405，用于根据所述待测位姿与所述标准位姿，确定所述待测位姿与所述标准位姿之间的差异；

判断模块406，用于根据所述差异，判断所述GNSS主从天线的连接是否存在异常。

可选地，所述导航信息包括：所述GNSS主天线检测到的卫星数量。

在获取所述无人设备的待测位姿之前，所述待测位姿确定模块402还用于，根据所述GNSS主天线检测到的卫星数量，判断所述GNSS主天线与所述无人设备是否连接；若所述GNSS主天线检测到的卫星数量小于第一预设阈值，确定所述GNSS主天线与所述无人设备未连接。

可选地，所述导航信息包括：所述GNSS主从天线均检测到的卫星数量。

在获取所述无人设备的待测位姿之前，所述待测位姿确定模块402还用于，根据所述GNSS主从天线均检测到的卫星数量，判断所述GNSS主从天线中是否至少一个未与所述无人设备连接；若所述GNSS主从天线均检测到的卫星数量小于第二预设阈值，确定所述GNSS主从天线中至少一个与所述无人设备未连接。

可选地，所述第一位姿确定模块403具体用于，通过所述无人设备的激光雷达实时获取激光点云；根据获取到的激光点云以及高精地图，确定所述无人设备的第一位姿。

可选地，所述导航信息包括：所述无人设备的位置。

可选地，所述第一位姿确定模块403具体用于，根据所述无人设备的位置，从预先存储的高精地图中确定包含所述位置的局部高精地图；将获取到的激光点云与所述局部高精地图进行匹配；根据匹配结果，确定所述无人设备的第一位姿。

可选地，所述第一位姿确定模块403具体用于，将获取到的激光点云分割成多个激光点云集合；得到每个激光点云集合所对应的描述子；针对每个激光点云集合，根据该激光点云集合中的点云，确定该激光点云集合所对应的描述子；根据每个描述子，将所述每个描述子与所述局部高精地图进行匹配。

可选地，所述待测位姿包括：待测航向角，所述标准位姿包括：标准航向角。

本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可用于执行上述图1提供的异常检测方法。

基于图1所示的异常检测方法，本说明书实施例还提供了图5所示的无人设备的结构示意图。如图5，在硬件层面，该无人设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述图1所述的异常检测方法。

当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进（例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进）还是软件上的改进（对于方法流程的改进）。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件（Programmable Logic Device, PLD）（例如现场可编程门阵列（Field Programmable GateArray，FPGA））就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器（logic compiler）”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言（Hardware Description Language，HDL），而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL（Advanced Boolean Expression Language）、AHDL（Altera Hardware DescriptionLanguage）、Confluence、CUPL（Cornell University Programming Language）、HDCal、JHDL（Java Hardware Description Language）、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL（RubyHardware Description Language）等，目前最普遍使用的是VHDL（Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language）与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该（微）处理器执行的计算机可读程序代码（例如软件或固件）的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20 以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：

通过无人设备的全球导航卫星系统GNSS主从天线，获取所述无人设备的导航信息；

根据所述导航信息，确定所述无人设备的待测位姿；根据实时获取到的激光点云，确定所述无人设备的第一位姿；

根据所述第一位姿，确定所述无人设备的标准位姿；

根据所述待测位姿与所述标准位姿，确定所述待测位姿与所述标准位姿之间的差异；

根据所述差异，判断所述GNSS主从天线的连接是否存在异常。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述导航信息包括：GNSS主天线检测到的卫星数量；

在获取所述无人设备的待测位姿之前，所述方法还包括：

根据所述GNSS主天线检测到的卫星数量，判断所述GNSS主天线与所述无人设备是否连接；

若所述GNSS主天线检测到的卫星数量小于第一预设阈值，确定所述GNSS主天线与所述无人设备未连接。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述导航信息包括：所述GNSS主从天线均检测到的卫星数量；

在获取所述无人设备的待测位姿之前，所述方法还包括：

根据所述GNSS主从天线均检测到的卫星数量，判断所述GNSS主从天线中是否至少一个未与所述无人设备连接；

若所述GNSS主从天线均检测到的卫星数量小于第二预设阈值，确定所述GNSS主从天线中至少一个与所述无人设备未连接。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据实时获取到的激光点云，确定所述无人设备的第一位姿，具体包括：

通过所述无人设备的激光雷达实时获取激光点云；

根据获取到的激光点云以及高精地图，确定所述无人设备的第一位姿。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述导航信息包括：所述无人设备的位置；

根据获取到的激光点云以及高精地图，确定所述无人设备的第一位姿，具体包括：

根据所述无人设备的位置，从预先存储的高精地图中确定包含所述位置的局部高精地图；

将获取到的激光点云与所述局部高精地图进行匹配；

根据匹配结果，确定所述无人设备的第一位姿。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将获取到的激光点云与所述局部高精地图进行匹配，具体包括：

将获取到的激光点云分割成多个激光点云集合；

针对每个激光点云集合，根据该激光点云集合中的点云，确定该激光点云集合所对应的描述子；

根据每个描述子，将所述每个描述子与所述局部高精地图进行匹配。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待测位姿包括：待测航向角，所述标准位姿包括：标准航向角。

8.一种异常检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于通过无人设备的全球导航卫星系统GNSS主从天线，获取所述无人设备的导航信息；

待测位姿确定模块，用于根据所述导航信息，确定所述无人设备的待测位姿；

第一位姿确定模块，用于根据获取到的激光点云，确定所述无人设备的第一位姿；

标准位姿确定模块，用于根据所述第一位姿，确定所述无人设备的标准位姿；

差异确定模块，用于根据所述待测位姿与所述标准位姿，确定所述待测位姿与所述标准位姿之间的差异；

判断模块，用于根据所述差异，判断所述GNSS主从天线的连接是否存在异常。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-7任一项所述的方法。

Images