CN113325435A - 定位方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
定位方法、装置、设备及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113325435A CN113325435A CN202110582318.5A CN202110582318A CN113325435A CN 113325435 A CN113325435 A CN 113325435A CN 202110582318 A CN202110582318 A CN 202110582318A CN 113325435 A CN113325435 A CN 113325435A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- submap
- scan
- frame
- positioning
- matching
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims description 25
- 230000037431 insertion Effects 0.000 claims description 25
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 10
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 239000002904 solvent Substances 0.000 claims description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 244000000188 Vaccinium ovalifolium Species 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- 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
- G01C21/005—Navigation; 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
-
- 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
- G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
- G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
-
- 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
- G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供一种定位方法，该方法包括：持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取
帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。通过本发明，将每帧scan插入到submap中，所得到的完整的submap的累计误差比较小，用每个完整的submap与空间环境的全局地图相匹配，得到的定位精度比较高，漂移误差也比较小。
Description
技术领域
本发明涉及测绘领域，尤其涉及一种定位方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
目前，激光雷达作为一种高精度的传感器，广泛应用在室内定位，自动驾驶和机器人导航等领域。在室内定位领域中，主要用Scan Matching匹配方法进行激光雷达定位研究。
但是，用Scan Matching匹配方法在定位过程中会产生较大的漂移误差，导致定位精度低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种定位方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决激光雷达定位过程中漂移误差大，导致定位精度低的问题。
第一方面，本发明提供一种定位方法，包括以下步骤：
持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；
将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取
帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；
每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。
可选的，所述将获取的每帧scan插入第一submap的步骤包括：
读取所获取的每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε＝(εx，εy,εθ)，其中，εθ表示激光雷达扫描装置在二维平面上的旋转分量，εx表示激光雷达扫描装置在x轴方向上的平移分量，εy表示激光雷达扫描装置在y轴方向上的平移分量；
将每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε通过公式映射到第一submap坐标系中，所述公式为：
其中，p表示每帧scan在scan坐标系中的坐标，Tεp表示将p转化为在submap坐标系中的坐标；
将每帧scan对应的Tεp与scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标相匹配，得到每帧scan在第一submap中的最佳插入位置，基于每帧scan在第一submap中的最佳插入位置将获取的每帧scan插入第一submap中。
可选的，所述将每帧scan对应的Tεp与scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标相匹配，得到每帧scan在第一submap中的最佳插入位置的步骤包括：
使用ceres solver库的scan matcher优化器计算scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标与每帧scan对应的Tεp的匹配概率，匹配概率最大的点的位置，为每帧scan在第一submap中的最佳插入位置。
可选的，所述每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位的步骤包括：
每得到一个完整的submap，利用ceres scan matching算法将完整的submap与空间环境的全局地图相匹配，从空间环境的全局地图内的子图中查找与完整的submap匹配概率最大的目标子图，所述目标子图在空间环境的全局地图中的位置即为激光雷达扫描装置在空间环境的全局地图中的位置。
第二方面，本发明还提供一种定位装置，所述定位装置包括：
获取模块：用于持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；
插入模块：用于将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取
帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；
匹配模块：用于每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。
第三方面，本发明还提供一种定位设备，所述定位设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的定位程序，其中所述定位程序被所述处理器执行时，实现如上所述的定位方法的步骤。
第四方面，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有定位程序，其中所述定位程序被处理器执行时，实现如上所述的定位方法的步骤。
本发明中，持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取
帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。通过本发明，将每帧scan插入到submap中，所得到的完整的submap的累计误差比较小，用每个完整的submap与空间环境的全局地图相匹配，得到的定位精度比较高，漂移误差也比较小。
附图说明
图1为本发明实施例方案中涉及的定位设备的硬件结构示意图；
图2为本发明定位方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明定位装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
第一方面，本发明实施例提供一种定位设备。
参照图1，图1为本发明实施例方案中涉及的定位设备的硬件结构示意图。本发明实施例中，定位设备可以包括处理器1001(例如中央处理器Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真WIreless-FIdelity，WI-FI接口)；存储器1005可以是高速随机存取存储器(random accessmemory，RAM)，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对本发明的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
继续参照图1，图1中作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及定位程序。其中，处理器1001可以调用存储器1005中存储的定位程序，并执行本发明实施例提供的定位方法。
第二方面，本发明实施例提供了一种定位方法。
一实施例中，参照图2，图2为本发明定位方法第一实施例的流程示意图。如图2所示，定位方法，包括以下步骤：
S10：持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；
本实施例中，激光雷达是集激光、全球定位系统(GPS)、和IMU(惯性测量装置)三种技术于一身的系统，相比普通雷达，激光雷达具有分辨率高，隐蔽性好、抗干扰能力更强等优势。激光雷达扫描装置包括：机器人，无人车；激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描，得到每帧scan。持续获取激光雷达扫描装置在空间环境内移动扫描时得到的每帧scan。得到每帧scan以占据栅格地图的形式表现。
S20：将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取
帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；
本实施例中，将获取的每帧scan插入第一submap之前，需先计算匹配出每帧scan插入第一submap的最佳插入位置。基于每帧scan在第一submap中的最佳插入位置将获取的每帧scan插入第一submap中。一个完整的submap包括N帧scan，当N为100时，每获取50帧scan，新增一个submap。最开始获取的50帧scan插入第一submap中，获取第50帧scan时，新增一个submap记为第二submap，将后续获取的第51帧至第100帧scan插入第一submap和第二submap中，此时，第一submap中包含了100帧scan，得到第一个完整的submap。获取第100帧scan时，新增一个submap记为第三submap，将后续获取的第101帧至第150帧scan插入第二submap和第三submap中，此时，第二submap中包含了100帧scan，得到第二个完整的submap。以此类推，每两个相邻的submap中有50帧的scan重合。容易理解的是，N的值仅供参考，在此处并不做限制。Submap以占据栅格地图的形式表现，激光雷达扫描装置扫描的范围越大，占据的栅格越多，每帧scan就越大，将获取的每帧scan插入submap中得到的完整的submap也越大。
进一步地，一实施例中，步骤S20包括：
步骤S201：读取所获取的每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε＝(εx，εy，εθ)，其中，εθ表示激光雷达扫描装置在二维平面上的旋转分量，εx表示激光雷达扫描装置在x轴方向上的平移分量，εy表示激光雷达扫描装置在y轴方向上的平移分量；
本实施例中，位姿包括两方面，位置和姿势，即坐标和朝向。读取所获取的每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿就是读取所获取的每帧scan对应的激光雷达扫描装置在scan坐标系中的坐标和朝向。
步骤S202：将每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε通过公式映射到第一submap坐标系中，所述公式为：
其中，p表示每帧scan在scan坐标系中的坐标，Tεp表示将p转化为在submap坐标系中的坐标；
本实施例中，将每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε映射到第一submap坐标系中，以确保每帧scan插入到submap中时，每帧scan在同一坐标系下。
步骤S203：将每帧scan对应的Tεp与scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标相匹配，得到每帧scan在第一submap中的最佳插入位置，基于每帧scan在第一submap中的最佳插入位置将获取的每帧scan插入第一submap中。
本实施例中，在将获取的每帧scan插入第一submap之前需要确定最佳插入位置，使每个完整的submap中每帧scan的准确性和可靠性都最好，从而提高每个完整的submap的准确性和可靠性。
进一步地，一实施例中，步骤S203还包括：
使用ceres solver库的scan matcher优化器计算scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标与每帧scan对应的Tεp的匹配概率，匹配概率最大的点的位置，为每帧scan在第一submap中的最佳插入位置。
本实施例中，Ceres Solver库，是一个解很多非线性最优化问题的高效、方便的工具。用每帧scan对应的Tεp与submap中scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标相匹配，用scan matcher优化器计算匹配概率，submap中scan matcher优化器搜索范围内匹配概率最大的点的位置，为每帧scan在第一submap中的最佳插入位置。
S30：每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。
本实施例中，在将每帧scan插入submap的过程中会得到多个完整的submap，每得到一个完整的submap时，与空间环境的全局地图匹配一次，根据匹配结果，确定激光雷达扫描装置的位置。上一个完整的submap存储到submap列表中。空间环境的全局地图以栅格地图的形式表现。
进一步地，一实施例中，步骤S30包括：
每得到一个完整的submap，利用ceres scan matching算法将完整的submap与空间环境的全局地图相匹配，从空间环境的全局地图内的子图中查找与完整的submap匹配概率最大的目标子图，所述目标子图在空间环境的全局地图中的位置即为激光雷达扫描装置在空间环境的全局地图中的位置。
本实施例中，用ceres scan matching算法得到完整的submap与空间环境的全局地图内的子图匹配程度最高的子图，找到匹配程度最高的子图之后，根据匹配程度最高的子图的位置确定激光雷达扫描装置在空间环境的全局地图中的位置。
本实施例中，持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取
帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。通过本实施例，将每帧scan插入到submap中，所得到的完整的submap的累计误差比较小，用每个完整的submap与空间环境的全局地图相匹配，得到的定位精度比较高，漂移误差也比较小。
第三方面，本发明实施例还提供一种定位装置。
一实施例中，参照图3，图3为本发明定位装置第一实施例的功能模块示意图。如图3所示，定位装置包括：
获取模块10：用于持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；
插入模块20：用于将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取
帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；
匹配模块30：用于每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。
进一步地，一实施例中，插入模块20，具体用于：
读取所获取的每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε＝(εx，εy,εθ)，其中，εθ表示激光雷达扫描装置在二维平面上的旋转分量，εx表示激光雷达扫描装置在x轴方向上的平移分量，εy表示激光雷达扫描装置在y轴方向上的平移分量；
将每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε通过公式映射到第一submap坐标系中，所述公式为：
其中，p表示每帧scan在scan坐标系中的坐标，Tεp表示将p转化为在submap坐标系中的坐标；
将每帧scan对应的Tεp与scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标相匹配，得到每帧scan在第一submap中的最佳插入位置，基于每帧scan在第一submap中的最佳插入位置将获取的每帧scan插入第一submap中。
进一步地，一实施例中，插入模块20，还用于：
使用ceres solver库的scan matcher优化器计算scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标与每帧scan对应的Tεp的匹配概率，匹配概率最大的点的位置，为每帧scan在第一submap中的最佳插入位置。
进一步地，一实施例中，匹配模块30，具体用于：
每得到一个完整的submap，利用ceres scan matching算法将完整的submap与空间环境的全局地图相匹配，从空间环境的全局地图内的子图中查找与完整的submap匹配概率最大的目标子图，所述目标子图在空间环境的全局地图中的位置即为激光雷达扫描装置在空间环境的全局地图中的位置。
其中，上述定位装置中各个模块的功能实现与上述定位方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。
第四方面，本发明实施例还提供一种可读存储介质。
本发明可读存储介质上存储有定位程序，其中所述定位程序被处理器执行时，实现如上述的定位方法的步骤。
其中，定位程序被执行时所实现的方法可参照本发明定位方法的各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，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，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种定位方法，其特征在于，所述基于submap匹配法的激光雷达定位方法包括：
持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；
将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取
帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；
每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。
2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述将获取的每帧scan插入第一submap的步骤包括：
读取所获取的每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε＝(εx，εy,εθ)，其中，εθ表示激光雷达扫描装置在二维平面上的旋转分量，εx表示激光雷达扫描装置在x轴方向上的平移分量，εy表示激光雷达扫描装置在y轴方向上的平移分量；
将每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε通过公式映射到第一submap坐标系中，所述公式为：
其中，p表示每帧scan在scan坐标系中的坐标，Tεp表示将p转化为在submap坐标系中的坐标；
将每帧scan对应的Tεp与scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标相匹配，得到每帧scan在第一submap中的最佳插入位置，基于每帧scan在第一submap中的最佳插入位置将获取的每帧scan插入第一submap中。
3.如权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述将每帧scan对应的Tεp与scanmatcher优化器搜索范围内的各点的坐标相匹配，得到每帧scan在第一submap中的最佳插入位置的步骤包括：
使用ceres solver库的scanmatcher优化器计算scanmatcher优化器搜索范围内的各点的坐标与每帧scan对应的Tεp的匹配概率，匹配概率最大的点的位置，为每帧scan在第一submap中的最佳插入位置。
4.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位的步骤包括：
每得到一个完整的submap，利用ceres scan matching算法将完整的submap与空间环境的全局地图相匹配，从空间环境的全局地图内的子图中查找与完整的submap匹配概率最大的目标子图，所述目标子图在空间环境的全局地图中的位置即为激光雷达扫描装置在空间环境的全局地图中的位置。
5.一种定位装置，其特征在于，所述定位装置包括：
获取模块：用于持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；
插入模块：用于将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取
帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；
匹配模块：用于每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。
6.如权利要求5所述的定位装置，其特征在于，插入模块，具体用于：
读取所获取的每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε＝(εx，εy,εθ)，其中，εθ表示激光雷达扫描装置在二维平面上的旋转分量，εx表示激光雷达扫描装置在x轴方向上的平移分量，εy表示激光雷达扫描装置在y轴方向上的平移分量；
将每帧scan对应的激光雷达扫描装置的位姿ε通过公式映射到第一submap坐标系中，所述公式为：
其中，p表示每帧scan在scan坐标系中的坐标，Tεp表示将p转化为在submap坐标系中的坐标；
将每帧scan对应的Tεp与scan matcher优化器搜索范围内的各点的坐标相匹配，得到每帧scan在第一submap中的最佳插入位置，基于每帧scan在第一submap中的最佳插入位置将获取的每帧scan插入第一submap中。
7.如权利要求6所述的定位装置，其特征在于，插入模块还用于：
使用ceres solver库的scanmatcher优化器计算scanmatcher优化器搜索范围内的各点的坐标与每帧scan对应的Tεp的匹配概率，匹配概率最大的点的位置，为每帧scan在第一submap中的最佳插入位置。
8.如权利要求5所述的定位装置，其特征在于，匹配模块，具体用于：
每得到一个完整的submap，利用ceres scan matching算法将完整的submap与空间环境的全局地图相匹配，从空间环境的全局地图内的子图中查找与完整的submap匹配概率最大的目标子图，所述目标子图在空间环境的全局地图中的位置即为激光雷达扫描装置在空间环境的全局地图中的位置。
9.一种定位设备，其特征在于，所述定位设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的定位程序，其中所述定位程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的定位方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有定位程序，其中所述定位程序被处理器执行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的定位方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110582318.5A CN113325435B (zh) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | 定位方法、装置、设备及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110582318.5A CN113325435B (zh) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | 定位方法、装置、设备及可读存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113325435A true CN113325435A (zh) | 2021-08-31 |
| CN113325435B CN113325435B (zh) | 2024-01-09 |
Family
ID=77421513
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110582318.5A Active CN113325435B (zh) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | 定位方法、装置、设备及可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113325435B (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110024359A (ko) * | 2009-09-02 | 2011-03-09 | 한국과학기술원 | 실내 이동 로봇의 위치 및 방향 인식 방법 |
| US20180299557A1 (en) * | 2017-04-17 | 2018-10-18 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd | Method and apparatus for updating maps |
| CN109541630A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-03-29 | 武汉科技大学 | 一种适用于建筑物室内平面2d slam测绘的方法 |
| CN110187348A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-30 | 盈科视控(北京)科技有限公司 | 一种激光雷达定位的方法 |
| US20190272655A1 (en) * | 2018-03-05 | 2019-09-05 | Faro Technologies, Inc. | System and method of scanning and editing two dimensional floorplans |
| CN110288708A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-27 | 深圳大学 | 一种地图构建方法、装置及终端设备 |
| CN111540005A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-14 | 南京理工大学 | 基于二维栅格地图的回环检测方法 |
| CN111536964A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-08-14 | 浙江大华技术股份有限公司 | 机器人定位方法及装置、存储介质 |
| CN111551953A (zh) * | 2020-05-06 | 2020-08-18 | 天津博诺智创机器人技术有限公司 | 基于slam算法的室内建图优化方法 |
| US20200386862A1 (en) * | 2017-09-04 | 2020-12-10 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Method and system for use in performing localisation |
| CN112068154A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-11 | 中科院软件研究所南京软件技术研究院 | 一种激光建图定位方法、装置、存储介质及电子设备 |
| US20210063577A1 (en) * | 2019-08-26 | 2021-03-04 | Ubtech Robotics Corp Ltd | Robot relocalization method and apparatus and robot using the same |
| CN112444820A (zh) * | 2019-08-28 | 2021-03-05 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 一种机器人位姿确定方法、装置、可读存储介质及机器人 |
| KR20210043518A (ko) * | 2020-06-28 | 2021-04-21 | 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 | 고정밀도 맵 작성 방법 및 장치 |
-
2021
- 2021-05-25 CN CN202110582318.5A patent/CN113325435B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110024359A (ko) * | 2009-09-02 | 2011-03-09 | 한국과학기술원 | 실내 이동 로봇의 위치 및 방향 인식 방법 |
| US20180299557A1 (en) * | 2017-04-17 | 2018-10-18 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd | Method and apparatus for updating maps |
| US20200386862A1 (en) * | 2017-09-04 | 2020-12-10 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Method and system for use in performing localisation |
| US20190272655A1 (en) * | 2018-03-05 | 2019-09-05 | Faro Technologies, Inc. | System and method of scanning and editing two dimensional floorplans |
| CN109541630A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-03-29 | 武汉科技大学 | 一种适用于建筑物室内平面2d slam测绘的方法 |
| CN110288708A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-27 | 深圳大学 | 一种地图构建方法、装置及终端设备 |
| CN110187348A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-30 | 盈科视控(北京)科技有限公司 | 一种激光雷达定位的方法 |
| US20210063577A1 (en) * | 2019-08-26 | 2021-03-04 | Ubtech Robotics Corp Ltd | Robot relocalization method and apparatus and robot using the same |
| CN112444820A (zh) * | 2019-08-28 | 2021-03-05 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 一种机器人位姿确定方法、装置、可读存储介质及机器人 |
| CN111540005A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-14 | 南京理工大学 | 基于二维栅格地图的回环检测方法 |
| CN111551953A (zh) * | 2020-05-06 | 2020-08-18 | 天津博诺智创机器人技术有限公司 | 基于slam算法的室内建图优化方法 |
| KR20210043518A (ko) * | 2020-06-28 | 2021-04-21 | 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 | 고정밀도 맵 작성 방법 및 장치 |
| CN111536964A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-08-14 | 浙江大华技术股份有限公司 | 机器人定位方法及装置、存储介质 |
| CN112068154A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-11 | 中科院软件研究所南京软件技术研究院 | 一种激光建图定位方法、装置、存储介质及电子设备 |
Non-Patent Citations (11)
| Title |
|---|
| SONG JIANCHAO ET AL.: "A Global Localization Algorithm for Mobile Robots Based on Grid Submaps", 2018 3RD IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED ROBOTICS AND MECHATRONICS * |
| ZHUANG YUAN ET AL.: "Wireless Access Point Localization Using Nonlinear Least Squares and Multi-Level Quality Control", IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS * |
| 宗文鹏;李广云;李明磊;王力;李帅鑫;: "激光扫描匹配方法研究综述", 中国光学, no. 06 * |
| 尹邦政;朱静;黄文恺;韩晓英;: "基于激光雷达AGV的实时地图创建", 东莞理工学院学报, no. 05 * |
| 崔志;石秀敏;李勇;王玮;刘朝华;: "Cartographer 2D SLAM算法室内建图分析", 电子世界, no. 11 * |
| 应申 等: "性别和认知差异对三维空间寻路结果的影响", 武汉大学学报信息科学版, vol. 45, no. 3 * |
| 李佳 等: "图像分块匹配下视频全景拼接方法", 应用基础与工程科学学报, vol. 26, no. 4 * |
| 李晨曦;张军;靳欣宇;李广敬;李强;: "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, no. 04 * |
| 王元华 等: "基于激光雷达的移动机器人定位和地图创建", 微计算机信息, vol. 25, no. 5, pages 227 - 229 * |
| 连晓峰;窦丽华;陈杰;: "基于概率模型的2维全局地图建立方法", 计算机工程与应用, no. 02 * |
| 黄永新;: "基于复合点云帧改进的激光SLAM闭环检测算法", 自动化与仪表, no. 06 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113325435B (zh) | 2024-01-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6918885B2 (ja) | 相対的位置姿勢の標定方法、相対的位置姿勢の標定装置、機器及び媒体 | |
| CN111536964B (zh) | 机器人定位方法及装置、存储介质 | |
| CN107862719B (zh) | 相机外参的标定方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN108959173B (zh) | 一种激光雷达点云数据的解算方法及装置 | |
| JP6811763B2 (ja) | 点群データ収集軌跡を調整するための方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な媒体 | |
| JP2019120927A (ja) | グリッドマップを作成する方法及び装置 | |
| CN108332758B (zh) | 一种移动机器人的走廊识别方法及装置 | |
| CN113510703B (zh) | 机器人位姿的确定方法、装置、机器人及存储介质 | |
| CN109725303B (zh) | 坐标系的修正方法及装置、存储介质 | |
| CN111380510A (zh) | 重定位方法及装置、机器人 | |
| CN113048980A (zh) | 位姿优化方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN110887493A (zh) | 基于局部地图匹配的轨迹推算方法、介质、终端和装置 | |
| WO2020017334A1 (ja) | 車載環境認識装置 | |
| CN111047652B (zh) | 一种快速的多tof相机外参标定方法和装置 | |
| JP2021103168A (ja) | 拡張現実装置及び位置決め方法 | |
| CN113608170B (zh) | 雷达标定方法、雷达、机器人、介质及计算机程序产品 | |
| CN115308684A (zh) | 一种uwb超宽带室内定位方法及装置 | |
| CN113239136B (zh) | 一种数据处理方法、装置、设备及介质 | |
| CN113325435B (zh) | 定位方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN113191323A (zh) | 一种语义元素处理的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114080626A (zh) | 确定第一图像区域在对应图像中的位置的方法、执行该方法的SoC和控制设备和系统以及计算机程序 | |
| CN113759348A (zh) | 一种雷达标定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112034438A (zh) | 一种雷达标定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112873280B (zh) | 一种用于机器人的传感器的标定方法及设备 | |
| CN113449021B (zh) | 空间坐标转换方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
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 |