CN116594048A - 定位系统、定位方法及装置、存储介质和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种定位系统、定位方法、定位装置、计算机可读存储介质和电子设备，涉及定位技术领域。该定位系统包括：定位算法库，包含多种定位算法，各定位算法被配置有标识；定位数据采集系统，用于采集多种类型的定位数据；决策模型，用于利用多种类型的定位数据确定目标定位算法标识，目标定位算法标识用于指示定位算法库中的目标定位算法以执行定位任务。本公开可以选择出与当前适配的定位算法来执行定位任务，由此提高了定位的准确度。
Description
技术领域
本公开涉及定位技术领域，具体而言，涉及一种定位系统、定位方法、定位装置、计算机可读存储介质和电子设备。
背景技术
定位技术可以被广泛应用于各种智能业务场景，例如增强现实、元宇宙、智能驾驶等。随着定位技术的发展，各种定位方式被开发出，如GPS(Global Positioning System，全球定位系统)定位方式、基于蓝牙的定位方式、基于WiFi的定位方式等。
然而，不是每种定位方式均能满足所有定位场景，通常会遇到定位不准确的问题。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开提供一种定位系统、定位方法、定位装置、计算机可读存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上克服定位不准确的问题。
根据本公开的第一方面，提供了一种定位系统，包括：定位算法库，包含多种定位算法，各定位算法被配置有标识；定位数据采集系统，用于采集多种类型的定位数据；决策模型，用于利用多种类型的定位数据确定目标定位算法标识，目标定位算法标识用于指示定位算法库中的目标定位算法以执行定位任务。
可选地，定位算法库中的多种定位算法包括基于单一定位方式确定出的定位算法和/或融合两个以上定位方式确定出的定位算法。
可选地，定位数据采集系统采集的多种类型的定位数据包括惯性传感器定位数据、蓝牙定位数据、WiFi定位数据、超宽带传感器定位数据、5G定位数据、GPS定位数据中的至少两种。
可选地，决策模型被配置为根据多种类型的定位数据以及各类型的定位数据的权重确定目标定位算法标识；其中，各类型的定位数据的权重基于当前环境参数和/或定位数据采集系统的历史采集数据确定出。
可选地，决策模型包括：编码单元，用于获取多种类型的定位数据，并对多种类型的定位数据进行编码操作，以得到决策结果向量；匹配单元，用于分别确定决策结果向量与多个候选向量之间的向量相似度，确定向量相似度最大的候选向量对应的定位算法标识作为目标定位算法标识；其中，候选向量与定位算法标识一一对应。
根据本公开的第二方面，提供了一种定位方法，包括：获取多种类型的定位数据；将多种类型的定位数据输入决策模型，以得到目标定位算法标识；根据目标定位算法标识从定位算法库中确定目标定位算法，调用目标定位算法执行定位任务。
可选地，定位算法库中的多种定位算法包括基于单一定位方式确定出的定位算法和/或融合两个以上定位方式确定出的定位算法。
可选地，定位数据采集系统采集的多种类型的定位数据包括惯性传感器定位数据、蓝牙定位数据、WiFi定位数据、超宽带传感器定位数据、5G定位数据、GPS定位数据中的至少两种。
根据本公开的第三方面，提供了一种定位装置，包括：数据获取模块，用于获取多种类型的定位数据；算法标识确定模块，用于将多种类型的定位数据输入决策模型，以得到目标定位算法标识；定位任务执行模块，用于根据目标定位算法标识从定位算法库中确定目标定位算法，调用目标定位算法执行定位任务。
可选地，定位算法库中的多种定位算法包括基于单一定位方式确定出的定位算法和/或融合两个以上定位方式确定出的定位算法。
可选地，定位数据采集系统采集的多种类型的定位数据包括惯性传感器定位数据、蓝牙定位数据、WiFi定位数据、超宽带传感器定位数据、5G定位数据、GPS定位数据中的至少两种。
根据本公开的第四方面，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上述的定位方法。
根据本公开的第五方面，提供了一种电子设备，包括处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被处理器执行时，使得处理器实现上述的定位方法。
在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，定位算法库被配置有包含多种定位算法，各定位算法配置有标识，在这种情况下，可以利用采集到的多种类型的定位数据确定目标定位算法标识，以便利用对应的目标定位算法执行定位任务。本公开的定位方案基于定位算法库的建立以及定位算法的自适应选择，可以调用与当前环境适配的定位算法执行定位任务，而非采用固定单一的定位方式，由此，可以提高定位的准确度，进一步提升了设备的智能化控制能力。另外，定位算法库的配置，在此基础上，新的定位算法可以加入到该定位算法库中，有助于实现定位算法的扩展。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。在附图中：
图1示意性示出了本公开实施方式的定位系统的方框图；
图2示出了本公开实施例的定位算法库的示意图；
图3示出了本公开实施例的决策模型的模型结构的示意图；
图4示出了本公开另一实施例的决策模型的方框图；
图5示意性示出了本公开实施方式的定位方法的流程图；
图6示意性示出了本公开实施方式的定位装置的方框图；
图7示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的电子设备的方框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的步骤。例如，有的步骤还可以分解，而有的步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
目前，定位方式可以分为室外定位方式和室内定位方式。针对室外定位方式，可以通过卫星导航系统(SNS)来解决大部分的定位问题。针对室内定位方式，可以包括但不限于基于射频的定位系统、基于惯性传感器(Inertial Measurement Unit，IMU)的惯导系统以及辅助定位系统。其中，基于射频的定位系统包括5G定位系统、WiFi定位系统、蓝牙定位系统、UWB(Ultra Wide Band，超宽带)定位系统等；基于惯性传感器的惯导系统包括PDR(Pedestrian Dead Reckoning，行人航位推算)系统、INS(Inertial Navigation System，惯性导航系统)等；辅助定位系统包括气压计、地磁计等。
然而，这些技术或多或少存在问题。
例如，基于射频的定位系统需要提前在场景中部署较高密度的基站，以达到良好的精度和覆盖效果，部署成本较高。如基于飞行时间的TOF定位算法和基于时间差的TDOA定位算法，终端设备需要同时接收到三个以上的基站信号才能实现定位，并且这类系统受场景信号传输质量的影响较大，在一些场景中表现欠佳。
又例如，基于惯性传感器的惯导系统，虽然不需要额外部署其他基础设施，然而，需要已知初始位置坐标信息才能实现定位，并且存在累计误差，该误差还会随着时间/距离的增加而变大。
再例如，辅助定位系统一般只能提供定位的第一部分信息，如气压计提供高度信息，无法直接实现准确定位。
另外，一些技术提供了定位技术融合的方案，然而，这些定位策略缺乏有机的、深层次的融合，导致定位准确度不足。鉴于此，本公开提供了一种新的定位方案。
本公开实施方式的定位方案可以由终端设备实现，也就是说，下述定位系统可以配置在终端设备中，终端设备可以执行本公开的定位方法的各个步骤。其中，本公开对终端设备的设备类型不做限制，例如包括智能手机、平板电脑、智能可穿戴设备等。
图1示意性示出了本公开实施方式的定位系统的方框图。参考图1，本公开实施方式的定位系统1可以包括定位算法库11、定位数据采集系统12和决策模型13。
定位算法库11可以包括多种定位算法，为了区分以及后续处理，为每个定位算法配置标识(ID)。
需要说明的是，定位算法库11中的一个或多个定位算法可以是基于单一定位方式确定出的定位算法。例如，定位算法可以被配置为是WiFi定位方式、蓝牙定位方式、PDR定位方式、UWB定位方式等。
然而，在本公开的另一些实施例中，定位算法库11中的一个或多个定位算法可以是融合两个以上定位方式确定出的定位算法。例如，定位算法可以被配置为是5G定位方式与UWB定位方式融合后的定位算法，还可以被配置为是5G定位方式与PDR定位方式融合后的定位算法，亦可以被配置为是UWB定位方式、蓝牙定位方式、TOF定位方式融合后的定位算法。本公开对定位方式的组合不做限制。
图2示出了本公开实施例的定位算法库11的示意图。图2中所示的每一个模块均对应本公开实施例的定位算法。
参考图2，定位算法库11可以例如包括5G-UWB融合模块、5G-PDR融合模块、PDR模块、UWB-PDR融合模块、深度学习PDR模块、PDR-气压计融合模块、UWB-TOF融合模块等。
应当注意的是，针对本公开实施方式构建的定位算法库11，可以进行定位算法的添加操作。在后期研发人员研发出新的定位算法后，可以将该新的定位算法归入定位算法库11，以便将新的定位算法融入本公开实施方式的定位方案中。另外，除了添加操作之外，还可以对定位算法库11中的定位算法进行例如修改、删除等操作，本公开对此不做限制。
定位数据采集系统12可以用于采集多种类型的定位数据。在本公开的示例性实施方式中，不同采集模块采集出的定位数据通常被认为是不同类型。定位数据采集系统12中的采集模块可以包括惯性数据采集模块、蓝牙数据采集模块、WiFi数据采集模块、UWB数据采集模块、5G定位数据采集模块、GPS模块等，本公开对此不做限制。
相应的，定位数据采集系统12采集的多种类型的定位数据包括惯性传感器定位数据、蓝牙定位数据、WiFi定位数据、超宽带传感器定位数据、5G定位数据、GPS定位数据中的至少两种。
决策模型13可以用于利用定位数据采集系统12采集到的多种类型的定位数据确定目标定位算法标识，该目标定位算法标识用于指示定位算法库11中的目标定位算法，以便终端设备利用该目标定位算法执行定位任务。
根据本公开的一些实施例，决策模型13可以是用于分类推断的多层全连接网络，其输入为多种类型的定位数据，输出为定位算法库11中一种定位算法的标识。
图3示出了决策模型13的模型结构的示意图。参考图3，神经元之间通过全连接的方式进行信息传递，其中，X1、X2、X3、…、Xn为不同种类型的定位数据，每一种类型的定位数据均被配置为一维向量，经过多层全连接网络进行分类推断。一维向量O为决策模型13的输出，其是定位算法库11中一种定位算法的标识。
需要注意的是，决策模型13的神经网络层数以及每层包含神经元的数量可以根据定位系统包含的定位数据的类型进行调整。
此外，还可以为不同类型的定位数据配置权重，该权重可以基于当前环境参数和/或定位数据采集系统12的历史采集数据确定出。其中，当前环境参数可以包括表征室内还是室外的参数，如针对室内定位场景，WiFi、蓝牙等数据的权重可以配置为大于GPS定位数据的权重。另外，在WiFi信号差的场景中，可以配置较低的WiFi定位数据的权重，其中，WiFi信号的好坏可以由该位置对应的历史采集数据确定出。
在这种情况下，可以根据多种类型的定位数据以及各类型的定位数据的权重确定目标定位算法标识。
另外，权重可以被配置为决策模型13中的模型参数项的数值，也可以作为决策模块13的输入，与定位数据一并输入至决策模块13，本公开对此不做限制。
图4示出了本公开另一实施例的决策模型13的方框图。参考图4，决策模型13可以包括编码单元401和匹配单元402。
编码单元401可以用于获取多种类型的定位数据，并对这些类型的定位数据进行编码操作，以得到决策结果向量。如图4所示，编码单元401可以包括输入层、多个级联的全连接层和输出层，输入层、多个级联的全连接层和输出层之间可以采用全连接的方式进行连接。可以通过输入层、多个级联的全连接层和输出层对多种类型的定位数据进行编码，以得到决策结果向量。其中，全连接层的数量可以根据实际情况调整，本公开对其不做限制。
匹配单元402可以用于获取决策结果向量，分别确定决策结果向量与多个候选向量(如图所示的候选向量1、候选向量2、候选向量3等)之间的向量相似度，并确定向量相似度最大的候选向量对应的定位算法标识作为目标定位算法标识。其中，候选向量与定位算法标识一一对应。
可以理解的是，定位算法标识可以是与定位数据的特征无关的标识，在这种情况下，定位算法标识可以预先确定出，并构建定位算法标识与定位数据的特征之间的映射关系，以便利用该映射关系确定与各候选向量对应的定位算法标识。
也就是说，定位算法标识可以响应用户的修改操作进行修改，新的标识仍保留与旧的标识一致的相对于定位数据的特征的映射关系。由此，可以满足不同用户的个性化标识表示方式的需求。
下面对本公开实施方式的定位方法进行说明，本公开实施方式的定位方法可以由终端设备实现，具体的，终端设备的处理器可以执行定位方法的各个步骤。
图5示意性示出了本公开实施方式的定位方法的流程图。参考图5，本公开实施方式的定位方法可以包括以下步骤：
S52.获取多种类型的定位数据。
S54.将多种类型的定位数据输入决策模型，以得到目标定位算法标识。
S56.根据目标定位算法标识从定位算法库中确定目标定位算法，调用目标定位算法执行定位任务。
根据本公开的示例性实施例，定位算法库中的多种定位算法包括基于单一定位方式确定出的定位算法和/或融合两个以上定位方式确定出的定位算法。
根据本公开的示例性实施例，定位数据采集系统采集的多种类型的定位数据包括惯性传感器定位数据、蓝牙定位数据、WiFi定位数据、超宽带传感器定位数据、5G定位数据、GPS定位数据中的至少两种。
根据本公开的示例性实施例，可以根据所述多种类型的定位数据以及各类型的定位数据的权重确定目标定位算法标识；其中，所述各类型的定位数据的权重基于当前环境参数和/或所述定位数据采集系统的历史采集数据确定出。
应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
由于本公开实施方式的定位方法的各个步骤与上述定位系统实施方式中相同，因此在此不再赘述。
进一步的，本示例实施方式中还提供了一种定位装置。
图6示意性示出了本公开的示例性实施方式的定位装置的方框图。参考图6，根据本公开的示例性实施方式的定位装置6可以包括数据获取模块61、算法标识确定模块63和定位任务执行模块65。
具体的，数据获取模块61可以用于获取多种类型的定位数据；算法标识确定模块63可以用于将多种类型的定位数据输入决策模型，以得到目标定位算法标识；定位任务执行模块65可以用于根据目标定位算法标识从定位算法库中确定目标定位算法，调用目标定位算法执行定位任务。
根据本公开的示例性实施例，定位算法库中的多种定位算法包括基于单一定位方式确定出的定位算法和/或融合两个以上定位方式确定出的定位算法。
根据本公开的示例性实施例，定位数据采集系统采集的多种类型的定位数据包括惯性传感器定位数据、蓝牙定位数据、WiFi定位数据、超宽带传感器定位数据、5G定位数据、GPS定位数据中的至少两种。
由于本公开实施方式的定位装置的各个功能模块与上述定位系统实施方式中相同，因此在此不再赘述。
图7示出了适于用来实现本公开示例性实施方式的电子设备的示意图。本公开示例性实施方式的终端设备可以被配置为如图7的形式。需要说明的是，图7示出的电子设备仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
本公开的电子设备至少包括处理器和存储器，存储器用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被处理器执行时，使得处理器可以实现本公开示例性实施方式的定位方法。
具体的，如图7所示，电子设备70可以包括：处理器710、内部存储器721、外部存储器接口722、通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)接口730、充电管理模块740、电源管理模块741、电池742、天线1、天线2、移动通信模块750、无线通信模块760、音频模块770、传感器模块780、显示屏790、摄像模组791、指示器792、马达793、按键794以及用户标识模块(Subscriber Identification Module，SIM)卡接口795等。其中传感器模块780可以包括深度传感器、压力传感器、陀螺仪传感器、气压传感器、磁传感器、加速度传感器、距离传感器、接近光传感器、指纹传感器、温度传感器、触摸传感器、环境光传感器及骨传导传感器等。
可以理解的是，本公开实施例示意的结构并不构成对电子设备70的具体限定。在本公开另一些实施例中，电子设备70可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或软件和硬件的组合实现。
处理器710可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器710可以包括应用处理器(Application Processor，AP)、调制解调处理器、图形处理器(Graphics ProcessingUnit，GPU)、图像信号处理器(Image Signal Processor，ISP)、控制器、视频编解码器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、基带处理器和/或神经网络处理器(Neural-network Processing Unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。另外，处理器710中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。
电子设备70可以通过ISP、摄像模组791、视频编解码器、GPU、显示屏790及应用处理器等实现拍摄功能。在一些实施例中，电子设备70可以包括1个或N个摄像模组791，N为大于1的正整数，若电子设备70包括N个摄像头，N个摄像头中有一个是主摄像头。
内部存储器721可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。内部存储器721可以包括存储程序区和存储数据区。外部存储器接口722可以用于连接外部存储卡，例如Micro SD卡，实现扩展电子设备70的存储能力。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如本公开实施例中所述的方法。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。
Claims (10)
1.一种定位系统，其特征在于，包括：
定位算法库，包含多种定位算法，各所述定位算法被配置有标识；
定位数据采集系统，用于采集多种类型的定位数据；
决策模型，用于利用所述多种类型的定位数据确定目标定位算法标识，所述目标定位算法标识用于指示所述定位算法库中的目标定位算法以执行定位任务。
2.根据权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述定位算法库中的所述多种定位算法包括基于单一定位方式确定出的定位算法和/或融合两个以上定位方式确定出的定位算法。
3.根据权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述定位数据采集系统采集的多种类型的定位数据包括惯性传感器定位数据、蓝牙定位数据、WiFi定位数据、超宽带传感器定位数据、5G定位数据、GPS定位数据中的至少两种。
4.根据权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述决策模型被配置为根据所述多种类型的定位数据以及各类型的定位数据的权重确定目标定位算法标识；
其中，所述各类型的定位数据的权重基于当前环境参数和/或所述定位数据采集系统的历史采集数据确定出。
5.根据权利要求1或4所述的定位系统，其特征在于，所述决策模型包括：
编码单元，用于获取所述多种类型的定位数据，并对所述多种类型的定位数据进行编码操作，以得到决策结果向量；
匹配单元，用于分别确定所述决策结果向量与多个候选向量之间的向量相似度，确定向量相似度最大的候选向量对应的定位算法标识作为所述目标定位算法标识；
其中，所述候选向量与定位算法标识一一对应。
6.一种定位方法，其特征在于，包括：
获取多种类型的定位数据；
将所述多种类型的定位数据输入决策模型，以得到目标定位算法标识；
根据所述目标定位算法标识从定位算法库中确定目标定位算法，调用所述目标定位算法执行定位任务。
7.根据权利要求6所述的定位方法，其特征在于，所述定位算法库中的定位算法包括基于单一定位方式确定出的定位算法和/或融合两个以上定位方式确定出的定位算法。
8.一种定位装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取多种类型的定位数据；
算法标识确定模块，用于将所述多种类型的定位数据输入决策模型，以得到目标定位算法标识；
定位任务执行模块，用于根据所述目标定位算法标识从定位算法库中确定目标定位算法，调用所述目标定位算法执行定位任务。
9.一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，所述程序被处理器执行时实现如权利要求6或7所述的定位方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求6或7所述的定位方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310599306.2A CN116594048A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 定位系统、定位方法及装置、存储介质和电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310599306.2A CN116594048A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 定位系统、定位方法及装置、存储介质和电子设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116594048A true CN116594048A (zh) | 2023-08-15 |
Family
ID=87598875
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310599306.2A Pending CN116594048A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 定位系统、定位方法及装置、存储介质和电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116594048A (zh) |
-
2023
- 2023-05-24 CN CN202310599306.2A patent/CN116594048A/zh active Pending
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