技术特征：
1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取移动机器人的传感器测量数据；其中，所述传感器测量数据包括：移动机器人的速度测量值、航向角测量值、以及移动机器人至预先设置的信号基站的距离测量值；根据多源信息融合定位模型对所述传感器测量数据进行融合处理，以得到移动机器人的位姿估计值；其中，所述移动机器人的位姿估计值包括：移动机器人的位置估计值、以及移动机器人的航向角估计值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源信息融合定位模型满足：所述多源信息融合定位模型中的系统状态方程是以移动机器人的位置、航向角为状态量构建的；所述多源信息融合定位模型中的观测方程是以移动机器人至预先设置的信号基站的距离为观测量构建的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多源信息融合定位模型为扩展卡尔曼滤波模型；所述根据多源信息融合定位模型对所述传感器测量数据进行融合处理，以得到移动机器人的位姿估计值包括：对系统状态方程和观测方程进行线性化处理，并计算状态转移矩阵和观测矩阵；根据所述状态转移矩阵、所述移动机器人的速度测量值、以及航向角测量值计算移动机器人位姿的一步预测值以及一步预测方差矩阵；在所述距离测量值有效的情况下，根据所述一步预测方差矩阵、所述观测矩阵、以及距离测量噪声方差矩阵计算滤波增益矩阵；根据所述观测矩阵计算所述移动机器人至预先设置的信号基站的距离的一步预测值；根据所述移动机器人位姿的一步预测值、所述距离的一步预测值、所述滤波增益矩阵、以及所述距离测量值，计算移动机器人的位姿估计值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述距离测量值无效的情况下，将所述移动机器人位姿的一步预测值作为所述移动机器人的位姿估计值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取移动机器人的传感器测量数据包括：通过测速里程计获得移动机器人的速度测量值，通过惯导传感器获得移动机器人的航向角测量值，通过移动机器人携带的电子标签获得移动机器人至预先设置的信号基站的距离测量值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述信号基站为uwb超宽带基站；所述通过移动机器人携带的电子标签获得移动机器人至预先设置的信号基站的距离测量值包括：通过移动机器人携带的uwb标签接收uwb基站的信号，根据无线电测距原理确定移动机器人至uwb基站的距离测量值。7.一种定位装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取移动机器人的传感器测量数据；其中，所述传感器测量数据包括：移动机器人的速度测量值、航向角测量值、以及移动机器人至预先设置的信号基站的距离测量值；定位模块，用于根据多源信息融合定位模型对所述传感器测量数据进行融合处理，以得到移动机器人的位姿估计值；其中，所述移动机器人的位姿估计值包括：移动机器人的位置估计值、以及移动机器人的航向角估计值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述定位模块配置的多源信息融合定位模型满足：所述多源信息融合定位模型中的系统状态方程是以移动机器人的位置、航向角为状态量构建的；所述多源信息融合定位模型中的观测方程是以移动机器人至预先设置的信号基站的距离为观测量构建的。9.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，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至6中任一所述的方法。10.一种计算机可读介质，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1至6中任一所述的方法。
技术总结
本发明公开了一种定位方法和装置，涉及计算机技术领域。其中，该方法包括：获取移动机器人的传感器测量数据；其中，所述传感器测量数据包括：移动机器人的速度测量值、航向角测量值、以及移动机器人至预先设置的信号基站的距离测量值；根据多源信息融合定位模型对所述传感器测量数据进行融合处理，以得到移动机器人的位姿估计值。通过以上步骤，使得只需在应用场景中布放1个信号基站，并结合移动机器人身上的其他传感器即可显著提高移动机器人的导航定位精度，降低移动机器人进行导航定位的成本。本。本。
技术研发人员：杨绍坤
受保护的技术使用者：北京京东乾石科技有限公司
技术研发日：2020.03.04
技术公布日：2021/9/23