技术特征：
1.一种大棚内农机车辆定位方法，其特征在于，包括：获取若干连续的工作场景照片以及各工作场景照片的imu数据；根据若干连续的工作场景照片以及各工作场景照片的imu数据，得到各工作场景照片的相机相对位姿数据和imu相对位姿数据；根据各工作场景照片的相机相对位姿数据，构建相机位置三维图，并提取相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标；根据各工作场景照片的相机相对位姿数据和imu相对位姿数据，得到各工作场景照片的重力、相机速度和相机尺度；根据各工作场景照片的重力、相机速度和相机尺度，将相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标转换至水平坐标系，得到各工作场景照片在水平坐标系下的相机相对坐标；获取任一工作场景照片的gnss卫星数据，并根据各工作场景照片在水平坐标系下的相机相对坐标和任一工作场景照片的gnss卫星数据，通过ceres优化器，得到农机车辆定位坐标。2.根据权利要求1所述的大棚内农机车辆定位方法，其特征在于，所述根据若干连续的工作场景照片以及各工作场景照片的imu数据，得到各工作场景照片的相机相对位姿数据和imu相对位姿数据包括：采用光流法跟踪各工作场景照片中预设位置的特征点，得到特征点跟踪结果，并根据特征点跟踪结果计算各工作场景照片的相机相对位姿数据；采用用中点插值的方法，对各工作场景照片的imu数据进行预积分，得到各工作场景照片的imu相对位姿数据。3.根据权利要求1所述的大棚内农机车辆定位方法，其特征在于，所述根据各工作场景照片的相机相对旋转数据，构建相机位置三维图，并提取相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标包括：根据各工作场景照片的相机相对旋转数据，采用pnp算法，从第一张工作场景照片向最后一张工作场景照片构建第一三维图，并从最后一张工作场景照片向第一张工作场景照片构建第二三维图，融合第一三维图和第二三维图得到相机位置三维图；将相机位置三维图采用ceres优化器进行优化，提取优化后的相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标。4.根据权利要求1所述的大棚内农机车辆定位方法，其特征在于，所述根据各工作场景照片的相机相对位姿数据和imu相对位姿数据，得到各工作场景照片的重力、相机速度和相机尺度包括：根据各工作场景照片的相机相对位姿数据和imu相对位姿数据，计算各工作场景照片的imu偏移矩阵；根据各工作场景照片的相机相对位姿数据、imu数据以及imu偏移矩阵，优化各工作场景照片的imu相对位姿数据，得到各工作场景照片的优化imu相对位姿数据，以及计算各工作场景照片的雅可比矩阵和协方差矩阵；根据各工作场景照片的优化imu相对位姿数据、雅可比矩阵和协方差矩阵，采用ceres优化器，得到各工作场景照片的重力、相机速度和相机尺度。
5.根据权利要求4所述的大棚内农机车辆定位方法，其特征在于，所述计算各工作场景照片的雅可比矩阵和协方差矩阵包括：设定第一张工作场景照片的雅可比矩阵为单位矩阵，第一张工作场景照片的协方差矩阵为零矩阵；第二张工作场景照片至最后一张工作场景照片的雅可比矩阵分别为相邻上一张工作场景照片的雅可比矩阵乘以imu偏移矩阵；第二张工作场景照片至最后一张工作场景照片的协方差矩阵分别为相邻上一张工作场景照片的协方差矩阵加上一个噪声矩阵；噪声矩阵由当前工作场景照片的imu数据中的加速度和imu噪声的平方构成。6.根据权利要求1所述的大棚内农机车辆定位方法，其特征在于，所述根据各工作场景照片的重力、相机速度和相机尺度，将相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标转换至水平坐标系，得到各工作场景照片在水平坐标系下的相机相对坐标包括：根据各工作场景照片的相机尺度，以最小化重投影误差法优化相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标，得到各工作场景照片的优化相机相对坐标；固定第一张工作场景照片为世界坐标系，根据各工作场景照片的重力，计算当前的世界坐标系相对于水平坐标系的旋转数据；根据当前的世界坐标系相对于水平坐标系的旋转数据，以及各工作场景照片的相机速度和相机尺度，将各工作场景照片的优化相机相对坐标转换转至水平坐标系，得到各工作场景照片在水平坐标系下的相机相对坐标。7.根据权利要求1所述的大棚内农机车辆定位方法，其特征在于，所述根据各工作场景照片在水平坐标系下的相机相对坐标和任一工作场景照片的gnss卫星数据，通过ceres优化器，得到农机车辆定位坐标包括：获取任一工作场景照片的gnss卫星数据，并根据各工作场景照片在水平坐标系下的相机相对坐标和任一工作场景照片的gnss卫星数据，通过ceres优化器构建全局位姿图模型，并通过ceres优化器解算全局位姿图模型，得到工作场景照片的的全局坐标，作为农机车辆定位坐标。8.一种大棚内农机车辆定位系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取若干连续的工作场景照片以及各工作场景照片的imu数据；位姿处理模块，用于根据若干连续的工作场景照片以及各工作场景照片的imu数据，得到各工作场景照片的相机相对位姿数据和imu相对位姿数据；相对坐标确定模块，用于根据各工作场景照片的相机相对位姿数据，构建相机位置三维图，并提取相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标；优化模块，用于根据各工作场景照片的相机相对位姿数据和imu相对位姿数据，得到各工作场景照片的重力、相机速度和相机尺度；坐标转换模块，用于根据各工作场景照片的重力、相机速度和相机尺度，将相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标转换至水平坐标系，得到各工作场景照片在水平坐标系下的相机相对坐标；定位模块，用于获取任一工作场景照片的gnss卫星数据，并根据各工作场景照片在水平坐标系下的相机相对坐标和任一工作场景照片的gnss卫星数据，通过ceres优化器，得到
农机车辆定位坐标。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述大棚内农机车辆定位方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述大棚内农机车辆定位方法的步骤。
技术总结
本发明属于定位技术领域，公开了一种大棚内农机车辆定位方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取若干连续的工作场景照片以及各工作场景照片的imu数据，得到各工作场景照片的相机相对位姿数据和imu相对位姿数据，然后构建相机位置三维图，并提取相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标；根据各工作场景照片的相机相对位姿数据和imu相对位姿数据，得到各工作场景照片的重力、相机速度和相机尺度，进而将相机位置三维图中各工作场景照片的相机相对坐标转换至水平坐标系，最后融合GNSS卫星数据和各工作场景照片在水平坐标系下的相机相对坐标，得到农机车辆定位坐标。能够准确确定农机车辆定位坐标，保证农机车辆定位准确性，且实现成本低。且实现成本低。且实现成本低。
技术研发人员：李奕成 李晓宇 具大源
受保护的技术使用者：上海联适导航技术股份有限公司
技术研发日：2022.10.21
技术公布日：2023/3/24