一种重定位方法、装置、可移动设备及存储介质与流程

1.本技术涉及重定位技术领域，尤其涉及一种重定位方法、装置、可移动设备及存储介质。


背景技术：

2.随着科学生产技术的飞速发展，智能家居设备的功能越来越完善，应用也越来越普遍，一些设备例如可移动设备还可以为了实际需求设计成移动可移动设备。为了降低这些可移动设备的生产成本，这些可移动设备上通常只配置了单线激光雷达。
3.由于目前可移动设备上通常只配置单线激光雷达，导致可移动设备重定位时，得到的可移动设备的初始位置不准确，造成可移动设备的使用可靠性较低。
4.申请内容
5.为解决上述技术问题，本技术实施例期望提供一种重定位方法、装置、可移动设备及存储介质，解决了目前配置单线激光雷达的可移动设备的重定位时，不能得到准确的可移动设备的初始位置的问题，提出了一种重定位方法，为可移动设备提供了准确初始位置，保证了可移动设备的使用可靠性。
6.本技术的技术方案是这样实现的：
7.第一方面，一种重定位方法，所述方法包括：
8.若检测到可移动设备的重定位指令，获取通过激光雷达采集到的包括所述可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像；其中，所述激光雷达设置在所述可移动设备上；
9.基于至少一帧所述参考图像，确定所述可移动设备的第一位置；
10.基于所述第一位置，确定所述可移动设备的第二位置；其中，所述第二位置的精度高于所述第一位置；
11.基于所述至少一帧所述参考图像和所述第二位置，确定所述可移动设备的目标位置；其中，所述目标位置的精度高于所述第二位置。
12.第二方面，一种重定位装置，所述装置包括：获取单元、第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元；其中：
13.所述获取单元，用于若检测到可移动设备的重定位指令，获取通过激光雷达采集到的包括所述可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像；其中，所述激光雷达设置在所述可移动设备上；
14.所述第一确定单元，用于基于至少一帧所述参考图像，确定所述可移动设备的第一位置；
15.所述第二确定单元，用于基于所述第一位置，确定所述可移动设备的第二位置；其中，所述第二位置的精度高于所述第一位置；
16.所述第三确定单元，用于基于所述至少一帧所述参考图像和所述第二位置，确定所述可移动设备的目标位置；其中，所述目标位置的精度高于所述第二位置。
17.第三方面，一种可移动设备，所述设备包括：激光雷达、可移动装置和重定位装置；
其中：
18.所述激光雷达，用于采集所述可移动设备周围环境信息，得到至少一帧参考图像，并将至少一帧所述参考图像发送至所述重定位装置；
19.所述可移动装置，用于实现所述可移动设备的移动；
20.所述重定位装置，用于接收激光雷达发送的至少一帧所述参考图像，实现如上述任一项所述的重定位方法的步骤。
21.第四方面，一种存储介质，所述存储介质上存储有重定位程序，所述重定位程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的重定位方法的步骤。
22.本技术实施例中，若检测到可移动设备的重定位指令，获取通过激光雷达采集到的包括可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像后，基于至少一帧参考图像，确定可移动设备的第一位置，并基于第一位置，确定可移动设备的第二位置，最后基于至少一帧参考图像和第二位置，确定可移动设备的目标位置。这样，在检测到重定位指令的情况下，根据激光雷达采集到的至少一帧参考图像，对可移动设备进行粗定位，得到第一位置，然后进一步基于第一位置进行定位，得到第二位置，最后根据至少一帧参考图像和第二位置，进行精细定位，得到目标位置，解决了目前配置单线激光雷达的可移动设备的重定位时，不能得到准确的可移动设备的初始位置的问题，提出了一种重定位方法，为可移动设备提供了准确初始位置，保证了可移动设备的使用可靠性。
附图说明
23.图1为本技术实施例提供的重定位方法的流程示意图一；
24.图2为本技术实施例提供的重定位方法的流程示意图二；
25.图3为本技术实施例提供的一种确定参考位姿示意图；
26.图4为本技术实施例提供的一种重定位装置的结构示意图；
27.图5为本技术实施例提供的一种可移动设备的结构示意图。
具体实施方式
28.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
29.本技术的实施例提供一种重定位方法，参照图1所示，方法应用于可移动设备，该方法包括以下步骤：
30.步骤101、若检测到可移动设备的重定位指令，获取通过激光雷达采集到的包括可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像。
31.其中，激光雷达设置在可移动设备上。
32.在本技术实施例中，可移动设备的重定位指令可以是可移动设备开机时产生的，还可以是可移动设备在一定时间内与地图进行位置校验，在校验不通过时生成的。可移动设备上设置有用于进行定位的激光雷达，这样，可移动设备在检测到重定位指令时，控制激光雷达发射激光，以采集可移动设备周围环境信息，得到至少一帧参考图像。在激光雷达是单线激光雷达时，得到的至少一帧参考图像中包括检测到的激光雷达发射的单线激光射线粒子的粒子信息，也就是说每一帧参考图像中至少包括激光雷达发射出去的单线激光打到
障碍物后返回的激光产生的至少一个粒子信息。
33.可移动设备指的是安装有激光雷达的可以移动的设备，例如可以是可移动空调设备、可移动空气净化设备、可移动机器人等。
34.步骤102、基于至少一帧参考图像，确定可移动设备的第一位置。
35.在本技术实施例中，对至少一帧参考图像进行分析处理，确定得到可移动设备精度较低的第一位置。
36.步骤103、基于第一位置，确定可移动设备的第二位置。
37.其中，第二位置的精度高于第一位置。
38.在本技术实施例中，对确定得到的第一位置继续进行分析，得到精度相对第一位置较高的第二位置。
39.步骤104、基于至少一帧参考图像和第二位置，确定可移动设备的目标位置。
40.其中，目标位置的精度高于第二位置。
41.在本技术实施例中，对至少一帧参考图像和第二位置进行分析，确定可移动设备的精准目标位置。
42.本技术实施例中，若检测到可移动设备的重定位指令，获取通过激光雷达采集到的包括可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像后，基于至少一帧参考图像，确定可移动设备的第一位置，并基于第一位置，确定可移动设备的第二位置，最后基于至少一帧参考图像和第二位置，确定可移动设备的目标位置。这样，在检测到重定位指令的情况下，根据激光雷达采集到的至少一帧参考图像，对可移动设备进行粗定位，得到第一位置，然后进一步基于第一位置进行定位，得到第二位置，最后根据至少一帧参考图像和第二位置，进行精细定位，得到目标位置，解决了目前配置单线激光雷达的可移动设备的重定位时，不能得到准确的可移动设备的初始位置的问题，提出了一种重定位方法，为可移动设备提供了准确初始位置，保证了可移动设备的使用可靠性。
43.基于前述实施例，本技术的实施例提供一种重定位方法，参照图2所示，方法应用于可移动设备，该方法包括以下步骤：
44.步骤201、若检测到可移动设备的重定位指令，获取通过激光雷达采集到的包括可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像。
45.其中，激光雷达设置在可移动设备上。
46.在本技术实施例中，以可移动设备开机时生成重定位指令为例进行说明，可移动设备开机时，生成重定位指令，可移动设备控制激光雷达对可移动设备当前所处环境的进行环境信息采集，从而得到至少一帧参考图像。
47.步骤202、获取可移动设备当前所处环境的目标地图。
48.在本技术实施例中，目标地图可以是通过激光雷达对可移动设备当前所处环境进行环境信息采集到的区域环境布局，包括一些障碍物信息。其中，目标地图可以是可移动设备每隔一段时间进行更新得到的。示例性的，目标地图可以是包括室内家具等设备布局位置信息的室内布局地图。
49.步骤203、对至少一帧参考图像和目标地图进行匹配处理，确定可移动设备在目标地图中的第一位置。
50.在本技术实施例中，目标地图与至少一帧参考图像可以在同一坐标系中，也可以
不在同一坐标系中。目标地图与至少一帧参考图像在同一坐标系时，是经过预先坐标系转换处理得到的。目标地图与至少一帧参考图像不在同一坐标戏中时，需要将至少一帧参考图像转换至目标地图所在的坐标系后，对至少一帧参考图像和目标地图进行匹配处理，从中确定一个最优的位置，得到第一位置。
51.步骤204、基于第一位置，确定可移动设备的第二位置。
52.其中，第二位置的精度高于第一位置。
53.在本技术实施例中，得到第一位置后，由于第一位置位置精度不高，因此，对第一位置继续进行分析，得到精度更高的第二位置。其中，第一位置和第二位置均在目标地图所在的坐标系中。
54.步骤205、基于至少一帧参考图像和第二位置，确定可移动设备的目标位置。
55.其中，目标位置的精度高于第二位置。
56.在本技术实施例中，在至少一帧参考地图已经经过坐标系转换处理至目标地图的坐标系后，可以直接对至少一帧参考图像对第二位置进行分析处理，确定得到最高精度的目标位置。
57.基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤204可以由步骤204a～204c来实现：
58.步骤204a、确定位姿步进。
59.在本技术实施例中，位姿步进是在目标地图对应的坐标系下设置的经验值，至少包括横坐标方向的移动步进值和纵坐标方向的移动步进值，进一步的还可以包括激光雷达的航向角度步进值。位姿步进包括至少一组步进值。
60.步骤204b、基于第一位置和位姿步进，确定至少一个参考位姿。
61.在本技术实施例中，计算第一位置与位姿步进的和值，得到至少一个参考位姿。
62.步骤204c、对至少一个参考位姿与至少一帧参考图像进行匹配处理，确定第二位置。
63.在本技术实施例中，在至少一帧参考图像已经经过坐标系转换处理转换至目标地图的坐标系后，确定每一参考位姿与至少一帧参考图像的代价值，从中确定代价值最高的参考位姿，得到第二位置。在确定每一参考位姿与至少一帧参考图像的代价值的过程可以采用最大似然方法来实现。
64.基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤204a可以由步骤a11～a13来实现：
65.步骤a11、确定初始步进。
66.在本技术实施例中，初始步进是根据大量实验得到的步进经验值。
67.步骤a12、确定步进调整系数。
68.在本技术实施例中，步进调整系数可以是根据实际需求进行设定的一系列变化系数，例如取值可以为-1、0、1、2等。
69.步骤a13、确定初始步进和步进调整系数的乘积，得到位姿步进。
70.其中，位姿步进包括至少一个位置方向的步进。
71.在本技术实施例中，计算初始步进和步进调整系数的乘积，即可得到位姿步进。
72.基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤205可以由步骤205a～205b来实现：
73.步骤205a、对至少一帧参考图像进行插值处理，得到目标分布信息。
74.在本技术实施例中，在至少一帧参考图像经过坐标系转换处理转换至目标地图的坐标系后，对目标地图的坐标系下的至少一帧参考图像进行插值处理，得到目标分布信息。
75.步骤205b、基于目标分布信息和第二位置，确定目标位置。
76.在本技术实施例中，对目标分布信息和第二位置进行分析处理，得到目标位置。
77.基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤205a可以由步骤b11～b12来实现：
78.步骤b11、对至少一帧参考图像进行雷达坐标系至目标地图坐标系转换处理，得到至少一帧参考图像在目标地图坐标系下的参考分布信息。
79.其中，参考分布信息包括检测到的激光雷达发射的粒子的分布信息。
80.在本技术实施例中，若至少一帧参考图像的坐标系与目标地图坐标系不同，对至少一帧参考图像进行坐标系转换处理，即将至少一帧参考图像进行从雷达坐标系转换至目标地图坐标系的转换处理，得到至少一帧参考图像在目标地图坐标系下的参考分布信息。
81.步骤b12、对参考分布信息进行插值处理，得到目标分布信息。
82.在本技术实施例中，插值处理中采用的插值方法例如可以是双三次插值法、双线性内插法等。这样，采用插值方法对参考分布信息进行插值处理，增加了激光雷达采样得到的样本信息，提高了后续基于目标分布信息确定得到的目标位置的准确性。
83.基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤205b可以由以下步骤来实现：采用预设优化算法，对目标分析信息和第二位置进行计算处理，确定目标位置。
84.在本技术实施例中，预设优化算法例如可以是基于最小二乘法原理的优化算法，即只要能使可移动设备的位姿匹配得到最大的算法即可，例如可以是谷神星(ceres slover)算法。这样，通过预设优化算法，来对目标分析信息和第二位置进行匹配计算，从中确定代价值最高的位姿为目标位置。
85.基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤201可以由步骤201a～201b来实现：
86.步骤201a、若检测到重定位指令，控制可移动设备按照预设时间间隔和预设转动角度转动一周。
87.在本技术实施例中，预设实时间隔为根据可移动设备的转动速度以及可移动设备的激光雷达采集图像的采集速率进行大量实验得到的间隔时长经验值，预设转动角度可以是根据大量实验得到的转动经验值，也可以是根据位置确定的精确度要求设定的经验值。在检测到重定位指令时，控制可移动设备在当前所处位置，原地按照预设时间间隔和预设转动角度转动一周。
88.步骤201b、在控制可移动设备转动过程中，通过激光雷达获取包括可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像。
89.在本技术实施例中，在控制可移动设备按照预设时间间隔和预设转动角度转动一周的过程中，控制激光雷达按照预设激光发射频率发射激光，以采集可移动设备当前所处的四周环境的环境信息，得到至少一帧参考图像。
90.基于前述实施例，本技术实施例提供一种重定位方法的应用实施例，以可移动设备为设置有单线激光雷达的机器人为例进行说明，包括以下步骤：
91.步骤c11、机器人开机时或一定时间内机器人与室内地图匹配得分低于阈值时启
动重定位操作。
92.其中，室内地图为二维栅格地图，即用离散的正方形栅格来表示连续世界的地图，一个栅格的边长称为分辨率，其中，栅格地图的分辨率越高则对真实世界的描述越好。每个栅格对应一个代价值，用于标识该栅格被占用的概率值。
93.步骤c12、机器人原地旋转，使用单线激光雷达获取充分获取机器人所处环境信息，得到至少一帧参考图像。
94.其中，单线激光雷达在地图上打出的激光粒子信息，每个粒子代表机器人的一个位姿，每个位姿对应一个激光帧，至少一帧参考图像中包括每个位姿对应的激光帧。至少一帧参考图像此时对应激光雷达坐标系。
95.步骤c13、计算每个参考图像与室内地图的匹配得分，确定第一位置。
96.其中，计算每个参考图像与室内地图的匹配得分的过程可以采用向上取整近似的方式确定得到，即确定激光击中点在室内地图上的栅格坐标，通过栅格坐标得到对应的占用值，累加一帧或几帧激光点对应的栅格的占用值作为匹配得分，可以将匹配得分进行排序保存，保存方式可以采用容器的方式来实现。其中，排序结果可以记为rougvector，从rougvector中确定最高匹配得分对应的粒子位姿为第一位置。
97.步骤c14、采用搜索的方式基于第一位置，确定第二位置。
98.其中，在横坐标方向、纵坐标方向以及航向角这三个自由度上分别给第一位置不同的变化量，然后将给不同变化量后的第一位置与室内地图的栅格坐标进行匹配计算匹配得分。同样排序所有匹配得分，确定匹配得分最高的基于第一位置变化后的位姿为第二位置。
99.以搜索过程中横坐标方向x总共变化距离为0.5米，纵坐标方向y总共变化距离为0.5米，航向角度总共变化角度为30度为例进行说明，通过变化距离/室内地图包括的栅格数来计算得到横坐标方向x的变化步进值、纵坐标方向y的变化步进值，以及航向角度变化步进值，例如计算得到横坐标方向的变化步进值和纵坐标方向的变化步进值均为0.05m，航向角度变化步进值为2度。如图3所示，
△
表示针对第一位置进行步进变化后得到的多个参考位姿，
▲
表示第一位置，
●
表示激光点，不同方向的虚线表示变化后的航向角度。
100.步骤c15、将至少一帧参考图像转换至室内地图对应的地图坐标系后，进行双三次插值处理，并将第二位置与双三次插值处理后的地图坐标系下的至少一帧参考图像进行匹配处理，得到目标位置。
101.其中，至少一帧参考图像转换至室内地图对应的地图坐标系后，进行双三次插值处理后，对应的每一栅格的代价值的计算过程可以为：计算每一栅格坐标周围的最近的一定数量例如16个栅格的代价值的加权平均，作为每一栅格的代价值。基于ceres slover优化库对双三次插值处理后的地图坐标系下的至少一帧参考图像和第二位置进行优化迭代处理，得到目标位置。
102.需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
103.本技术实施例中，若检测到可移动设备的重定位指令，获取通过激光雷达采集到的包括可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像后，基于至少一帧参考图像，确定可移动设备的第一位置，并基于第一位置，确定可移动设备的第二位置，最后基于至少一帧参
考图像和第二位置，确定可移动设备的目标位置。这样，在检测到重定位指令的情况下，根据激光雷达采集到的至少一帧参考图像，对可移动设备进行粗定位，得到第一位置，然后进一步基于第一位置进行定位，得到第二位置，最后根据至少一帧参考图像和第二位置，进行精细定位，得到目标位置，解决了目前配置单线激光雷达的可移动设备的重定位时，不能得到准确的可移动设备的初始位置的问题，提出了一种重定位方法，为可移动设备提供了准确初始位置，保证了可移动设备的使用可靠性。
104.基于前述实施例，本技术的实施例提供一种重定位装置，参照图4所示，该重定位装置3可以包括：获取单元31、第一确定单元32、第二确定单元33和第三确定单元34；其中：
105.获取单元31，用于若检测到可移动设备的重定位指令，获取通过激光雷达采集到的包括可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像；其中，激光雷达设置在可移动设备上；
106.第一确定单元32，用于基于至少一帧参考图像，确定可移动设备的第一位置；
107.第二确定单元33，用于基于第一位置，确定可移动设备的第二位置；其中，第二位置的精度高于第一位置；
108.第三确定单元34，用于基于至少一帧参考图像和第二位置，确定可移动设备的目标位置；其中，目标位置的精度高于第二位置。
109.在本技术其他实施例中，第一确定单元包括：第一获取模块和第一确定模块；其中：
110.第一获取模块，用于获取可移动设备当前所处环境的目标地图；
111.第一确定模块，用于对至少一帧参考图像和目标地图进行匹配处理，确定可移动设备在目标地图中的第一位置。
112.在本技术其他实施例中，第二确定单元包括：第二确定模块、第三确定模块和第四确定模块；其中：
113.第二确定模块，用于确定位姿步进；
114.第三确定模块，用于基于第一位置和位姿步进，确定至少一个参考位姿；
115.第四确定模块，用于对至少一个参考位姿与至少一帧参考图像进行匹配处理，确定第二位置。
116.在本技术实施例中，第二确定模块具体用于实现以下步骤：
117.确定初始步进；
118.确定步进调整系数；
119.确定初始步进和步进调整系数的乘积，得到位姿步进；其中，位姿步进包括至少一个位置方向的步进。
120.在本技术其他实施例中，第三确定单元包括：处理模块和第五确定模块；其中：
121.处理模块，用于对至少一帧参考图像进行插值处理，得到目标分布信息；
122.第五确定模块，用于基于目标分布信息和第二位置，确定目标位置。
123.在本技术其他实施例中，处理模块具体用于实现以下步骤：
124.对至少一帧参考图像进行雷达坐标系至目标地图坐标系转换处理，得到至少一帧参考图像在目标地图坐标系下的参考分布信息；其中，参考分布信息包括检测到的所述激光雷达发射的粒子的分布信息；
125.对参考分布信息进行插值处理，得到目标分布信息。
126.在本技术其他实施例中，第五处理模块具体用于实现以下步骤：
127.采用预设优化算法，对目标分析信息和第二位置进行计算处理，确定目标位置。
128.在本技术其他实施例中，获取单元包括：控制模块和第二获取模块；其中：
129.控制模块，用于若检测到重定位指令，控制可移动设备按照预设时间间隔和预设转动角度转动一周；
130.第二获取模块，用于在控制可移动设备转动过程中，通过激光雷达获取包括可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像。
131.需要说明的是，本实施例中单元和模块之间信息交互的具体实现过程，可以参照图1～2对应的实施例提供的重定位方法中的实现过程，此处不再赘述。
132.本技术实施例中，若检测到可移动设备的重定位指令，获取通过激光雷达采集到的包括可移动设备周围环境信息的至少一帧参考图像后，基于至少一帧参考图像，确定可移动设备的第一位置，并基于第一位置，确定可移动设备的第二位置，最后基于至少一帧参考图像和第二位置，确定可移动设备的目标位置。这样，在检测到重定位指令的情况下，根据激光雷达采集到的至少一帧参考图像，对可移动设备进行粗定位，得到第一位置，然后进一步基于第一位置进行定位，得到第二位置，最后根据至少一帧参考图像和第二位置，进行精细定位，得到目标位置，解决了目前配置单线激光雷达的可移动设备的重定位时，不能得到准确的可移动设备的初始位置的问题，提出了一种重定位方法，为可移动设备提供了准确初始位置，保证了可移动设备的使用可靠性。
133.基于前述实施例，本技术的实施例提供一种可移动设备，参照图5所示，该可移动设备4可以包括：激光雷达41、可移动装置42和重定位装置43；其中：
134.激光雷达41，用于采集可移动设备周围环境信息，得到至少一帧参考图像，并将至少一帧参考图像发送至重定位装置；
135.可移动装置42，用于实现可移动设备的移动；
136.重定位装置43，用于接收激光雷达发送的至少一帧参考图像，以实现如图1～2所示的方法的实现过程，此处不再详细赘述。重定位装置43与前述重定位装置3为同一装置。
137.基于前述实施例，本技术的实施例提供一种计算机可读存储介质，简称为存储介质，该计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如图1～2对应的实施例提供的重定位方法实现过程，此处不再赘述。
138.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
139.本技术是参照根据本技术实施例的方法、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。
140.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。
141.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。
142.以上所述，仅为本技术的较佳实施例而已，并非用于限定本技术的保护范围。