[发明专利]一种定位方法、装置、机器人及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及定位技术领域，公开了一种定位方法、装置、机器人及计算机可读存储介质。其中，定位方法包括：获取通过扩展卡尔曼滤波模型预测出的所述目标对象在上一时刻的第一位姿信息；获取传感器采集到的所述目标对象在当前时刻的第二位姿信息；基于所述第一位姿信息和所述第二位姿信息，通过所述扩展卡尔曼滤波模型预测所述目标对象在当前时刻的第三位姿信息；确定预设约束条件下所述第三位姿信息的误差值，根据所述误差值对所述第三位姿信息进行修正，得到所述目标对象在当前时刻的最终位姿信息；其中，所述预设约束条件根据用于表征所述目标对象当前运动方式的约束方程确定，从而提高了定位的准确性。

技术领域

本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置、机器人及计算机可读存储介质。

背景技术

机器人实时定位技术是机器人实现自主导航的关键，其对于提高机器人的智能化水平具有重要意义。现有技术提供了多种可应用于机器人的定位方法，其中，基于扩展卡尔曼滤波算法的定位方法由于能够融合机器人的位置、速度、姿态等多种信息来预测机器人的位置，因而相较于传统的超宽带(Ultra Wideband，UWB)定位、全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)定位等定位方法具有较高的准确性。

然而，在采用基于扩展卡尔曼滤波算法的定位方法对机器人的位置进行预测时，由于预测噪声以及传感器的测量噪声无法完全消除，因而使得预测得到的位置信息与机器人的实际位置信息之间还是会存在一定的偏差。

发明内容

本发明实施例提供一种定位方法、装置、机器人及计算机可读存储介质，能够提高定位结果的准确性。

第一方面，本实施例提供了一种定位方法，用于对目标对象进行定位，所述定位方法包括：

获取通过扩展卡尔曼滤波模型预测出的所述目标对象在上一时刻的第一位姿信息；其中，所述上一时刻为与当前时刻相邻的上一时刻；

获取传感器采集到的所述目标对象在当前时刻的第二位姿信息；

基于所述第一位姿信息和所述第二位姿信息，通过所述扩展卡尔曼滤波模型预测所述目标对象在当前时刻的第三位姿信息；

确定预设约束条件下所述第三位姿信息的误差值，根据所述误差值对所述第三位姿信息进行修正，得到所述目标对象在当前时刻的最终位姿信息；其中，所述预设约束条件根据用于表征所述目标对象当前运动方式的约束方程确定。

第二方面，本实施例提供了一种定位装置，用于对目标对象进行定位，所述定位装置包括：

第一获取单元，用于获取通过扩展卡尔曼滤波模型预测出的所述目标对象在上一时刻的第一位姿信息；其中，所述上一时刻为与当前时刻相邻的上一时刻；

第二获取单元，用于获取传感器采集到的所述目标对象在当前时刻的第二位姿信息；

预测单元，用于基于所述第一位姿信息和所述第二位姿信息，通过所述扩展卡尔曼滤波模型预测所述目标对象在当前时刻的第三位姿信息；

修正单元，用于确定预设约束条件下所述第三位姿信息的误差值，根据所述误差值对所述第三位姿信息进行修正，得到所述目标对象在当前时刻的最终位姿信息；其中，所述预设约束条件根据用于表征所述目标对象当前运动方式的约束方程确定。

第三方面，本实施例提供了一种定位装置，用于对目标对象进行定位，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现：

获取通过扩展卡尔曼滤波模型预测出的所述目标对象在上一时刻的第一位姿信息；其中，所述上一时刻为与当前时刻相邻的上一时刻；

获取传感器采集到的所述目标对象在当前时刻的第二位姿信息；