定位方法及装置、设备、介质与流程

1.本发明涉及自动控制技术领域，尤其涉及一种定位方法及装置、设备、介质。


背景技术：

2.随着机器人技术的发展，日常生活中接触到的机器人越来越多，比如用于地面清洁的扫地机器人，用于货物运输的搬运机器人，用于餐饮服务的餐饮机器人。
3.机器人在工作过程中，需要知道自身所在的位置，以便根据当前执行的任务进行移动路径的规划。例如，搬运机器人进行货物对接时，需要机器人移动到指定收货地点进行货物对接。又例如，扫地机器人返回充电桩进行充电时，需要机器人对准充电桩。
4.综上，如何提高机器人的定位精度，成为亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种定位方法及装置、设备、介质，用以提高定位精度。
6.第一方面，本发明实施例提供一种定位方法，该方法应用于待定位主体，所述待定位主体所处物理空间中布置有反光体，该方法包括：
7.向周围环境发射扫描信号，以获得周围环境对应的点云数据；
8.根据筛选条件从点云数据中筛选出与反光体匹配的多个目标点，该筛选条件包括反光体的结构特征；
9.根据多个目标点到各自匹配的反光体的相对距离，确定待定位主体相对反光体的第一位姿。
10.第二方面，本发明实施例提供一种定位装置，该定位装置应用于待定位主体，所述待定位主体所处物理空间中布置有反光体，该定位装置包括：
11.扫描模块，用于向周围环境发射扫描信号，以获得周围环境对应的点云数据，该点云数据中包括各点对应的反光强度；
12.筛选模块，用于根据筛选条件从点云数据中筛选出与反光体匹配的多个目标点，该筛选条件包括反光体的结构特征；
13.定位模块，用于根据多个目标点到各自匹配的反光体的相对距离，确定待定位主体相对反光体的第一位姿。
14.第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，其中包括处理器和存储器，其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器至少可以实现第一方面中的定位方法。
15.本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现第一方面中的定位方法。
16.在本发明实施例中，对某个物理空间进行改造，在该物理空间中布置反光体。当需要对处于该物理空间中的待定位主体进行定位时，可以扫描获取待定位主体周围环境对应
的点云数据，进而，根据筛选条件中包括的反光体的结构特征，从点云数据中筛选出与反光体匹配的多个目标点。通过多个目标点与反光体的匹配关系可以反映出在待定位主体的视野中观测到的反光体的相对位姿，而在待定位主体的视野中观测到的反光体的相对位姿也可以反映出待定位主体与反光体的相对位置关系，从而，最终可以根据多个目标点到各自匹配的反光体的相对距离，准确地确定出待定位主体相对反光体的位姿。在本方案中，通过在物理空间中布置反光体，使得处于该物理空间中的待定位主体能够通过点云数据与反光体的匹配关系，准确地确定出待定位主体相对反光体的位姿，从而实现对待定位主体的高精度定位。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。
18.图1为本发明一实施例提供的一种定位方法的流程图；
19.图2a为本发明一实施例提供的一种点云数据的示意图；
20.图2b为本发明一实施例提供的另一种点云数据的示意图；
21.图3为本发明一实施例提供的一种反光体的示意图；
22.图4为本发明一实施例提供的再一种点云数据的示意图；
23.图5为本发明实施例提供的一种定位装置的结构示意图；
24.图6为与图5所示实施例提供的定位装置对应的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
25.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
26.在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。
27.取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
28.另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。
29.本发明实施例提供的技术方案可以由一电子设备来执行，该电子设备可以是扫地机器人、搬运机器人、餐饮机器人等机器人，也可以是具有类似定位需求的其他设备，比如无人驾驶车。该电子设备比如包括用于采集点云数据的激光雷达，该激光雷达可以是单线激光雷达或多线激光雷达。
30.本发明实施例提供的技术方案适用于各种定位场景。实际应用中，定位场景比如是对送餐地点进行定位的场景，或者确定巡检机器人相对充电桩的位姿的场景。上述各种定位场景中，需要知道待定位主体所在的位置，以便根据当前执行的任务进行移动路径的合理规划。例如，餐饮机器人进行送餐时，需要定位出该餐饮机器人当前地点，以便规划出从当前地点到指定送餐地点的移动路线。然而，一些任务对机器人定位精度的要求较高，而现有的机器人定位方案往往难以满足。例如，扫地机器人返回到充电区进行充电时，对扫地机器人的当前位姿的定位精度不足，会导致扫地机器人难以对准充电桩。
31.因此，为保证任务执行效果，如何提高机器人的定位精度，成为亟待解决的技术问题。
32.针对于上面提到的技术问题，本发明实施例提供了一种定位方法及装置、设备、介质。概括来说，本发明实施例提供的定位方案的解决思路是：
33.在物理空间(比如某个房间)中布置反光体，反光体的结构特征为该反光体的刚体结构信息。将反光体的结构特征预配置给待定位主体，当需要对处于该物理空间中的待定位主体进行定位时，可以扫描获取待定位主体周围环境对应的点云数据，进而，根据筛选条件中包括的反光体的结构特征，从点云数据中筛选出与反光体匹配的多个目标点。通过多个目标点与反光体的匹配关系可以反映出在待定位主体的视野中观测到的反光体的相对位姿，而在待定位主体的视野中观测到的反光体的相对位姿也可以反映出待定位主体与反光体的相对位置关系，从而，最终可以根据多个目标点到各自匹配的反光体的相对距离，确定出待定位主体相对反光体的位姿。在本方案中，通过在物理空间中布置反光体，实现了对物理空间中局部可控环境的改造，使得处于该物理空间中的待定位主体能够通过点云数据与反光体的匹配关系，准确地确定出待定位主体相对反光体的位姿，从而实现对待定位主体的高精度定位。
34.在介绍了定位方案的基本思路之后，下面具体介绍本发明的各种非限制性实施例。
35.图1为本发明一实施例提供的定位方法的流程图。本实施例中的定位方法应用于待定位主体，该待定位主体所处物理空间中布置有反光体。基于此，如图1所示，该定位方法可以包括如下步骤：
36.101、向周围环境发射扫描信号，以获得周围环境对应的点云数据。
37.102、根据筛选条件从点云数据中筛选出与反光体匹配的多个目标点，筛选条件包括反光体的结构特征。
38.103、根据多个目标点到各自匹配的反光体的相对距离，确定待定位主体相对反光体的第一位姿。
39.本发明实施例中提及的物理空间可以是任意的建筑空间，比如可以是住宅、办公室、厂房、商场、仓库，等等。该物理空间也可以是任意的室外空间，比如可以是电动车充电站、停车场、码头。
40.本发明实施例中，反光体可以布置在上述物理空间的任意位置，以构成刚体结构。比如，布置在图书馆的书架上，或者布置在电动车充电站的充电桩上。根据实际应用需求，反光体可以实现为反方贴或反光板。比如可以粘贴在充电桩上的反光贴。
41.101中，通过向周围环境发射扫描信号，采集周围环境中各个物体表面对扫描信号
的反射光，对反射光进行处理得到周围环境对应的点云数据。该扫描信号比如是单线激光信号、多线激光信号。
42.其中，点云数据是周围环境中各个物体表面信息的集合。也就是说，周围环境中各个物体表面信息通常以多个点构成的点云数据的形式进行记录。点云数据中包括各点对应的位置、反光强度。各点对应的位置用于反映各点对应的物体表面相对待定位主体的距离。各点对应的位置可以通过各点在点云坐标系中对应的坐标来体现。各点对应的反光强度用于反映各点对应的物体的反光强度。物体的反光强度主要取决于物体所用的材料和物体表面的粗糙度。
43.在获得周围环境对应的点云数据后，为了基于该点云数据识别出待定位主体相对反光体的位姿，首先需要从点云数据中筛选出与反光体匹配的多个点，为区别，在本文中这些点称为目标点。
44.具体地，102中，根据点云数据中包括各点的反光强度，以及筛选条件中包括反光体的结构特征和反光强度阈值，从点云数据中筛选出与反光体匹配的多个目标点。
45.下面具体介绍如何从点云数据中筛选出与反光体匹配的多个目标点：
46.本实施例中，反光体可以由高反光材料制成，以便使该反光体的反光强度高于周围环境中其他物体的反光强度。
47.基于此，步骤一中，根据各点的反光强度和反光强度阈值从点云数据中筛选出多个候选点，其中，多个候选点的反光强度大于或等于反光强度阈值。
48.具体地，将点云数据中包括的各点的反光强度与反光强度阈值进行匹配，以便可以在点云数据中将反光体与周围环境中其他物体进行区别，从而，从点云数据中筛选出反光强度大于或等于反光强度阈值的多个点。为区别，在本文中这些点称为候选点。可选地，该反光强度阈值根据反光体的反光强度预先设定。实际应用中，反光体的反光强度可以实现为反光强度范围，该反光强度阈值应小于该反光强度范围中的最小值。为了区别于周围环境中的其他物体，该反光强度阈值还应明显大于其他物体的反光强度。或者，也可以根据经验设定该反光强度阈值。
49.通过这一步骤，可以从点云数据中过滤掉周围环境中其他低反光物体对应的点云数据，有助于降低位姿识别复杂度，提高位姿识别准确性。
50.下面举例说明如何从点云数据中筛选出候选点：假设在充电桩上布置有两个反光贴，即第一反光贴和第二反光贴。假设周围环境对应的点云数据中包括的多个点如图2a所示。假设第一反光贴和第二反光贴具有相同的反光强度范围，那么反光强度阈值可以设置为t，其中，t小于该反光强度范围中的最小值，并且，t大于该物理空间中常见物体的反光强度范围的最大值。
51.可选地，可以根据实际应用中可能面对的物理空间(如办公室)，预先采集在某物理空间中常见物体(比如办公室中的桌椅、灯具、文具、电脑屏幕等)的反光强度范围，从而，确定这些常见物体的反光强度范围的最大值，以辅助上述反光强度阈值的设置。
52.基于上述假设，对上述点云数据中包括的多个点进行筛选，过滤掉反光强度小于t的多个点，得到图2b示意的多个黑色点作为候选点。
53.实际应用中，周围环境中除上述反光体之外，还可能存在其他高反光物体。为了排除其他高反光物体对筛选结果的干扰，还可以采用其他筛选方法对候选点进行进一步筛
选，以提高筛选结果的准确性。如下文介绍的“从多个候选点中筛选出与结构特征匹配的多个目标点”的方法。
54.本实施例中，反光体具有可识别的结构特征，使得反光体在视觉上区别于周围环境中的其他物体。
55.基于此，步骤二中，从多个候选点中筛选出与反光体的结构特征匹配的多个目标点。
56.其中，反光体的结构特征包括形状和/或尺寸特征。该反光体的形状比如是长方形、弧形、或其他可识别的形状，尺寸特征比如是预先设置的长度、弧度、或其他可识别的尺寸信息。举例来说，反光体的形状比如是弧形，反光体的尺寸特征比如是长度为10厘米，弧度为135度。
57.可选地，反光体的数量为多个，多个反光体的结构特征中包括多个反光体之间的位置关系特征。实际应用中，多个反光体之间的位置关系特征比如包括：多个反光体之间呈现的角度、多个反光体之间的距离、多个反光体共面(或多个反光体非共面)、多个反光体相连(或多个反光体不相连)。
58.仍以上文假设的在充电桩上布置的两个反光贴为例，第一反光贴和第二反光贴的形状可以设置为长方形，两个反光贴的长度可以设置为15厘米。第一反光贴和第二反光贴之间的位置关系特征比如是：第一反光贴和第二反光贴之间的夹角呈现120
°
。该第一反光贴比如是图3示意的1号反光贴，该第二反光贴比如是图3示意的2号反光贴。
59.值得说明的是，多个反光体的位置关系特征可以是：多个反光体非共面。举例来说，假设布置在某房间中的反光体的数量为2个，这2个反光体可以分别布置在围成该房间某一墙角的两个墙面上，此情况下这2个反光体非共面。或者，这2个也可以布置在房间的圆柱上，此情况下这2个反光体也非共面。
60.通过这一步骤，可以从多个候选点中筛选出与反光体的结构特征匹配的多个目标点，进一步提高筛选结果的准确性。
61.当然，实际应用中并不限定上述步骤一和步骤二的执行顺序。可选地，从点云数据中筛选出与反光体的结构特征匹配的多个候选点，进而，再根据各候选点的反光强度和反光强度阈值从多个候选点中筛选出多个目标点，其中多个目标点的反光强度大于或等于反光强度阈值。可选地，也可以直接从点云数据中筛选出与该反光体的结构特征匹配的多个目标点。
62.本实施例中，反光体的结构特征不同，从点云数据中筛选出与该反光体的结构特征匹配的多个目标点的实现方法也不同。
63.下面以其中一种实现方法为例，说明如何从点云数据中筛选出与反光体的结构特征匹配的多个目标点：
64.假设反光体包括第一反光体和第二反光体。假设第一反光体与第二反光体具有相同反光强度，并且该第一反光体与该第二反光体的结构特征包括：该第一反光体与该第二反光体具有预设长度的尺寸特征，该第一反光体与该第二反光体之间的夹角呈预设角度的位置关系特征。
65.基于上述假设中的结构特征，首先，根据预设长度和预设角度，对点云数据进行线段拟合，以得到与第一反光体对应的第一线段以及与第二反光体对应的第二线段。
66.具体来说，拟合出候选点能够组成的所有线段。举例来说，可以使用霍夫变换法探测包含点云数据中各点的所有直线，再沿各直线方向搜索各线段的起点和终点，以得到点云数据能够组成的所有线段。进而，从拟合出的所有线段中选取线段长度与预设长度一致、并且彼此夹角呈现预设角度的两条线段，以两条线段中与第一反光体对应的线段作为第一线段，以与第二反光体对应的线段作为第二线段。
67.进而，在得到第一线段和第二线段之后，从点云数据中确定与第一线段匹配的多个第一目标点以及与第二线段匹配的多个第二目标点，并以多个第一目标点和多个第二目标点构成多个目标点。
68.可以理解的是，与第一线段匹配的多个第一目标点包括：位于第一线段上的点，以及不位于第一线段或第二线段、但与第一线段的距离更近的点。同理，与第二线段匹配的多个第二目标点包括：位于第二线段上的点，以及不位于第一线段或第二线段、但与第二线段的距离更近的点。
69.举例来说，假设第一线段为图4示意的第一线段，第二线段为图4示意的第二线段。图4中示意的点a不位于第一线段或第二线段、但与第一线段的距离更近，因此，点a是与第一线段匹配的其中一个第一目标点。图4中示意的点b不位于第一线段或第二线段、但与第二线段的距离更近，因此，点b是与第二线段匹配的其中一个第二目标点。
70.通过上述方法，可以从点云数据中筛选出与上述假设中的第一反光体和第二反光体的结构特征匹配的多个目标点。当然，也可以通过上述方法从多个候选点中筛选出与上述假设中的第一反光体和第二反光体的结构特征匹配的多个目标点，这里不再展开。
71.实际应用中，可选地，还可以对上述从多个目标点中筛选出与反光体的结构特征匹配的多个目标点的过程进行多次迭代。具体而言，对已确定的与第一线段匹配的多个第一目标点以及与第二线段匹配的多个第二目标点重新进行线段拟合，并从多个目标点中重新确定与新拟合的第一线段匹配的多个目标点、以及与新拟合的第二线段匹配的多个目标点，以便为目标点与反光体进行更准确地匹配，避免第一反光体和第二反光体的交界处与目标点之间的匹配关系出现误判。
72.另一实现方法中，也可以根据反光体的结构特征，通过聚类分簇处理从点云数据中筛选出与反光体的结构特征匹配的多个目标点。举例来说，通过聚类分簇处理从点云数据中提取出多个几何结构，从多个几何结构中选取与反光体的结构特征匹配的目标几何结构，从而以目标几何结构对应的多个点作为多个目标点。
73.上面介绍了从点云数据中筛选出多个目标点的具体过程。
74.在筛选出与反光体对应的多个目标点之后，通过多个目标点与反光体的匹配关系可以反映出在待定位主体的视野中观测到的反光体的相对位姿。而在待定位主体的视野中观测到的反光体的相对位姿可以反映出待定位主体与反光体的相对位置关系，从而，最终可以根据多个目标点到各自匹配的反光体的相对距离，确定出待定位主体相对反光体的位姿，为了区分，本文中称此处确定的位姿为第一位姿。
75.可选地，根据多个目标点到各自匹配的反光体的相对距离，确定待定位主体相对反光体的第一位姿，具体实现为：
76.根据点云坐标系与物理空间坐标系之间的映射关系，确定该多个目标点在该物理空间坐标系中各自对应的映射坐标；根据该反光体在该物理空间坐标系中对应的位置坐
标，确定多个映射坐标分别到各自匹配的位置坐标的距离函数，该距离函数为关于待定位主体在物理空间坐标系中的位姿变量的函数；确定得到的多个距离函数之和最小时对应的位姿变量值作为该第一位姿。
77.本实施例中，物理空间坐标系，又称世界坐标系或客观坐标系，是指客观三维世界的绝对坐标系。可选地，在物理空间中布置反光体之后，还可以预先标定该反光体在物理空间坐标系中对应的位置坐标。
78.举例来说，假设物理空间是某一房间。假设在该房间中设置一个充电桩，该充电桩上布置有反光体。以房间门口为物理空间坐标系的原点，获取该反光体相对房间门口的位置关系，从而，根据该位置关系标定出该反光体在物理空间坐标系中对应的位置坐标。当然，实际应用中，也可以直接以反光体为物理空间坐标系的原点。
79.具体来说，假设待定位主体在物理空间坐标系中的位姿变量设置为(x，y，θ)，其中，x、y是表示待定位主体在物理空间坐标系中的位置坐标，θ表示待定位主体相对反光体的角度。假设目标点的数量为n个，n为正整数。假设目标点i为n个目标点的任一个，i为正整数，i小于或等于n。假设反光体为多个。
80.基于上述假设，根据点云坐标系与物理空间坐标系之间的映射关系，将n个目标点在点云坐标系中各自对应的坐标从点云坐标系映射到物理空间坐标系，得到n个目标点在物理空间坐标系中的映射坐标{p1，p2，
……
，p
n-1
，p
n
}，其中，这些映射坐标都是(x，y，θ)的函数。对于目标点i对应的映射坐标为p
i
，根据与目标点i匹配的反光体l
pi
的位置坐标和待定位主体相对反光体的角度，计算p
i
到匹配的反光体l
pi
的距离函数d(p
i
,l
pi
)，从而，重复上述计算过程得到n个映射坐标分别到各自匹配的位置坐标的距离函数。基于n个映射坐标到匹配的位置坐标的距离函数，计算n个距离函数的平方和err，具体公式为：err＝∑[d(p
i
,l
pi
)]2。获取err为最小值时对应的(x，y，θ)的数值(即位姿变量值)，作为第一位姿。
[0081]
通过上述计算第一位姿的方法，可以识别出待定位主体相对反光体的第一位姿，实现了对待定位主体的准确定位。
[0082]
实际应用中，周围环境中的物体可能会对反光体造成遮挡，导致无法正常输出待定位主体相对反光体的第一位姿。
[0083]
因而，为了保证待定位主体的定位数据能够连续输出，在确定待定位主体相对反光体的第一位姿之后，还可以获取待定位主体已移动路线对应的里程计数据，根据里程计数据确定待定位主体在所处物理空间中的第二位姿，进而，根据第二位姿对第一位姿进行优化，得到待定位主体相对反光体的第三位姿。
[0084]
举例来说，采用松耦合的扩展卡尔曼滤波方法，根据第二位姿对第一位姿进行优化以输出第三位姿。其中，卡尔曼滤波器的状态量定义为待定位主体在物理空间坐标系(比如以反光体为原点的反光体坐标系)中的待求解的第三位姿。已移动路线对应的里程计数据用于提供相邻两个时刻的状态转移信息，以便预测下一时刻中待定位主体的第三位姿。
[0085]
当然，实际应用中，除了松耦合的扩展卡尔曼滤波方法之外，还可以采用紧耦合法优化对第一位姿与第二位姿进行融合。
[0086]
为便于直观地理解上述定位方法的执行过程，下面示例性的说明如何确定待定位主体相对反光体的第一位姿。
[0087]
假设这样的一种实际场景：扫地机器人返回充电桩进行充电。该场景中，上述物理
空间是某房间。上述反光体可以是在该房间中充电桩上布置的两片长方形反光贴。这两片长方形反光贴的结构特征包括：这两片长方形反光贴具有长度为10厘米的尺寸特征，这两片长方形反光贴的夹角呈135
°
的位置关系特征。上述待定位主体为扫地机器人。这两片长方形反光贴具有相同的反光强度范围，则上述反光强度阈值可以设置为t，其中，m1<t<m2，m1<m2，m1为周围环境中常见物体的反光强度范围的最大值，m2为这两片长方形反光贴的反光强度范围的最小值。
[0088]
扫地机器人通过激光雷达向周围环境发射单线激光，以便接收周围环境对应的点云数据。根据筛选条件从点云数据中筛选出与反光体匹配的多个目标点。具体而言，可以根据点云数据中包括各点的反光强度，从点云数据中筛选出反光强度大于或等于t的多个候选点，再从多个候选点中筛选出与上述两片长方形反光贴的结构特征匹配的多个目标点。最终可以根据多个目标点到各自匹配的上述两片长方形反光贴的相对距离，计算出扫地机器人相对这两片长方形反光贴的第一位姿，从而，使基于该第一位姿调整后的扫地机器人能够对准布置有上述两片长方形反光贴的充电桩。
[0089]
综上，本发明实施例提供的定位方法中，通过在物理空间中布置反光体，使得处于该物理空间中的待定位主体能够通过点云数据与反光体的匹配关系，准确地确定出待定位主体相对反光体的位姿，从而实现对待定位主体的高精度定位。
[0090]
以下将详细描述本发明的一个或多个实施例的定位装置。本领域技术人员可以理解，这些定位装置均可使用市售的硬件组件通过本方案所教导的步骤进行配置来构成。
[0091]
图5为本发明一实施例提供的定位装置的结构示意图，如图5所示，该定位装置应用于待定位主体，该待定位主体所处物理空间中布置有反光体，该定位装置包括：扫描模块11、筛选模块12、定位模块13。
[0092]
扫描模块11，用于向周围环境发射扫描信号，以获得所述周围环境对应的点云数据。
[0093]
筛选模块12，用于根据筛选条件从所述点云数据中筛选出与所述反光体匹配的多个目标点，所述筛选条件包括所述反光体的结构特征。
[0094]
定位模块13，用于根据所述多个目标点到各自匹配的所述反光体的相对距离，确定所述待定位主体相对所述反光体的第一位姿。
[0095]
可选地，筛选条件还包括反光强度阈值。
[0096]
在根据筛选条件从所述点云数据中筛选出与所述反光体匹配的多个目标点的过程中，所述筛选模块12具体用于：根据所述点云数据中包括各点的反光强度，以及所述结构特征和所述反光强度阈值，从所述点云数据中筛选出与所述反光体匹配的所述多个目标点。
[0097]
可选地，在根据所述点云数据中包括各点的反光强度，以及所述结构特征和所述反光强度阈值，从所述点云数据中筛选出与所述反光体匹配的所述多个目标点的过程中，所述筛选模块12具体用于：根据所述各点的反光强度和所述反光强度阈值从所述点云数据中筛选出多个候选点，其中，所述多个候选点的反光强度大于或等于所述反光强度阈值；从所述多个候选点中筛选出与所述结构特征匹配的所述多个目标点。
[0098]
可选地，所述结构特征包括：形状和/或尺寸特征。
[0099]
可选地，所述反光体的数量为多个，多个反光体对应的结构特征中包括：多个反光
体之间的位置关系特征。
[0100]
可选地，所述反光体包括第一反光体和第二反光体，所述第一反光体与所述第二反光体的结构特征包括：所述第一反光体与所述第二反光体具有预设长度的尺寸特征，所述第一反光体与所述第二反光体之间的夹角呈预设角度的位置关系特征。
[0101]
在根据筛选条件从所述点云数据中筛选出与所述反光体匹配的多个目标点的具体实施过程中，所述筛选模块12具体用于：根据所述预设长度和所述预设角度，对所述点云数据进行线段拟合，以得到与所述第一反光体对应的第一线段以及与所述第二反光体对应的第二线段；从所述点云数据中确定与所述第一线段匹配的多个第一目标点以及与所述第二线段匹配的多个第二目标点，并以所述多个第一目标点和所述多个第二目标点构成所述多个目标点。
[0102]
可选地，在根据所述多个目标点到各自匹配的所述反光体的相对距离，确定所述待定位主体相对所述反光体的第一位姿的过程中，所述定位模块13具体用于：根据点云坐标系与物理空间坐标系之间的映射关系，确定所述多个目标点在所述物理空间坐标系中各自对应的映射坐标；根据所述反光体在所述物理空间坐标系中对应的位置坐标，确定多个映射坐标分别到各自匹配的位置坐标的距离函数，所述距离函数为关于待定位主体在物理空间坐标系中的位姿变量的函数；确定得到的多个距离函数之和最小时对应的位姿变量值作为所述第一位姿。
[0103]
可选地，所述定位装置还包括：优化模块。
[0104]
所述融合模块，用于获取所述待定位主体已移动路线对应的里程计数据；根据所述里程计数据确定所述待定位主体在所处物理空间中的第二位姿；根据所述第二位姿对所述第一位姿进行优化，得到所述待定位主体相对所述反光体的第三位姿。
[0105]
图5所示定位装置可以执行前述图1至图4所示实施例中提供的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考前述实施例的相关说明，在此不再赘述。
[0106]
在一个可能的设计中，上述图5所示的定位装置的结构可实现为一电子设备。如图6所示，该电子设备可以包括：处理器21、存储器22。其中，存储器22上存储有可执行代码，当所述可执行代码被处理器21执行时，至少使处理器21可以实现如前述图1至图4所示实施例中提供的定位方法。
[0107]
其中，该电子设备的结构中还可以包括通信接口23，用于与其他设备或通信网络通信。
[0108]
另外，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行前述图1至图4所示实施例中提供的定位方法。
[0109]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的各个模块可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0110]
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施例可借助加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说做出贡献的部分可以以计算机产品的形式体现
出来，本发明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、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
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最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。