本發明提供了一種移動設備的位姿確定方法及裝置，包括：在確定移動設備定位丟失的情況下，獲取由移動設備拍攝得到的第一圖像；在預先建立的圖像庫中查找與第一圖像的相似度大于或等于第一預設閾值的第二圖像，以及與第二圖像相關聯的第一位姿；對第一位姿進行旋轉和/或平移處理，得到N個第一候選位姿；根據N個第一候選位姿的激光定位得分，確定移動設備的當前位姿。通過本發明，解決了機器人位姿定位誤差較大的問題，進而達到了提高機器人位姿定位準確率的效果。

技術領域

本發明涉及通信領域，具體而言，涉及一種移動設備的位姿確定方法及裝置。

背景技術

移動機器人在進行任務操作時，比如在倉庫中進行物體搬運，移動機器人需要在該環境中精確地知道自己在當前環境的位姿，從而能夠準確地執行任務。在機器人位姿丟失，即因為環境的改變，導致機器人的不知道自己在當前環境中的位姿時，機器人需要快速恢復出自己當前的位姿。

現有技術中一般是依據機器人的視覺進行視覺重定位，輸出機器人的定位結果。但是基于視覺重定位，估計的機器人初始位姿誤差比較大，尤其是角度上，一旦角度存在一定的偏差，后續將會導致定位丟失。

因此，針對相關技術中，機器人位姿定位誤差較大的問題，目前尚無存在有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種移動設備的位姿確定方法及裝置，以至少解決相關技術中機器人位姿定位誤差較大的問題。

根據本發明的一個實施例，提供了一種移動設備的位姿確定方法，包括：在確定移動設備定位丟失的情況下，獲取由所述移動設備拍攝得到的第一圖像；在預先建立的圖像庫中查找與所述第一圖像的相似度大于或等于第一預設閾值的第二圖像，以及與所述第二圖像相關聯的第一位姿，其中，所述第二圖像是所述移動設備在所述第一位姿拍攝得到的圖像；對所述第一位姿進行旋轉和/或平移處理，得到N個第一候選位姿，其中，所述N為大于或等于1的整數，所述N個第一候選位姿中包括所述第一位姿；根據所述N個第一候選位姿的激光定位得分，確定所述移動設備的當前位姿。

可選地，所述根據所述N個第一候選位姿的激光定位得分確定所述移動設備的當前位姿，包括：使用分枝定界法，通過所述移動設備分別在N個第一候選位姿上的N組激光點云分別落在一組不同分辨率的概率柵格地圖中的得分，確定所述移動設備的當前位姿，其中，所述一組不同分辨率的概率柵格地圖是對原始概率柵格地圖進行降采樣得到的，所述原始概率柵格地圖上包括有多個柵格，每個柵格上標識的數值用于表示激光落在該柵格上的得分。

可選地，所述對原始概率柵格地圖進行降采樣得到所述一組不同分辨率的概率柵格地圖，包括：通過雙向滑窗對所述原始概率柵格地圖進行降采樣，得到預定分辨率的概率柵格地圖，其中，所述預定分辨率的概率柵格地圖的分辨率小于所述原始概率柵格地圖的分辨率；按照分辨率大小對所述預定分辨率的概率柵格地圖和原始概率柵格地圖進行排序，得到一組不同分辨率的概率柵格地圖。

可選地，所述方法還包括：獲取所述移動設備在所述當前位姿的激光點云；確定所述移動設備在所述當前位姿的激光點云與所述原始概率柵格地圖的匹配率；在所述匹配率小于或等于第二預設閾值的情況下，根據所述移動設備在所述當前位姿的激光點云更新所述原始概率柵格地圖。

可選地，在所述在預先建立的圖像庫中查找與所述第一圖像的相似度大于或等于第一預設閾值的第二圖像之前，所述方法還包括：在所述移動設備在原始概率柵格地圖移動過程中，確定移動距離或旋轉角度大于或等于第一預設閾值時，所述移動設備的位姿為關鍵位姿；建立所述移動設備在所述關鍵位姿采集的關鍵幀和對應的關鍵位姿的關聯關系，并將所述關聯關系存儲在所述圖像庫，其中，所述關鍵位姿包括所述第一位姿，所述關鍵幀包括所述第一圖像。

可選地，所述方法還包括：獲取所述移動設備在所述當前位姿拍攝的第三圖像；確定第三圖像與所述第二圖像的匹配率；在所述匹配率小于或等于第三預設閾值的情況下，將所述圖像庫中的所述第二圖像更新為所述第三圖像，與所述第二圖像對應的所述第一位姿更新為所述當前位姿。