一种重定位方法、装置、机器人及存储介质与流程

本技术涉及机器人定位，具体而言，涉及一种重定位方法、装置、机器人及存储介质。

背景技术：

1、机器人重定位是指在机器人执行任务的过程中，对机器人当前的位置和姿态进行重新定位和调整的一种技术。重定位技术可以实现机器人在复杂环境下的定位准确性，从而使得机器人能够更好地完成任务。点云匹配技术则是一种能够应用于机器人重定位场景中的一项技术，点云匹配技术可以帮助机器人快速实现重定位。

2、点云匹配技术通过计算点云之间的匹配得分来确定点云之间的匹配关系，而其判断标准则是得分阈值。但是，相关技术中基于得分阈值的点云匹配技术尚存在较多问题。具体的，在实际应用中，容易发现由于环境之间所存在的较大差异，例如室内环境与室外环境之间就存在较大差异，这种差异会导致无法满足不同环境下的重定位需求，进而影响重定位精度。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种重定位方法、装置、机器人及存储介质，用以改善机器人在不同环境中的重定位精度。

2、第一方面，本技术实施例提供一种重定位方法，所述方法包括：在历史关键帧中获取候选关键帧以及所述候选关键帧所对应的第一局部地图；计算当前帧点云的点云尺度，并根据所述点云尺度确定得分阈值；其中，所述得分阈值用于指示所述当前帧点云与所述第一局部地图之间的匹配成功标准；将所述当前帧点云与所述第一局部地图进行匹配，获取第一匹配得分；若所述第一匹配得分满足所述得分阈值的要求，则在所述候选关键帧中确定第一目标关键帧，并根据所述第一目标关键帧获取定位结果。

3、在上述方案的实现过程中，在每次进行重定位时均计算一次适用于当前场景的得分阈值，然后再根据新计算出的得分阈值确定重定位结果，有利于改善多种环境采用同一个得分阈值所导致的重定位精度降低的情况，进而有利于改善重定位精度。

4、在第一方面的一种实现方式中，所述根据所述第一目标关键帧获取定位结果，包括：计算所述第一目标关键帧的所述第一匹配得分与第二匹配得分的融合匹配得分；其中，所述第二匹配得分用于表征所述第一目标关键帧的描述子与所述候选关键帧的描述子之间的匹配得分；将匹配度最高的所述融合匹配得分所对应的所述第一目标关键帧确定为第二目标关键帧，并根据所述第二目标关键帧获取定位结果。

5、在上述方案的实现过程中，通过融合有描述子匹配得分以及点云匹配算法得分的融合匹配得分在第一目标关键帧中筛选与当前帧点云匹配度最高的第二目标关键帧，有利于改善上述重定位方法定位精度。

6、在第一方面的一种实现方式中，计算所述融合匹配得分，包括：采用第一融合权重和第二融合权重融合所述第一匹配得分和所述第二匹配得分，获取所述融合匹配得分；其中，所述第一融合权重和所述第二融合权重分别用于表征所述第一匹配得分和所述第二匹配得分的可信度。

7、在上述方案的实现过程中，通过对第一匹配得分和第二匹配得分进行加权融合，从而获取能够充分表征当前帧点云与候选关键帧点云之间匹配度的融合匹配得分，一方面，有利于改善上述重定位方法的定位精度；另一方面，降低了激光雷达无法达到完整视角范围时对匹配准确率的影响，使得上述重定位方法能够适用于更多应用场景，有利于改善上述重定位方法适应性。

8、在第一方面的一种实现方式中，所述根据所述点云尺度确定得分阈值，包括：确定所述点云尺度相对于所述历史关键帧的点云尺度范围的线性比例；采用所述线性比例对所述点云尺度范围所对应的得分范围进行线性插值，获取得分阈值。

9、在上述方案的实现过程中，采用当前帧点云尺度相对于历史关键帧的点云尺度范围的线性比例来进行线性插值，从而获得能够适用于当前场景的得分阈值，一方面，采用线性插值的方式，其计算量较低，有利于改善上述重定位方法的计算效率；另一方面，通过点云尺度以及历史关键帧的得分范围来确定得分阈值，使得上述重定位方法能够适用于存在多种环境的场景，有利于改善上述重定位方法的定位精度以及适应性。

10、在第一方面的一种实现方式中，所述采用所述线性比例对所述点云尺度范围所对应的得分范围进行线性插值，获取得分阈值，包括：采用所述线性比例对所述点云尺度范围所对应的得分范围进行线性插值，获取初始得分阈值；结合裕度系数和所述初始得分阈值，获取得分阈值；其中，所述裕度系数用于表征对所述初始得分阈值的调节比例。

11、在上述方案的实现过程中，采用裕度系数来适当调高得分阈值从而提高匹配成功率，一方面，有利于改善上述重定位方法的匹配成功率，从而改善上述重定位方法的定位效率；另一方面，有利于改善上述重定位方法的定位精度。

12、在第一方面的一种实现方式中，所述计算当前帧点云的点云尺度，包括：根据当前帧点云中各点到点云中心的距离和以及所述当前帧点云所包含的点数量，计算所述当前帧点云的第一云尺度。

13、在上述方案的实现过程中，采用点云中各点到点云中心的距离和以及点云中所包含的点数量即可确定当前帧点云的点云尺度，其计算量较少，有利于改善上述重定位方法的计算效率。

14、在第一方面的一种实现方式中，所述方法还包括：若所述第一匹配得分未满足所述得分阈值的要求，则构建当前区域的第二局部地图；将所述第二局部地图与全局地图进行匹配，获取定位结果；其中，所述全局地图为根据所述历史关键帧所构建的全局地图。

15、在上述方案的实现过程中，在第一匹配得分为满足得分阈值的要求时则实时构建当前区域的第二局部地图，并将第二局部地图与全局地图进行匹配，直至获取到定位结果，从而完成重定位，有利于改善上述重定位方法的定位成功率。

16、第二方面，本技术实施例提供一种重定位装置，所述装置包括：

17、候选关键帧获取模块，用于在历史关键帧中获取候选关键帧以及所述候选关键帧所对应的第一局部地图；

18、得分阈值确定模块，用于计算当前帧点云的点云尺度，并根据所述点云尺度确定得分阈值；其中，所述得分阈值用于指示所述当前帧点云与所述第一局部地图之间的匹配成功标准；

19、第一匹配得分获取模块，用于将所述当前帧点云与所述第一局部地图进行匹配，获取第一匹配得分；

20、定位结果获取模块，用于在所述第一匹配得分满足所述得分阈值的要求时，在所述候选关键帧中确定第一目标关键帧，并根据所述第一目标关键帧获取定位结果。

21、第三方面，本技术实施例提供一种机器人，包括：建图单元以及与所述建图单元进行通信的重定位单元，其中：

22、所述建图单元，用于根据机器人所处环境的点云数据以及所述机器人的运动与姿态信息构建局部地图和/或全局地图，并将所述局部地图和/或所述全局地图发送至所述重定位单元；

23、所述重定位单元，用于执行第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。

24、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器读取并运行时，执行第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。

25、第五方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信总线，其中所述处理器和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器中存储有可被所述处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器读取并运行时，执行第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。

26、本技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。