[发明专利]定位检测方法、装置、计算机设备以及可读存储介质

权利要求书

1.一种定位检测方法，应用于机器人定位中，其特征在于，所述方法包括：

获取机器人运行区域的视觉地图，所述视觉地图中包括各位置处的准确定位信息以及对应的图像向量；

获取所述机器人的实时定位信息与实时图像向量；

根据所述实时定位信息在所述视觉地图中查找符合预设条件的校验图像向量；

基于所述实时图像向量以及所述校验图像向量，判断所述机器人定位的丢失情况。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人运行区域的视觉地图的建立方法包括：

获取机器人运行区域的栅格地图；

通过激光雷达进行自适应蒙特卡洛定位获取所述栅格地图各位置处的准确定位信息；

将所述栅格地图各位置处的原始图像通过NetVlad神经网络转换为图像向量；

将所述栅格地图各位置处的准确定位信息与图像向量进行匹配，以得到所述视觉地图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述栅格地图各位置处的原始图像通过NetVlad神经网络转换为图像向量的步骤包括：

通过卷积神经网络提取所述原始图像的局部特征向量；

通过VLAD神经网络将所述局部特征向量进行聚合，以得到所述图像向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时定位信息在所述视觉地图中查找符合预设条件的校验图像向量的步骤包括：

在所述视觉地图中查找与所述实时定位信息的距离小于预设距离的准确定位信息；

将查找到的准确定位信息对应的图像向量作为所述校验图像向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时图像向量以及所述校验图像向量，判断所述机器人定位的丢失情况的步骤包括：

计算所述实时图像向量与所述校验图像向量的图像匹配值；

若所述图像匹配值满足预设匹配阈值，则判断所述机器人未丢失定位。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述校验图像向量的数量为多个，所述基于所述实时图像向量以及所述校验图像向量，判断所述机器人定位的丢失情况的步骤包括：

分别计算所述实时图像向量与多个所述校验图像向量的图像匹配值；

若多个图像匹配值中满足预设匹配阈值的图像匹配值所占比例超过第一预设比例阈值，则判断所述机器人未丢失定位。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述实时定位信息在所述视觉地图中查找符合预设条件的校验图像向量的步骤之后，所述方法还包括：

若所述视觉地图中不存在符合预设条件的校验图像向量，则判断所述机器人丢失定位。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

分别判断运行区域中预设数量位置处的机器人定位情况；

若预设数量位置中所述机器人丢失定位的位置所占比例超过第二预设比例阈值，则判断所述机器人发生定位故障。

9.一种定位检测装置，应用于机器人定位中，其特征在于，所述装置包括：

地图模块，用于获取机器人运行区域的视觉地图，所述视觉地图中包括各位置处的准确定位信息以及对应的图像向量；

获取模块，用于获取所述机器人的实时定位信息与实时图像向量；

查找模块，用于根据所述实时定位信息在所述视觉地图中查找符合预设条件的校验图像向量；

判断模块，用于基于所述实时图像向量以及所述校验图像向量，判断所述机器人定位的丢失情况。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的定位检测方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的定位检测方法。