[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

说明书

本发明公开了一种定位检测方法、装置、计算机设备以及可读存储介质，一种定位检测方法，应用于机器人定位中，定位检测方法包括：获取机器人运行区域的视觉地图，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；获取机器人的实时定位信息与实时图像向量；根据实时定位信息在视觉地图中查找符合预设条件的校验图像向量；基于实时图像向量以及校验图像向量，判断机器人定位的丢失情况。上述方法，可以根据机器人的实时定位信息，在预先建立的视觉地图中查找可以用于校验的图像向量，再通过校验图像向量与机器人拍摄的实时图像向量的匹配结果，判断机器人当前的定位情况，从而在丢失定位时能够及时发现，有效提高了机器人定位的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及机器人技术，尤其涉及一种定位检测方法、装置、计算机设备以及存储介质。

背景技术

在控制机器人运行的过程中，需要对机器人所在的位置进行实时定位，目前机器人一般会使用激光雷达进行实时定位，但由于雷达精度或者设备发生故障等因素，机器人的激光雷达定位可能会出现定位丢失等情况。传统的机器人定位方法中，一般无法准确检测到定位丢失等情况，导致定位的准确性受到影响。

发明内容

基于此，针对上述技术问题，本发明提供一种定位检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质，可以对机器人的定位状态进行检测，提高定位的准确度。

第一方面，本发明实施例提供了一种定位检测方法，应用于机器人定位中，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。

上述定位检测方法，可以根据机器人的实时定位信息，在预先建立的视觉地图中查找可以用于校验的图像向量，再通过校验图像向量与机器人拍摄的实时图像向量的匹配结果，判断机器人当前的定位情况，从而在机器人丢失定位时能够及时发现，有效提高了机器人定位的准确性。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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；