[发明专利]定位方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品

权利要求书

1.一种定位方法，其特征在于，包括：

获取运动对象的待定位点云段，所述待定位点云段包括当前帧点云和所述当前帧点云的前N-1帧点云，N为大于1的整数；

将所述待定位点云段输入至时序定位模型中，通过所述时序定位模型提取每帧点云的低维特征，基于所述低维特征确定所述每帧点云的高维特征，聚合所述待定位点云段的高维特征和时序信息，得到所述待定位点云段对应的全局描述符；

将所述全局描述符与点云地图数据进行对比，确定目标点云段，所述点云地图数据包括多个地图点云段，且每个地图点云段包括对应的描述符和位置信息，所述目标点云段对应的描述符与所述全局描述符相匹配；

将所述目标点云段对应的位置信息确定为所述运动对象的当前位置信息；

其中，所述时序定位模型包括第一特征转换模块、第二特征转换模块和时序模块，所述第一特征转换模块用于提取每帧点云的低维特征，所述第二特征转换模块用于基于所述低维特征确定所述每帧点云的高维特征，所述时序模块用于聚合所述待定位点云段的高维特征和时序信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待定位点云段输入至时序定位模型中，通过所述时序定位模型提取每帧点云的低维特征，基于所述低维特征确定所述每帧点云的高维特征，聚合所述待定位点云段的高维特征和时序信息，得到所述待定位点云段对应的全局描述符，包括：

将所述待定位点云段输入至所述第一特征转换模块中，通过所述第一特征转换模块得到的结果与所述每帧点云进行向量相乘，得到包含所述每帧点云的低维特征的第一潜在向量；

将所述每帧点云的第一潜在向量输入至所述第二特征转换模块中，通过所述第二特征转换模块得到的结果与所述第一潜在向量相乘，得到包含所述每帧点云的高维特征的第二潜在向量；

将所述待定位点云段的第二潜在向量输入至所述时序模块中，通过所述时序模块聚合所述待定位点云段的高维特征和时序信息，得到所述待定位点云段对应的全局描述符。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待定位点云段输入至时序定位模型中，通过所述时序定位模型提取每帧点云的低维特征，基于所述低维特征确定所述每帧点云的高维特征，聚合所述待定位点云段的高维特征和时序信息，得到所述待定位点云段对应的全局描述符之前，所述方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括点云查询数据和所述点云地图数据；

对所述训练样本集进行预处理，得到多个查询点云段和多个地图点云段，每个查询点云段包括所述点云查询数据中的N帧点云，每个地图点云段包括所述点云地图数据中的N帧点云；

针对每个查询点云段，从所述多个地图点云段中标注所述查询点云段的正样本点云段和负样本点云段；

根据所述正样本点云段和所述负样本点云段，训练时序定位模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每个查询点云段，从所述多个地图点云段中标注所述查询点云段的正样本点云段和负样本点云段，包括：

所述针对每个查询点云段，确定所述多个地图点云段与所述查询点云段之间的距离；

将所述距离小于第一阈值的地图点云段标注为所述查询点云段的正样本点云段；

将所述距离大于第二阈值的地图点云段标注为所述查询点云段的负样本点云段。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述训练样本集进行预处理，得到多个查询点云段和多个地图点云段，包括：

对所述训练样本集中的每帧点云进行裁剪处理，得到坐标值处于预设范围内的第一点云；

对所述第一点云进行归一化处理，得到归一化点云数据；

针对所述归一化点云数据中的每帧归一化点云，标记并存储所述归一化点云的前N-1帧归一化点云，得到多个查询点云段和多个地图点云段。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第一点云进行归一化处理，得到归一化点云数据，包括：

对所述第一点云进行下采样处理，得到第二点云；

对所述第二点云进行归一化处理，得到归一化点云数据。