[发明专利]一种基于栅格地图的定位方法及装置

权利要求书

1.一种基于栅格地图的定位方法，其特征在于，包括：

创建栅格地图，根据每个栅格内的各坐标点的位置信息和图像信息，计算得到每个栅格分别对应的位置信息和图像信息；

获取当前位置的图像，根据所述图像的图像信息和所述栅格地图中每个栅格的图像信息，分别计算所述图像与每个栅格对应的匹配概率；

分别对所述匹配概率进行实时更新，并根据更新后所述匹配概率确定所述图像对应的目标栅格；

根据所述目标栅格的位置信息，确定所述当前位置；

其中，所述图像信息为运动时实时采集的图像所对应的亮度信息或灰度信息；

其中，所述对所述匹配概率进行实时更新，进一步包括：

根据惯性导航的误差分布，对每个栅格的所述匹配概率进行实时更新；

所述根据惯性导航的误差分布，对每个栅格的所述匹配概率进行实时更新，具体包括：

通过零均值高斯噪声表示惯性导航的误差，所述零均值高斯噪声服从方差为σ的高斯分布，σ为根据传感器精度设定的常量；

对每个栅格的所述匹配概率进行实时更新的模型如下：

其中，为更新后机器人在栅格cell(x，y)的后验概率，η为归一化常量，P(x，y)更新前机器人在栅格cell(x，y)的匹配概率，x和y分别对应坐标中X轴和Y轴的坐标，i和j分别为二维栅格地图中每个栅格对应的两个维度的序号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述创建栅格地图，根据每个栅格内的各坐标点的位置信息和图像信息，计算得到每个栅格分别对应的位置信息和图像信息，具体包括：

将原始三维地图划分为预设大小的栅格，得到栅格地图；

将所述栅格地图中每个栅格内所有坐标点的图像信息的均值作为所述栅格的图像信息，并将每个栅格内所有坐标点的位置信息的均值作为所述栅格的位置信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述匹配概率进行实时更新，进一步包括：

获取当前位置的图像，根据所述图像的图像信息和所述栅格地图中各栅格的图像信息，采用贝叶斯公式对所述匹配概率进行实时更新。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述贝叶斯公式为：

其中，z为图像信息，m为地图，η为归一化常量，m_σ为所述栅格地图中各栅格的图像信息的标准偏差，z_σ为所述图像的图像信息的标准偏差，m_r表示所述栅格地图中各栅格的平均图像信息，z_r为所述图像的平均图像信息，指数α<1表示数据不都是完全独立的，这里假设独立，α≥1时为预先设定的常量；P(x,y|z,m)表示获得图像信息后，计算机器人在cell(x,y)的后验概率，为更新后机器人在栅格cell(x，y)的后验概率，i-x和j-y分别对应坐标中X轴和Y轴的可能偏差，i和j分别为二维栅格地图中每个栅格对应的两个维度的序号。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据更新后所述匹配概率确定所述图像对应的目标栅格，具体包括：

计算更新后所述匹配概率的加权平均值，并获取与所述加权平均值的差值最小的目标匹配概率，将所述目标匹配概率对应的栅格作为所述目标栅格。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述获取当前位置的图像，根据所述图像的图像信息和所述栅格地图中每个栅格的图像信息，分别计算所述图像与每个栅格对应的匹配概率，具体包括：

获取当前位置的图像，对所述图像进行栅格化，得到与所述栅格地图中的栅格对应的栅格图像；

根据所述栅格图像的图像信息和所述栅格地图中每个栅格的图像信息，分别计算所述栅格图像与每个栅格的匹配概率；

相应地，所述根据更新后所述匹配概率确定所述图像对应的目标栅格，具体包括：

根据更新后所述匹配概率对应的概率分布确定目标范围，将所述目标范围的几何中心对应的栅格作为所述栅格图像对应的目标栅格。