(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210700292.4 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 珠海格力电器股份有限公司 地址 519070 广东省珠海市前山金鸡西路 六号 申请人 珠海零边界集成电路有限公司 (72)发明人 孟娟　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 董文倩 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G01B 11/00(2006.01) (54)发明名称 室内定位方法 (57)摘要 本申请提供了一种室内定位方法， 该方法包 括： 分别采集多个图像中的各图像的多个ORB点 特征和多个FLD线特征， 多个图像包括图像采集 设备在当前时刻采集的第一图像和当前时刻 的 前一时刻采集的第二图像； 至少根据第一图像和 第二图像对应的ORB点特征和FLD 线特征， 确定多 个目标点特征对， 并根据多个目标点特征对， 确 定图像采集设备在当前时刻 的目标旋转矩 阵和 目标平移矩阵； 根据目标旋转矩阵、 目标平移矩 阵和移动载体的位姿信息， 预测并更新移动载体 在下一时刻的位姿信息， 保证了确定的目标点特 征对的数量较多， 保证了对移动载体的定位精度 较高， 从而解决了现有技术中移动载体的定位精 度较差的问题。 权利要求书2页 说明书18页 附图3页 CN 114998389 A 2022.09.02 CN 114998389 A 1.一种室内定位方法， 其特征在于， 移动载体包括图像采集设备， 所述室内定位方法包 括： 分别采集多个图像中的各所述图像的多个ORB点特征和多个FLD线特征， 多个所述图像 包括所述图像采集设备在当前时刻采集的第一图像和所述当前时刻的前一时刻采集的第 二图像； 至少根据所述第一图像和所述第二图像对应的所述ORB点特征和所述FLD线特征， 确定 多个目标点特征对， 并根据多个所述 目标点特征对， 确定所述图像采集设备在所述当前时 刻的目标旋转矩阵和目标平 移矩阵； 根据所述目标旋转矩阵、 所述目标平移矩阵和所述移动载体的位姿信息， 预测并更新 所述移动载体在下一时刻的所述 位姿信息 。 2.根据权利要求1所述的室内定位方法， 其特征在于， 至少根据 所述第一图像和所述第 二图像对应的所述ORB点特 征和所述FLD线特 征， 确定多个目标点特 征对， 包括： 至少根据各所述ORB点特征和各所述FLD线特征， 确定多个预设特征对， 其中， 多个所述 预设特征对包括多个预设点特征对和多个预设线 特征对， 所述预设点特征对包括具有第一 预设关系的两个所述ORB点特征， 两个所述ORB点特征中的一个在所述第一图像中， 另一个 在所述第二图像中， 所述第一预设关系为两个所述ORB点特征的相似度大于第一预设阈值， 所述预设线 特征对包括具有第二预设关系的两个所述FLD线 特征， 两个所述FLD线 特征中的 一个在所述第一图像中， 另一个在所述第二图像中， 所述第二预设关系为两个所述FLD线 特 征的相似度大于第二预设阈值； 根据多个所述预设线特征对， 将所述第一图像中的动态物体进行去 除， 得到多个目标 线特征对； 根据多个所述预设点特 征对和多个所述目标线特 征对， 确定多个所述目标点特 征对。 3.根据权利要求2所述的室内定位方法， 其特征在于， 至少根据各所述ORB点特征和各 所述FLD线特 征， 确定多个预设特 征对， 包括： 确定各所述ORB点特征所对应的BRIEF描述子， 以及确定各所述FLD线特征所对应的LBD 描述子； 根据所述第一图像中的各所述BRIEF描述子和所述第二图像中的各所述BRIEF描述子， 确定多个所述预设点特 征对； 根据所述第一图像中的各所述LBD描述子和所述第二图像 中的各所述LBD描述子， 确定 多个所述预设线特 征对。 4.根据权利要求3所述的室内定位方法， 其特征在于， 根据所述第一图像中的各所述 BRIEF描述子和所述第二图像中的各 所述BRIEF描述子， 确定多个所述预设点特 征对， 包括： 计算所述第一图像中的第i个所述BRIEF描述子与所述第二图像中的各所述BRIEF描述 子的汉明距离， 得到多个第一数值， 其中， i 从1开始取值， 一直到N， N为所述第一图像中的所 述BRIEF描述子的总数； 将大于所述第一预设阈值的所述第一数值对应的两个所述ORB点特征， 确定为预定点 特征对； 采用RANSAC算法， 剔除误匹配的所述预定点特 征对， 得到多个所述预设点特 征对。 5.根据权利要求3所述的室内定位方法， 其特征在于， 根据所述第一图像中的各所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114998389 A 2LBD描述子和所述第二图像中的各 所述LBD描述子， 确定多个所述预设线特 征对， 包括： 计算所述第一图像中的第j个所述LBD描述子与所述第二图像 中的各所述LBD描述子的 汉明距离， 得到多个第二数值， 其中， j从1开始取值， 一直到K， K为所述第一图像中的所述 LBD描述子的总数； 将大于所述第二预设阈值的所述第二数值对应的两个所述FLD线特征， 确定为备选线 特征对； 采用RANSAC算法， 剔除误匹配的所述备选线特 征对， 得到多个所述预设线特 征对。 6.根据权利要求2所述的室内定位方法， 其特征在于， 根据多个所述预设线特征对， 将 所述第一图像中的动态 物体进行去除， 得到多个目标线特 征对， 包括： 计算各所述预设线特 征对的空间距离， 得到多个目标空间距离； 根据各所述目标空间距离和 确定多个第三数值， 其中， w为所述 第三数值， d为所述目标空间距离， v0为t分布的自由度， μD为所述t分布的均值， σD为所述t分 布的方差； 在多个所述预设线特征对中， 将小于第 三预设阈值的所述第 三数值对应的所述预设线 特征对去除， 得到多个所述目标线特 征对。 7.根据权利要求2所述的室内定位方法， 其特征在于， 根据多个所述预设点特征对和多 个所述目标线特 征对， 确定多个所述目标点特 征对， 包括： 根据各所述目标线特 征对的端点， 确定多个备选点特 征对； 由多个所述预设点特 征对和多个所述备选点特 征对， 构成多个所述目标点特 征对。 8.根据权利要求1所述的室内定位方法， 其特征在于， 根据多个所述目标点特征对， 确 定所述图像采集设备在所述当前时刻的目标旋转矩阵和目标平 移矩阵， 包括： 采用对极几何算法， 确定各 所述目标点特 征对的预设旋转矩阵和预设平 移矩阵； 计算多个所述预设旋转矩阵的平均值， 得到所述图像采集设备在所述当前时刻的所述 目标旋转矩阵， 以及计算多个所述预设平移矩阵的平均值， 得到所述图像采集设备在所述 当前时刻的所述目标平 移矩阵。 9.根据权利要求1所述的室内定位方法， 其特征在于， 所述移动载体还包括惯性测量单 元， 所述位姿信息包括 位置信息、 姿态信息和速度信息， 确定所述移动载体的所述 位姿信息的过程包括： 至少根据线加速度信息， 确定所述移动载体所处的坐标系下的目标比力矢量； 至少根据角加速度信息， 确定所述移动载体所处的坐标系下的目标转动角速度； 采用捷联式惯导算法， 对所述目标比力矢量和所述目标转动角速度进行位姿解算， 得 到所述移动载体的所述位置信息、 所述姿态信息和所述速度信息， 其中， 所述线加速度信息 和所述角加速度信息为所述惯性测量单 元在导航坐标系下的测量信息 。 10.根据权利要求1至9中任意一项所述的室内定位方法， 其特征在于， 根据所述目标旋 转矩阵、 所述 目标平移矩阵和所述移动载体的位姿信息， 预测并更新所述移动载体在下一 时刻的所述 位姿信息， 包括： 采用MSF融合算法， 对所述目标旋转矩阵、 所述目标平移矩阵和所述位姿信息进行信息 融合， 预测并更新所述移动载体在下一时刻的所述 位姿信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114998389 A 3