【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人船定位领域，尤其涉及一种基于激光雷达的无人船姿态估计方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的迅速发展，无人船逐渐被学界与工业界所关注，而在无人船的应用过程中准确的获取无人船的位姿是十分重要的。现有技术中，通常根据船载惯性测量单元imu中陀螺仪、加速度计、磁力计等传感器设备估计无人船姿态，但是传感器受外界影响较大，如传感器与搭载平台之间的安装、传感器自身的误差噪声以及使用环境都会对传感器的感知造成影响，从而导致对无人船的姿态感知出现误差，对无人船的姿态估计结果不够精准，使得基于无人船位姿所产生的应用出现问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种基于激光雷达的无人船姿态估计方法、装置、设备及介质，旨在解决无人船在水面环境上基于姿态传感器的实时姿态感知结果不够精准的问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于激光雷达的无人船姿态估计方法，其包括：根据激光雷达返回的点云数据，获取水面点云数据；根据所述水面点云数据与预设向量算法确定点云平均分量；将所述点云平均分量进行雷达位姿计算，确定所述激光雷达的位姿变换矩阵；将所述激光雷达的位姿变换矩阵与相对姿态变换矩阵通过预设位姿算法获取所述无人船当前的位姿，其中，所述相对姿态变换矩阵为所述激光雷达的位姿变换矩阵与所述无人船的位姿之间的角度变换矩阵。
3、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于激光雷达的无人船姿态估计装置，其包括：点云获取单元，用于根据激光雷达返回的点云数
4、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，其包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
5、第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时可实现上述方法。
6、本专利技术实施例提供了一种基于激光雷达的无人船姿态估计方法、装置、设备及介质。所述方法包括：根据激光雷达返回的点云数据，获取水面点云数据；根据所述水面点云数据与预设向量算法确定点云平均分量；将所述点云平均分量进行雷达位姿计算，确定所述激光雷达的位姿变换矩阵；将所述激光雷达的位姿变换矩阵与相对姿态变换矩阵通过预设位姿算法获取所述无人船当前的位姿，其中，所述相对姿态变换矩阵为所述激光雷达的位姿变换矩阵与所述无人船的位姿之间的角度变换矩阵。本专利技术实施例通过激光雷达所测得的点云数据确定所述激光雷达的位姿变换矩阵，并根据所述激光雷达的位姿变换矩阵与所述无人船位姿之间的相对姿态变换矩阵，反推出所述无人船当前的位姿，以减少外界关系对无人船位姿的影响，实现无人船在水面环境上的实时的精准姿态估计。
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1.一种基于激光雷达的无人船姿态估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据激光雷达返回的点云数据，获取水面点云数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述水面点云数据与预设向量算法确定点云平均分量的步骤之前，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述水面点云数据与预设向量算法确定点云平均分量的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述点云平均分量进行雷达位姿计算，确定所述激光雷达的位姿变换矩阵的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设角度算法为
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设位姿算法为：
8.一种基于激光雷达的无人船姿态估计装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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