【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器人，尤其涉及一种位姿估计方法、装置、机器人及存储介质。
技术介绍
1、当前随着机器人技术的快速发展，机器人在日常生活、工业生产、医疗护理、军事探索等多个领域的应用日益广泛。在这些应用中，机器人的准确定位是实现其自主导航、任务执行等功能的基础。然而，机器人所处的环境往往复杂多变，这对机器人的位姿估计技术提出了严峻的挑战。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例至少提供一种位姿估计方法、装置、机器人、存储介质及程序产品。
2、本申请实施例的技术方案是这样实现的：
3、一方面，本申请实施例提供一种位姿估计方法，所述方法包括：获取机器人所处环境的多层地图；所述多层地图包括对齐坐标系的栅格地图和标签地图；在采集到环境中的标签的情况下，基于所述标签地图确定预测位姿，并利用所述预测位姿构建候选位姿集合；基于所述栅格地图，确定所述候选位姿集合中各个位姿的准确度；基于所述候选位姿集合中各个位姿和对应的准确度，生成所述机器人在当前时刻的估计位姿。
4、另一方面，本申请实施例提供一种位姿估计装置，所述装置包括：获取模块，用于获取机器人所处环境的多层地图；所述多层地图包括对齐坐标系的栅格地图和标签地图；第一确定模块，用于在采集到环境中的标签的情况下，基于所述标签地图确定预测位姿，并利用所述预测位姿构建候选位姿集合；第二确定模块，用于基于所述栅格地图，确定所述候选位姿集合中各个位姿的准确度；基于所述候选位姿集合中各个位姿和对应的准确度，生成所述机器人在当前
5、再一方面，本申请实施例提供一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法中的部分或全部步骤。
6、又一方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的部分或全部步骤。
7、又一方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令所述计算机程序或指令被处理器执行时，实现上述方法中的部分或全部步骤。
8、本申请实施例中，通过获取对齐坐标系的栅格地图和标签地图，机器人不仅可以获得环境障碍物的精确位置信息，也确定了环境中已知标签的标签位姿；同时，利用标签地图中的已知标签位姿，初始化机器人的预测位姿并构建了一个候选位姿集合，如此，不仅为机器人提供了初始定位，还通过候选位姿集合的构建，考虑了位姿的多样性和不确定性，为后续的准确度评估和估计位姿生成提供了丰富的数据支撑；另外，通过栅格地图的精确性，对每个候选位姿进行了准确度评估，进而能够筛选出更加可靠和合理的位姿，如此，提高了估计位姿的准确性和合理性。同时，本申请实施例生成的估计位姿可以为机器人的后续移动和决策提供明确的指引，能够使机器人在复杂环境中实现高效、稳定的自主导航。
9、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本申请的技术方案。
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1.一种位姿估计方法，其特征在于，应用于机器人，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述栅格地图，确定所述候选位姿集合中各个位姿的准确度，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选位姿集合中各个位姿和对应的准确度，生成所述机器人的估计位姿，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于准确度最高的位姿确定所述估计位姿，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，利用所述预测位姿构建候选位姿集合，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述多层地图的构建方法包括：
8.一种位姿估计装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，
...【技术特征摘要】
1.一种位姿估计方法，其特征在于，应用于机器人，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述栅格地图，确定所述候选位姿集合中各个位姿的准确度，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选位姿集合中各个位姿和对应的准确度，生成所述机器人的估计位姿，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于准确度最高的位姿确定所述估计位姿，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，利用所述预测位姿构建候选位姿集合，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李道胜，周波，仓玉，
申请(专利权)人：苏州盖博特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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