自移动设备的航向角调整方法、装置、自移动设备及介质与流程

1.本技术属于自移动设备技术领域，尤其涉及一种自移动设备的航向角调整方法、装置、自移动设备及介质。


背景技术：

2.自移动设备在室外进行工作时，通常采用惯性导航技术来获取自移动设备的运动状态，一般采用imu(inertial measurement unit，惯性测量单元)来测量自移动设备的航向角。由于imu受温度影响，导致当温度升高时，尤其是在夏季室外工作时由于环境温度高，且自移动设备工作时长期处于暴晒状态，高温很大可能性会影响imu精度，导致测得的航向角不准。
3.由于航向角漂移现象不可避免，且自移动设备运动过程中无法及时纠正航向角，这就可能导致自移动设备运动时会偏移原有的行驶路线，给实际工作带来了一定的麻烦。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种自移动设备的航向角调整方法、装置、自移动设备及介质，以在自移动设备运动过程中及时纠正航向角，防止自移动设备偏离原有的行驶路线。
5.第一方面，本技术实施方式提供了一种自移动设备的航向角调整方法，应用于自移动设备，该方法包括：
6.在自移动设备沿预规划路径移动时，获取自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态；
7.将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像；
8.当当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式；
9.通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角；
10.基于目标航向角对当前航向角进行调整。
11.第二方面，本技术还提供了一种自移动设备的航向角调整装置，包括：
12.获取模块，用于在自移动设备沿预规划路径移动时，获取自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态；
13.融合模块，用于将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像；
14.确定模块，用于当当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式；
15.匹配模块，用于通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角；
16.调整模块，用于基于目标航向角对当前航向角进行调整。
17.第三方面，本技术还提供了一种自移动设备，自移动设备包括存储器和处理器；
18.存储器，用于存储计算机程序；
19.处理器，用于执行的计算机程序并在执行的计算机程序时实现如上的自移动设备的航向角调整方法的步骤。
20.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时，实现如上述自移动设备的航向角调整方法的步骤。
21.相比于相关技术，本技术实施方式提供的自移动设备的航向角调整方法，包括：在自移动设备沿预规划路径移动时，获取自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态；将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像；当当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式；通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角；基于目标航向角对当前航向角进行调整。本技术中的自移动设备移动时，可以根据自身的运动状态确定目标匹配方式，再通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，从而确定目标航向角，并根据目标航向角调整自移动设备的航向角，待调整好自移动设备本身的运动状态后，避免自移动设备偏移运动路线。
22.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，并不能限制本技术。
附图说明
23.为了更清楚地说明本技术实施方式技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
24.图1为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的流程示意图。
25.图2为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第一子步骤流程示意图。
26.图3为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的另一流程示意图。
27.图4为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第二子步骤流程示意图。
28.图5为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第三子步骤流程示意图。
29.图6为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第四子步骤流程示意图。
30.图7为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第五子步骤流程示意图。
31.图8为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整装置的结构示意图。
32.图9为本技术实施例提供的自移动设备结构示意图。
具体实施方式
33.下面将结合本技术实施方式中的附图，对本技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
34.下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
35.应当理解，在此本技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本技术。如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
36.应当理解，为了便于清楚描述本技术实施方式的技术方案，在本技术的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
37.还应当进一步理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
38.自移动设备进行工作时，测得的航向角可能出现不准确的情况。例如，夏季自移动设备工作时，因长期暴晒后温度上升会影响imu的测量精度。又比如，自移动设备长时间工作，导致本身的工作器件温度上升，可能也会影响imu的测量精度。这些原因都可能会导致测量得到的航向角出现较大偏差，目前自移动设备在运动过程中也无法自行纠正。以室外割草机器人为例，当室外割草机器人工作结束需要返回时，由于室外遭到长期暴晒导致测得的航向角出现较大偏差，可能导致自移动设备运动时会偏移原设定的路线而无法返航，给实际工作带来了一定的麻烦。
39.有鉴于此，本技术实施例提供了一种自移动设备的航向角调整方法，应用于自移动设备，方法包括：在自移动设备沿预规划路径移动时，获取自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态；将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像；当当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式；通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角；基于目标航向角对当前航向角进行调整。自移动设备移动可以根据目标航向角调整自移动设备的航向角，待调整好自移动设备本身的运动状态后，避免自移动设备偏移运动路线。
40.下面结合具体实施例对本技术提供的自移动设备的航向角调整方法、装置、自移动设备及可读介质做出详细说明。
41.参见图1所示，图1为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的流程示意图。该自移动设备的航向角调整方法，包括步骤s100-s500。
42.s100、在自移动设备沿预规划路径移动时，获取自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态。
43.在本技术实施例中，自移动设备可以是包含自移动辅助功能的设备，也可以是半自移动设备或者完全自主移动设备。示例性的，自移动设备可以是机器人、无人机和智能汽车等，例如可以是割草机器人、送餐机器人、扫雷机器人和清洁机器人等，本技术对机器人的类型并不予以限定。
44.预规划路径为对已构建的工作区域进行路径规划后得到的移动路径。预规划路径
可以是弓形线路径、回形线路径或弓形线路径和回形线路径相结合的移动路径，此处不做限定。
45.自移动设备安装有图像采集装置、惯性测量单元和轮速计等传感器。在自移动设备移动时，可以通过自身所搭载的图像采集装置采集当前环境图像、与当前环境图像对应的点云数据，以及通过惯性测量单元获取自移动设备的当前航向角。当前运动状态可以包括自移动设备的直线运动状态、转弯运动状态和停止运动状态等，自移动设备可以通过内置的控制芯片所执行的操作命令(例如直线运动控制命令或者旋转运动控制命令)，来控制自移动设备的当前运动状态。
46.进一步地，图像采集装置可以包括视觉摄像头和激光摄像头等，视觉摄像头和激光摄像头在外参标定下，使得视觉摄像头采集的视觉图像和激光摄像头采集的点云数据具有同步性，也就是说自移动设备在行驶过程中，采集的当前环境图像中的每个像素点均可以匹配到对应的点云数据。
47.点云数据还可以通过激光雷达获取，环境图像可以通过rgb相机获取。
48.s200、将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像。
49.其中，待融合的当前环境图像与点云数据应当是同一位置处所采集到的，即前环境图像与点云数据是一一对应的，保证融合时当前环境图像和对应的点云数据是相匹配的，融合得到的当前融合图像携带环境图像中的像素点所对应的图像特征信息，以及点云数据表示的像素点对应的空间位置信息。这样，便于自移动设备出现定位发生漂移时，通过当前融合图像可以提高自移动设备的航向角计算准确性。
50.s300、当当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式。
51.自移动设备在室外工作时，周围环境较为复杂，可能会影响imu测量精度，此时自移动设备的当前航向角就可能出现漂移。而自移动设备当前的运动状态可能为直线运动，也可能为旋转运动以改变运行方向(即拐弯运动)，根据不同的运动状态，来确定目标匹配方式，目标匹配方式可以用来确定自移动设备的目标航向角。
52.s400、通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角。
53.将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，根据匹配出来的环境图像或者点云数据，可以计算得到目标航向角。
54.s500、基于目标航向角对当前航向角进行调整。
55.当确定了目标航向角，自移动设备基于此调整自身的运动方向，确保沿着原设定的路径移动，避免自动移动设备无法返航。
56.在自移动设备沿预规划路径移动时，获取自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态；将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像；当当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式；通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角；基于目标航向角对当前航向角进行调整。本技术中的自移动设备移动时，可以根据自身的运动状态确定目标匹配方式，再通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，从而确定目标航向角，并根据目标航向角调整自移
动设备的航向角，待调整好自移动设备本身的运动状态后，避免自移动设备偏移运动路线。
57.在一些实施例中，参见图2所示，图2为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第一子步骤流程示意图。点云数据包括三维空间坐标，将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像，包括步骤s201-s203。
58.步骤s201、获取预设的变换矩阵。
59.其中，变换矩阵是将不同坐标系中的点映射到同一坐标系上的矩阵。变换矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵。
60.步骤s202、根据三维空间坐标和预设的变换矩阵，得到每个点云数据对应的二维坐标。
61.将三维空间坐标与变换矩阵进行相乘，即可得到对应的二维坐标，即完成点云数据中的点从三维坐标系到图像坐标系的变换。
62.步骤s203、基于每个点云数据对应的二维坐标和当前环境图像，得到当前融合图像。
63.二维坐标也即环境图像中的坐标，与当前环境图像结合，即可得到与当前图像对应的当前融合图像。其中，融合过程是将点云数据和对应的当前环境图像的像素点映射到同一坐标系上，得到的当前融合图像中的点既携带环境图像的像素信息(例如rgb值)又携带该点的位置信息。这样，像素信息可以用于表示环境特征，位置信息可以表示环境特征在环境中的位置。融合过程可以是将当前环境图像的像素点映射到对应的点云数据所在的坐标系中，也可以是将点云数据的点映射到环境图像的像素点所在的坐标系中。
64.在一些实施例中，可以通过公式(1)将激光雷达坐标系下的点云数据映射到相机坐标系下，实现点云数据的三维坐标转换到环境图像所在坐标系中的二维坐标，并得到当前融合图像：
[0065][0066]
其中，为雷达坐标系到相机坐标系的平移矩阵；为雷达坐标系到相机坐标系的旋转矩阵；为点云数据中各点i的三维坐标(x,y,z)，x为环境图像中像素点的像素坐标即u坐标，y表示环境图像中像素点的像素坐标即v坐标。
[0067]
综上可知，得到的当前融合图像包括环境图像中的图像特征点和对应的位置信息，其中，图像特征点的格式可以表示为(img，point)，img表示图像特征的像素值，像素值可以是三通道分别对应的数值，即r(red，红)通道、g(green，绿)通道和b(blue，蓝)通道，point表示该图像特征所在的位置信息。
[0068]
在一些实施例中，参见图3所示，图3为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的另一流程示意图。自移动设备的航向角调整方法还包括s600-s800。
[0069]
s600、获取自移动设备的当前线速度和当前角速度。
[0070]
s700、当当前线速度不为0，且角速度为0时，确定当前运动状态为直线运动。
[0071]
s800、当角速度不为0时，确定当前运动状态为旋转运动。
[0072]
可以通过速度传感器获取自移动设备的当前线速度，通过陀螺仪获取自移动设备的当前角速度，上述获取方式在此处不做限定。自移动设备可以通过该内置的控制芯片来
确定自移动设备的当前运动状态。可以包括以下情形：
[0073]
1)如果当前线速度不为0，且角速度为0时，说明此时自移动设备的航向角未发生变化，即自移动设备未进行转弯运动，可以确定当前运动状态为直线运动。
[0074]
2)如果当角速度不为0时，当前线速度也不为0，则说明自移动设备的航向角发生变化且位置也发生变化，即自移动设备一边前行一边拐弯，确定当前运动状态为旋转运动。
[0075]
3)如果当角速度不为0时，当前线速度为0，则自移动设备在原地转弯，确定当前运动状态也为旋转运动。
[0076]
在一些实施例中，参见图4所示，图4为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第二子步骤流程示意图。当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式，包括步骤s301-s302。
[0077]
步骤s301、当当前运动状态为直线运动时，确定目标匹配方式为图像匹配方式。
[0078]
由于点云匹配方式对于直线追踪容易出现特征退化的问题，因此如果自移动设备直线行驶时采用点云匹配的方式来计算目标航向角，会导致计算得到的目标航向角可信度较低。同样，由于自移动设备旋转时会导致图像旋转匹配不稳定的特性，即也会导致计算得到的目标航向角可信度较低。因此，通过对自移动设备的当前运动状态使用合适的匹配方式，进而提高目标航向角的可信度。
[0079]
其中，图像匹配方式可以是光流跟踪的匹配方式。当自移动设备处于直线运动状态时，通过融合图像进行图像匹配，这样可以得到自移动设备直行时的航向角。
[0080]
步骤s302、当当前运动状态为旋转运动时，确定目标匹配方式为点云匹配方式。
[0081]
其中，点云匹配的方式可以是ndt(normal distribution transform，基于标准正态分布的配准算法)和icp(iterative closest point，迭代最近点算法)等的匹配方式。
[0082]
在一些实施例中，参见图5所示，图5为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第三子步骤流程示意图。当前融合图像包括第一点云数据，前一时刻的融合图像包括第二点云数据；通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角，包括步骤s401-s403。
[0083]
步骤s401、当当前运动状态为旋转运动时，将第一点云数据和第二点云数据进行匹配。
[0084]
步骤s402、根据匹配结果，确定旋转矩阵。
[0085]
步骤s403、通过旋转矩阵，获取目标航向角。
[0086]
具体地，可以采用icp的匹配方式将第一点云数据和第二点云数据进行匹配。如果第一点云数据匹配上第二点云数据，则通过icp匹配后得到的匹配结果中包括旋转矩阵和该旋转矩阵的匹配置信度，匹配置信度表示该旋转矩阵的匹配准确程度，可以用匹配分数来表示旋转矩阵的匹配置信度。当匹配分数大于预设分数阈值时，可以将该旋转矩阵进行换算，并得到目标航向角。
[0087]
示例性的，可以将旋转矩阵表示为
[0088]
[0089]
其中，
[0090]rz
(α)表示绕z轴旋转的角度α，ry(β)表示绕y轴旋转的角度β，r
x
(γ)表示绕x轴旋转的角度γ。由于目标航向角为绕y轴旋转的角，因此可以根据旋转矩阵计算得到目标航向角，即为β。在一些实施例中，参见图6所示，图6为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第四子步骤流程示意图。基于目标航向角对当前航向角进行调整，包括步骤s501-s502。
[0091]
步骤s501、获取当前融合图像和上一时刻的融合图像的匹配置信度。
[0092]
其中，匹配置信度反映图像之间点的匹配准确度。
[0093]
步骤s502、当当前航向角与目标航向角差值的绝对值大于角度阈值，且匹配置信度大于或等于第二预设阈值时，则将当前航向角调整为目标航向角。
[0094]
其中，角度阈值可以根据实际情况进行设定，例如角度阈值可以在0.1度～0.3度之内，本技术实施例优选为0.3度。
[0095]
具体地，如果当前航向角与目标航向角差值大于预设的角度阈值时，例如，当前航向角与目标航向角差值大于0.3度；则说明此时自移动设备的航向角误差较大，行驶可能会偏离原有的路线。而匹配置信度大于或等于第二预设阈值，例如匹配置信度大于等于0.9，则说明图像之间点的匹配准确度较高，其对应的目标航向角可信度较高。所以，此时可以根将当前航向角调整为可信度高的目标航向角，以此避免自移动设备偏离原设定的路线行驶。
[0096]
通过上述计算目标航向角的方式可以在惯性测量单元出现漂移时，可以对自移动设备的航向角进行高效矫正。同事，根据不同的当前运动状态，采用不同的目标匹配方式，既弥补了自移动设备直线行驶时图像匹配深度值三角化不精确的缺点，增加了直线行驶时图像匹配的精度与稳定性。另外，自移动设备旋转时通过点云匹配弥补了图像旋转匹配不稳定的特性，也直接提供了点云的一种特征点寻找方式，防止角度组合导航过程中出现大的角度漂移现象。
[0097]
在一些实施例中，参见图7所示，图7为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整方法的第五子步骤流程示意图。基于目标航向角对当前航向角进行调整，包括步骤s503-504。
[0098]
步骤s503、当当前航向角与目标航向角差值的绝对值大于角度阈值，且匹配置信度小于第二预设阈值时，则对当前航向角与目标航向角进行求平均，得到平均航向角。
[0099]
步骤s504、将当前航向角调整为平均航向角。
[0100]
若当前航向角与目标航向角差值的绝对值大于角度阈值，且匹配置信度小于第二预设阈值时，例如当前航向角与目标航向角差值的绝对值大于0.3度，匹配置信度小于0.9，则所计算得到的目标航向角的可信度并不是特别高。所以，可以对当前航向角与目标航向角求平均数，得到平均航向角，并将前航向角调整为平均航向角。通过平均航向角来替换当前航向角，可以避免自移动设备脱离原设定的行驶路径。
[0101]
在一些实施例中，基于目标航向角对当前航向角进行调整还可以包括：若当前航向角与目标航向角差值的绝对值小于角度阈值，则说明当前航向角与目标航向角十分接近，自移动设备基本上还是沿着原设定路线行驶的。所以，可以保持自移动设备的当前航向
角继续行驶。
[0102]
参见图8所示，图8为本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整装置的结构示意图。本技术实施例还提供了自移动设备的航向角调整装置，包括：
[0103]
获取模块10，用于在自移动设备沿预规划路径移动时，获取自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态；
[0104]
融合模块20，用于将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像；
[0105]
确定模块30，用于当当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式；
[0106]
匹配模块40，用于通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角；
[0107]
调整模块50，用于基于目标航向角对当前航向角进行调整。
[0108]
在本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整装置中，点云数据包括三维空间坐标，将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像，包括：获取预设的变换矩阵；根据三维空间坐标和预设的变换矩阵，得到每个点云数据对应的二维坐标；基于每个点云数据对应的二维坐标和当前环境图像，得到当前融合图像。
[0109]
在本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整装置中，还包括：获取自移动设备的当前线速度和当前角速度；当当前线速度不为0，且角速度为0时，确定当前运动状态为直线运动；当角速度不为0时，确定当前运动状态为旋转运动。
[0110]
在本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整装置中，当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式，包括：当当前运动状态为直线运动时，确定目标匹配方式为图像匹配方式；当当前运动状态为旋转运动时，确定目标匹配方式为点云匹配方式。
[0111]
在本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整装置中，当前融合图像包括第一点云数据，前一时刻的融合图像包括第二点云数据；通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角，包括：当当前运动状态为旋转运动时，将第一点云数据和第二点云数据进行匹配；根据匹配结果，确定旋转矩阵；通过旋转矩阵，获取目标航向角。
[0112]
在本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整装置中，基于目标航向角对当前航向角进行调整，包括：获取当前融合图像和上一时刻的融合图像的匹配置信度；当当前航向角与目标航向角差值的绝对值大于角度阈值，且匹配置信度大于或等于第二预设阈值时，则将当前航向角调整为目标航向角。
[0113]
在本技术实施例提供的自移动设备的航向角调整装置中，基于目标航向角对当前航向角进行调整，包括：当当前航向角与目标航向角差值的绝对值大于角度阈值，且匹配置信度小于第二预设阈值时，则对当前航向角与目标航向角进行求平均，得到平均航向角；将当前航向角调整为平均航向角。
[0114]
本技术还提供了一种自移动设备，自移动设备包括存储器和处理器；存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行的计算机程序并在执行的计算机程序时实现如上自移动设备的航向角调整方法的步骤。
[0115]
具体地，自移动设备可以包括处理器(cpu、gpu、fpga等)501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(ram)503中的程序而执行上述附图所示的实施方式中的部分或全部处理。在ram503中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。处理器501、rom502以及ram503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
[0116]
以下部件连接至i/o接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至i/o接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
[0117]
特别地，根据本技术的实施方式，上文参考附图描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施方式包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在及其可读介质上的计算机程序，计算机程序包含用于执行附图中的方法的程序代码。在这样的实施方式中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。
[0118]
附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施方式的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，路程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框，以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0119]
描述于本技术实施方式中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
[0120]
作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施方式中投屏装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本技术的自移动设备的航向角调整方法。
[0121]
以上，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种自移动设备的航向角调整方法，其特征在于，应用于自移动设备，所述方法包括：在自移动设备沿预规划路径移动时，获取所述自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与所述当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态；将所述当前环境图像和所述当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像；当所述当前航向角出现漂移时，根据所述当前运动状态确定目标匹配方式；通过所述目标匹配方式将所述当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角；基于所述目标航向角对所述当前航向角进行调整。2.根据权利要求1所述的自移动设备的航向角调整方法，其特征在于，所述点云数据包括三维空间坐标，所述将所述当前环境图像和所述当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像，包括：获取预设的变换矩阵；根据所述三维空间坐标和所述预设的变换矩阵，得到每个点云数据对应的二维坐标；基于每个所述点云数据对应的二维坐标和所述当前环境图像，得到所述当前融合图像。3.根据权利要求1所述的自移动设备的航向角调整方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述自移动设备的当前线速度和当前角速度；当所述当前线速度不为0，且角速度为0时，确定所述当前运动状态为直线运动；当所述角速度不为0时，确定所述当前运动状态为旋转运动。4.根据权利要求3所述的自移动设备的航向角调整方法，其特征在于，所述当所述当前航向角出现漂移时，根据所述当前运动状态确定目标匹配方式，包括：当所述当前运动状态为所述直线运动时，确定所述目标匹配方式为图像匹配方式；当所述当前运动状态为所述旋转运动时，确定所述目标匹配方式为点云匹配方式。5.根据权利要求4所述的自移动设备的航向角调整方法，其特征在于，所述当前融合图像包括第一点云数据，所述前一时刻的融合图像包括第二点云数据；所述通过所述目标匹配方式将所述当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角，包括：当所述当前运动状态为旋转运动时，将所述第一点云数据和所述第二点云数据进行匹配；根据匹配结果确定旋转矩阵；通过所述旋转矩阵，获取所述目标航向角。6.根据权利要求1所述的自移动设备的航向角调整方法，其特征在于，所述基于所述目标航向角对所述当前航向角进行调整，包括：获取所述当前融合图像和所述上一时刻的融合图像的匹配置信度；当所述当前航向角与所述目标航向角差值的绝对值大于角度阈值，且所述匹配置信度大于或等于第二预设阈值时，则将所述当前航向角调整为所述目标航向角。7.根据权利要求6所述的自移动设备的航向角调整方法，其特征在于，所述基于所述目
标航向角对所述当前航向角进行调整，包括：当所述当前航向角与所述目标航向角差值的绝对值大于角度阈值，且所述匹配置信度小于所述第二预设阈值时，则对所述当前航向角与所述目标航向角进行求平均，得到平均航向角；将所述当前航向角调整为所述平均航向角。8.一种自移动设备的航向角调整装置，其特征在于，包括：获取模块，用于在自移动设备沿预规划路径移动时，获取所述自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与所述当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态；融合模块，用于将所述当前环境图像和所述当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像；确定模块，用于当所述当前航向角出现漂移时，根据所述当前运动状态确定目标匹配方式；匹配模块，用于通过所述目标匹配方式将所述当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角；调整模块，用于基于所述目标航向角对所述当前航向角进行调整。9.一种自移动设备，其特征在于，所述自移动设备包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述的计算机程序并在执行所述的计算机程序时实现如：权利要求1-7任一项所述自移动设备的航向角调整方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现：如权利要求1-7中任一项所述的自移动设备的航向角调整方法的步骤。

技术总结
本申请属于自移动设备技术领域，提供了一种自移动设备的航向角调整方法、装置、自移动设备及介质，该方法包括在自移动设备沿预规划路径移动时，获取自移动设备在当前时刻的当前环境图像、与当前环境图像对应的点云数据、当前航向角和当前运动状态；将当前环境图像和当前环境图像对应的点云数据进行融合，得到当前融合图像；当当前航向角出现漂移时，根据当前运动状态确定目标匹配方式；通过目标匹配方式将当前融合图像和上一时刻的融合图像进行匹配，得到目标航向角；基于目标航向角对当前航向角进行调整。本申请可以根据目标航向角调整自移动设备的航向角，待调整好自移动设备本身的运动状态后，避免自移动设备偏移运动路线。避免自移动设备偏移运动路线。避免自移动设备偏移运动路线。


技术研发人员：刘元财 张泫舜 陈浩宇 李甲恒
受保护的技术使用者：深圳市正浩创新科技股份有限公司
技术研发日：2023.03.31
技术公布日：2023/8/1