本發(fā)明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種定位方法及裝置。

背景技術：

虛擬現(xiàn)實作為近未來最炙手可熱的顯示技術被科技界追捧，虛擬現(xiàn)實空間定位技術已成為關鍵的一環(huán)，同時也是技術難點。

目前為了實現(xiàn)對目標對象的精確定位，主要有光學定位方法、空間雷達掃描方法、激光掃描方法等。這些方法在一定程度上都可以實現(xiàn)對空間內目標對象的準確，但是這些方法都存在定位精確不足，無法實現(xiàn)對目標對象的精確定位。

綜上所述，現(xiàn)有技術的目標對象定位方法存在定位精度不足的問題。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種定位方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術中存在的對目標對象進行定位時定位精度不足的技術問題。

一方面，本發(fā)明實施例提供一種定位方法，包括：

獲取目標對象上的傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；

獲取攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；

根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。

可選地，當所述攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，所述目標對象的線速度和線加速度是根據(jù)下列方式得到的：

獲取所述攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一線速度和第一線加速度；

根據(jù)所述第一線速度和第一線加速度分別對所述傳感器獲取到的目標對象的線速度和線加速度進行更新，并將更新后的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的所述目標對象的線速度和線加速度；

當所述攝像裝置不能夠拍攝到所述目標對象時，所述目標對象的線速度和線加速度是根據(jù)下列方式計算得到的：

將所述傳感器獲取到的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度。

可選地，當所述攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，所述目標對象的第一位置姿態(tài)是根據(jù)下列方式得到的：

通過所述攝像裝置對所述目標對象進行拍攝，并利用光學定位方法，得到所述目標對象的所述第一位置姿態(tài)；

當所述攝像裝置不能夠拍攝到所述目標對象時，所述目標對象的第一位置姿態(tài)是根據(jù)下列方式得到的：

將所述攝像裝置最近一次獲取到的所述目標對象的位置姿態(tài)，作為所述目標對象的第一位置姿態(tài)。

可選地，所述根據(jù)所述第一線速度和第一線加速度分別對所述傳感器獲取到的目標對象的線速度和線加速度進行更新，包括：

將所述傳感器獲取到的目標對象的線速度與線速度差量值相加，得到更新后的所述目標對象的線速度，所述線速度差量值是根據(jù)所述傳感器獲取到所述目標對象的歷史線速度、所述目標對象的線速度及所述攝像裝置獲取到的歷史第一線速度、所述目標對象的第一線速度得到的；

將所述傳感器獲取到的目標對象的線加速度與線加速度差量值相加，得到更新后的所述目標對象的線加速度，所述線加速度差量值是根據(jù)所述傳感器獲取到的所述目標對象的歷史線加速度、所述目標對象的線加速度及所述攝像裝置獲取到的歷史第一線加速度、所述目標對象的第一線加速度得到的。

可選地，所述擴展卡爾曼濾波器的參數(shù)滿足以下約束條件：

增益矩陣

增益矩陣

增益矩陣

過程激勵噪聲協(xié)方差矩陣

觀測噪聲協(xié)方差矩陣

其中，a，b，c，d，e均為預設的常數(shù)。

另一方面，本發(fā)明實施例提供一種定位裝置，包括：

第一獲取單元，用于獲取目標對象上的傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；

第二獲取單元，用于獲取攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；

定位單元，用于根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。

可選地，所述裝置還包括第一計算單元，具體用于當所述攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，根據(jù)下列方式計算得到所述目標對象的線速度和線加速度：

獲取所述攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一線速度和第一線加速度；

根據(jù)所述第一線速度和第一線加速度分別對所述傳感器獲取到的目標對象的線速度和線加速度進行更新，并將更新后的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的所述目標對象的線速度和線加速度；

所述第一計算單元，還用于當所述攝像裝置不能夠拍攝到所述目標對象時，根據(jù)下列方式計算得到所述目標對象的線速度和線加速度：

將所述傳感器獲取到的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度。

可選地，所述裝置還包括第二計算單元，具體用于當所述攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，根據(jù)下列方式計算得到所述目標對象的第一位置姿態(tài)：

通過所述攝像裝置對所述目標對象進行拍攝，并利用光學定位方法，得到所述目標對象的所述第一位置姿態(tài)；

所述第二計算單元，還用于當所述攝像裝置不能夠拍攝到所述目標對象時，根據(jù)下列方式計算得到所述目標對象的第一位置姿態(tài)：

將所述攝像裝置最近一次獲取到的所述目標對象的位置姿態(tài)，作為所述目標對象的第一位置姿態(tài)。

可選地，所述第一計算單元，具體用于：

將所述傳感器獲取到的目標對象的線速度與線速度差量值相加，得到更新后的所述目標對象的線速度，所述線速度差量值是根據(jù)所述傳感器獲取到所述目標對象的歷史線速度、所述目標對象的線速度及所述攝像裝置獲取到的歷史第一線速度、所述目標對象的第一線速度得到的；

將所述傳感器獲取到的目標對象的線加速度與線加速度差量值相加，得到更新后的所述目標對象的線加速度，所述線加速度差量值是根據(jù)所述傳感器獲取到的所述目標對象的歷史線加速度、所述目標對象的線加速度及所述攝像裝置獲取到的歷史第一線加速度、所述目標對象的第一線加速度得到的?？蛇x地，所述擴展卡爾曼濾波器的參數(shù)滿足以下約束條件：

增益矩陣

增益矩陣

增益矩陣

過程激勵噪聲協(xié)方差矩陣

觀測噪聲協(xié)方差矩陣

其中，a，b，c，d，e均為預設的常數(shù)。

本發(fā)明實施例，獲取目標對象上的傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；獲取攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。本發(fā)明實施例提出一種全新的計算目標對象的位置姿態(tài)的方法，即結合光學定位方法、傳感器定位方法及擴展卡爾曼濾波器，來確定目標對象的位置姿態(tài)，由于擴展卡爾曼濾波器本身的遞歸特性，在確定目標對象的位置姿態(tài)時，相鄰兩次計算結果是緊密相關的，而在實際應用中目標對象的運動也是具有連續(xù)性的，因此相鄰兩個位置的位置姿態(tài)也是緊密相關的，從而使用擴展卡爾曼濾波器可以得到精確的位置姿態(tài)。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡要介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域的普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例提供的一種定位方法流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例提供的定位方法流程示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例提供的定位裝置示意圖；

圖4為本發(fā)明實施例提供的一種定位方法詳細流程圖；

圖5為本發(fā)明實施例提供的一種定位裝置示意圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合附圖對本發(fā)明作進一步地詳細描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

下面結合說明書附圖對本發(fā)明實施例作進一步詳細描述。

如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的一種定位方法方法，包括：

步驟101、獲取目標對象上的傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；

步驟102、獲取攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；

步驟103、根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。

本發(fā)明實施例中，目標對象指的是需要進行位置姿態(tài)定位的對象，位置姿態(tài)指的是目標對象的空間坐標位置，例如需要對VR(Virtual Reality，虛擬現(xiàn)實)頭盔進行定位，則目標對象為VR頭盔。

在對目標對象進行定位時，一般可以得到該目標對象的空間位置信息，空間位置信息由9個量值組成，分別是：X軸方向的線速度、線加速度及位置姿態(tài)，Y軸方向的線速度、線加速度及位置姿態(tài)，Z軸方向的線速度、線加速度及位置姿態(tài)。

本發(fā)明實施例中，最終需要得到的是一個目標對象的位置姿態(tài)(即X軸方向的位置姿態(tài)，Y軸方向的位置姿態(tài)，以及Z軸方向的位置姿態(tài))。

參考圖2，為本發(fā)明實施例提供的定位方法流程示意圖，其結合了兩種目標對象的定位方法來計算得到最終目標對象的位置姿態(tài)。

第一種方法是通過光學定位方法，計算得到目標對象的空間位置信息。如何通過光學定位方法得到目標對象的空間位置信息，屬于現(xiàn)有技術，此處不做過多贅述。光學定位方法大致過程可以參考圖3，其中圖3為本發(fā)明實施例提供的定位裝置示意圖，其中，目標對象(圖中以目標對象為VR頭盔為例)上安裝有至少一個LED(Light Emitting Diode，發(fā)光二極管)指示燈，LED指示燈可以發(fā)出探測光，然后由攝像裝置對目標對象進行拍攝，通過計算拍攝到的圖像中LED指示燈的空間位置信息，來得到目標對象的空間位置信息。

第二種方法是通過傳感器定位方法，計算得到目標對象的空間位置信息。如何通過傳感器定位方法得到目標對象的空間位置信息，也屬于現(xiàn)有技術，此處不做過多贅述。傳感器定位方法大致過程可以參考圖3，其中，傳感器指的是位于目標對象內部的傳感器，在圖3中以傳感器為9軸IMU(Inertial measurement unit，慣性測量單元)為例進行說明。通過9軸IMU中的3D陀螺儀，3D加速計，3D地磁來計算得到目標對象的空間位置信息。

上述兩種計算得到目標對象的空間位置信息的方法都有各自的優(yōu)點：

第一種光學定位方法的優(yōu)點為：計算得到的目標對象的位置姿態(tài)比較精確。

第二種傳感器定位方法的優(yōu)點為：計算速度較快。

上述兩種計算得到目標對象的空間位置信息的方法分別存在如下問題：

第一種光學定位方法存在的問題是：由于拍攝角度或者目標對象自身運動的原因，攝像裝置有時無法拍攝到目標對象，因此會造成當攝像裝置拍攝不到目標對象時，就無法計算得到目標對象的空間位置信息，進而無法得到目標對象的位置姿態(tài)。

第二種傳感器定位方法存在的問題是：由于傳感器定位方法自身的原因，計算結果不如光學定位方法計算的結果準確。

因此，本發(fā)明實施例結合這兩種定位方法各自的優(yōu)點，提出一種新的目標對象的定位方法。

具體地，在步驟101中，獲取目標對象上的傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)。

在上述步驟102中，獲取攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量。

在上述步驟103中，根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。

下面首先簡單介紹一下擴展卡爾曼濾波器。

擴展卡爾曼濾波器主要由以下兩個更新過程構成：

時間更新方程：

狀態(tài)更新方程：

在上述5個公式中，(-代表先驗，^代表估計)為在已知第k步以前狀態(tài)情況下第k步的先驗狀態(tài)估計；為已知測量變量z_k時第k步的后驗狀態(tài)估計。

u_k-1為控制函數(shù)，為先驗估計誤差的協(xié)方差，P_k為后驗估計誤差的協(xié)方差，z_k為測量變量，K_k叫做殘余的增益或混合因數(shù)。

A、B、H均為增益矩陣，Q為過程激勵噪聲協(xié)方差矩陣，R為觀測噪聲協(xié)方差，并且A、B、H、Q、R均可以預先設定。

在上述5個公式中，其中公式(1)、(2)、(3)、(5)是中間量，公式(4)求得的是最終結果，具體地：

在公式(1)中，A和B是已知量，表示上一時刻的空間位置信息，是一個9*1的列向量，其中包含的9個量分別為Xx，Vx，Ax，Yy，Vy，Ay，Zz，Vz，Az，其中Xx為位置姿態(tài)的X軸坐標，Vx為X軸線速度，Ax為X軸線加速度，Yy為位置姿態(tài)的Y軸坐標，Vy為Y軸線速度，Ay為Y軸線加速度，Zz為位置姿態(tài)的Z軸坐標，Vz為Z軸線速度，Az為Z軸線加速度；u_k-1是一個控制函數(shù)，本發(fā)明實施例中，是一個9*1的列向量，并且u_k-1是通過上述步驟101獲取到的，即將傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度作為控制函數(shù)u_k-1，由于u_k-1是一個9*1的列向量，因此，實際應用中，u_k-1＝(0,Vx,Ax，0,Vy,Ay,0,Vz,Az)，因此可以計算得到k時刻的

在公式(2)中，A、Q都是預設的已知量，P_k-1是上一時刻的后驗估計誤差的協(xié)方差，因此可以計算得到k時刻的

在公式(3)中，可以根據(jù)公式(2)計算得到，H和R是已知量，因此可以計算得到K_k。

在公式(4)中，可以通過公式(1)計算得到，K_k可以通過公式(3)計算得到，H是已知量，且測量變量z_k是通過上述步驟102獲取得到的，即攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量z_k，且z_k是一個3*1的向量，即z_k＝(Xx,Yy,Zz)，即為k時刻計算得到的空間位置信息，并且將中的位置姿態(tài)Xx，Yy，Zz作為所述目標對象的第二位置姿態(tài)，即將中的位置姿態(tài)Xx，Yy，Zz作為最終對目標對象的定位結果。

在公式(5)中，由于I和H為已知量，K_k可以通過公式(3)計算得到，可以根據(jù)公式(2)計算得到，因此可以計算得到P_k，可用于下一次的更新迭代。

因此，通過擴展卡爾曼濾波器，將通過光學定位方法得到的目標對象的位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量，將通過傳感器定位方法得到的目標對象的加速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)，然后通過擴展卡爾曼濾波器的遞歸迭代，可以得到目標對象在每個時刻的位置姿態(tài)。

由于卡爾曼濾波器本身的遞歸特性，使得相鄰兩個時刻計算的位置姿態(tài)是具有緊密聯(lián)系關系，這比較符合實際應用中的實際情況，實踐證明，使用本發(fā)明實施例提供的方法，最終得到的位置姿態(tài)是非常精確的，其比單獨使用光學定位方法計算目標對象的位置姿態(tài)，單獨使用傳感器定位方法計算目標對象的位置姿態(tài)，都要準確。

在實際應用中，由于使用光學定位方法時，攝像裝置正常情況下是可以拍攝到目標對象的，但在某些特殊情況下，攝像裝置是無法拍攝到目標對象的，比如由于攝像裝置自身拍攝角度的原因，或者是由于目標對象運動的原因，可能導致攝像裝置在某些情況是無法拍攝到目標對象。

下面根據(jù)光學定位方法中的攝像裝置是否可以拍攝到目標對象，分兩種情況來分別說明。

情形一、攝像裝置可以拍攝到目標對象

1、擴展卡爾曼濾波器的測量變量的獲取方式

當所述攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，所述目標對象的第一位置姿態(tài)是根據(jù)下列方式得到的：通過所述攝像裝置對所述目標對象進行拍攝，并利用光學定位方法，得到所述目標對象的所述第一位置姿態(tài)。

即在攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，直接通過光學定位方法得到當前目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量。

2、擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)的獲取

當所述攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，所述目標對象的線速度和線加速度是根據(jù)下列方式得到的：獲取所述攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一線速度和第一線加速度；根據(jù)所述第一線速度和第一線加速度分別對所述傳感器獲取到的目標對象的線速度和線加速度進行更新，并將更新后的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的所述目標對象的線速度和線加速度。

即當攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，攝像裝置將計算得到的空間位置信息中的第一線速度和第一線加速度發(fā)送給傳感器，然后對傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度進行更新，并將將更新后的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的所述目標對象的線速度和線加速度，發(fā)送給擴展卡爾曼濾波器，作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)。

可選地，所述根據(jù)所述第一線速度和第一線加速度分別對所述傳感器獲取到的目標對象的線速度和線加速度進行更新，包括：

將所述傳感器獲取到的目標對象的線速度與線速度差量值相加，得到更新后的所述目標對象的線速度，所述線速度差量值是根據(jù)所述傳感器獲取到所述目標對象的歷史線速度、所述目標對象的線速度及所述攝像裝置獲取到的歷史第一線速度、所述目標對象的第一線速度得到的；

將所述傳感器獲取到的目標對象的線加速度與線加速度差量值相加，得到更新后的所述目標對象的線加速度，所述線加速度差量值是根據(jù)所述傳感器獲取到的所述目標對象的歷史線加速度、所述目標對象的線加速度及所述攝像裝置獲取到的歷史第一線加速度、所述目標對象的第一線加速度得到的。

舉例來說，當前通過傳感器定位方法得到的目標對象的線速度為A1，線加速度為B1，通過光學定位方法得到的目標對象的第一線速度為A2，第一線加速度為B2。

則根據(jù)所述傳感器獲取到的所述目標對象的歷史線速度、所述目標對象的線速度A1，以及根據(jù)所述攝像裝置獲取到的歷史第一線速度、所述目標對象的第一線速度A2，得到線速度差量值，例如可以將每次的線速度差量值求平均值，得到最終的線速度差量值。然后將當前所述傳感器獲取到的所述目標對象的線速度A1與線速度差量值相加，即可得到更新后的所述目標對象的線速度。

根據(jù)所述傳感器獲取到的所述目標對象的歷史線加速度、所述目標對象的線加速度B1，以及根據(jù)所述攝像裝置獲取到的歷史第一線加速度、所述目標對象的第一線加速度B2，得到線加速度差量值，例如可以將每次的線加速度差量值求平均值，得到最終的線加速度差量值。然后將當前所述傳感器獲取到的所述目標對象的線加速度B1與線加速度差量值相加，即可得到更新后的所述目標對象的線加速度。

情形二、攝像裝置無法拍攝到目標對象

1、擴展卡爾曼濾波器的測量變量的獲取方式

當所述攝像裝置不能夠拍攝到所述目標對象時，所述目標對象的第一位置姿態(tài)是根據(jù)下列方式得到的：將所述攝像裝置最近一次獲取到的所述目標對象的位置姿態(tài)，作為所述目標對象的第一位置姿態(tài)，然后將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量。

2、擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)的獲取

當所述攝像裝置不能夠拍攝到所述目標對象時，所述目標對象的線速度和線加速度是根據(jù)下列方式計算得到的：將所述傳感器獲取到的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，然后將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)。

綜上所述，在本發(fā)明實施例中，不管光學定位方法中的攝像裝置是否可以拍攝到目標對象，最終都可以得到目標對象的位置姿態(tài)，從而提高了應用和推廣能力，擴大了應用范圍。

此外，在實際應用中，可選地，所述擴展卡爾曼濾波器的參數(shù)滿足以下約束條件：

增益矩陣

增益矩陣

增益矩陣

過程激勵噪聲協(xié)方差矩陣

觀測噪聲協(xié)方差矩陣

其中，a，b，c，d，e均為預設的常數(shù)。

其中，a，b，c，d，e的取值不做任何限定，可根據(jù)實際需要而設定，一種可選的實現(xiàn)方式為：a取值為1，b取值為1，c取值為1，d取值為1*e^-5，e取值為0.3。

本發(fā)明實施例，獲取目標對象上的傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；獲取攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。本發(fā)明實施例提出一種全新的計算目標對象的位置姿態(tài)的方法，即結合光學定位方法、傳感器定位方法及擴展卡爾曼濾波器，來確定目標對象的位置姿態(tài)，由于擴展卡爾曼濾波器本身的遞歸特性，在確定目標對象的位置姿態(tài)時，相鄰兩次計算結果是緊密相關的，而在實際應用中目標對象的運動也是具有連續(xù)性的，因此相鄰兩個位置的位置姿態(tài)也是緊密相關的，從而使用擴展卡爾曼濾波器可以得到精確的位置姿態(tài)。

下面對本發(fā)明實施例提供的一種定位方法做詳細描述，如圖4所示，包括：

步驟401、判斷攝像裝置是否能夠拍攝到目標對象，若是，則轉到步驟402，若否，則轉到步驟405；

步驟402、獲取所述攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一線速度和第一線加速度；

步驟403、根據(jù)所述第一線速度和第一線加速度分別對所述傳感器獲取到的目標對象的線速度和線加速度進行更新，并將更新后的所述目標對象的線速度和線加速度，作為傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；

步驟404、通過所述攝像裝置對所述目標對象進行拍攝，并利用光學定位方法，得到目標對象的所述第一位置姿態(tài)，并將目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；

步驟405、將所述傳感器獲取到的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；

步驟406、將所述攝像裝置最近一次獲取到的所述目標對象的位置姿態(tài)，作為所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；

步驟407、根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。

本發(fā)明實施例，獲取目標對象上的傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；獲取攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。本發(fā)明實施例提出一種全新的計算目標對象的位置姿態(tài)的方法，即結合光學定位方法、傳感器定位方法及擴展卡爾曼濾波器，來確定目標對象的位置姿態(tài)，由于擴展卡爾曼濾波器本身的遞歸特性，在確定目標對象的位置姿態(tài)時，相鄰兩次計算結果是緊密相關的，而在實際應用中目標對象的運動也是具有連續(xù)性的，因此相鄰兩個位置的位置姿態(tài)也是緊密相關的，從而使用擴展卡爾曼濾波器可以得到精確的位置姿態(tài)。

基于相同的技術構思，本發(fā)明實施例還提供一種定位裝置，如圖5所示，包括：

另一方面，本發(fā)明實施例提供一種定位裝置，包括：

第一獲取單元501，用于獲取目標對象上的傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；

第二獲取單元502，用于獲取攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；

定位單元503，用于根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。

可選地，所述裝置還包括第一計算單元504，具體用于當所述攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，根據(jù)下列方式計算得到所述目標對象的線速度和線加速度：

獲取所述攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一線速度和第一線加速度；

根據(jù)所述第一線速度和第一線加速度分別對所述傳感器獲取到的目標對象的線速度和線加速度進行更新，并將更新后的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的所述目標對象的線速度和線加速度；

所述第一計算單元504，還用于當所述攝像裝置不能夠拍攝到所述目標對象時，根據(jù)下列方式計算得到所述目標對象的線速度和線加速度：

將所述傳感器獲取到的所述目標對象的線速度和線加速度，作為所述傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度。

可選地，所述裝置還包括第二計算單元505，具體用于當所述攝像裝置能夠拍攝到所述目標對象時，根據(jù)下列方式計算得到所述目標對象的第一位置姿態(tài)：

通過所述攝像裝置對所述目標對象進行拍攝，并利用光學定位方法，得到所述目標對象的所述第一位置姿態(tài)；

所述第二計算單元505，還用于當所述攝像裝置不能夠拍攝到所述目標對象時，根據(jù)下列方式計算得到所述目標對象的第一位置姿態(tài)：

將所述攝像裝置最近一次獲取到的所述目標對象的位置姿態(tài)，作為所述目標對象的第一位置姿態(tài)。

可選地，所述第一計算單元504，具體用于：

將所述傳感器獲取到的目標對象的線速度與線速度差量值相加，得到更新后的所述目標對象的線速度，所述線速度差量值是根據(jù)所述傳感器獲取到所述目標對象的歷史線速度、所述目標對象的線速度及所述攝像裝置獲取到的歷史第一線速度、所述目標對象的第一線速度得到的；

將所述傳感器獲取到的目標對象的線加速度與線加速度差量值相加，得到更新后的所述目標對象的線加速度，所述線加速度差量值是根據(jù)所述傳感器獲取到的所述目標對象的歷史線加速度、所述目標對象的線加速度及所述攝像裝置獲取到的歷史第一線加速度、所述目標對象的第一線加速度得到的。

可選地，所述擴展卡爾曼濾波器的參數(shù)滿足以下約束條件：

增益矩陣

增益矩陣

增益矩陣

過程激勵噪聲協(xié)方差矩陣

觀測噪聲協(xié)方差矩陣

其中，a，b，c，d，e均為預設的常數(shù)。

本發(fā)明實施例，獲取目標對象上的傳感器計算得到的目標對象的線速度和線加速度，并將所述目標對象的線速度和線加速度作為擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)；獲取攝像裝置計算得到的所述目標對象的第一位置姿態(tài)，并將所述目標對象的第一位置姿態(tài)作為擴展卡爾曼濾波器的測量變量；根據(jù)確定的所述擴展卡爾曼濾波器的控制函數(shù)及所述擴展卡爾曼濾波器的測量變量，得到所述目標對象的第二位置姿態(tài)。本發(fā)明實施例提出一種全新的計算目標對象的位置姿態(tài)的裝置，即結合光學定位方法、傳感器定位方法及擴展卡爾曼濾波器，來確定目標對象的位置姿態(tài)，由于擴展卡爾曼濾波器本身的遞歸特性，在確定目標對象的位置姿態(tài)時，相鄰兩次計算結果是緊密相關的，而在實際應用中目標對象的運動也是具有連續(xù)性的，因此相鄰兩個位置的位置姿態(tài)也是緊密相關的，從而使用擴展卡爾曼濾波器可以得到精確的位置姿態(tài)。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、設備(系統(tǒng))、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設備的處理器執(zhí)行的指令產生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行一系列操作步驟以產生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實施例做出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。

顯然，本領域的技術人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權利要求及其等同技術的范圍之內，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內。