机器人的卫星定位数据处理方法、装置及机器人与流程

1.本技术属于数据处理技术领域，尤其涉及一种机器人的卫星定位数据处理方法、装置及机器人。


背景技术：

2.全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)，又称全球卫星导航系统，是能在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的三维坐标和速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统。gnss技术在导航、定位、测量等领域得到了广泛的应用，为人们的日常生活提供极大的便利。
3.传感器采集的数据需要经过滤波优化等处理再使用，目前市面上基于卫星定位数据的滤波算法主要使用的是卡尔曼滤波算法，通过先验估计对实时状态值进行校正得到最优的位置估计值。这类方式具有普适性，但在具体应用场景中使用较为复杂，要求算法和传感器实时性较好的情况下，才会有较好的数据处理效果。


技术实现要素：

4.本技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本技术提出一种机器人的卫星定位数据处理方法、装置及机器人，可以实现机器人卫星定位数据的可靠处理，算法简单，计算量少，实时性需求较低。
5.第一方面，本技术提供了一种机器人的卫星定位数据处理方法，该方法包括：
6.获取机器人的第一卫星定位数据，所述第一卫星定位数据为所述机器人的传感器采集的；
7.根据所述机器人定位校准的理论数据集，对所述第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理；
8.在所述第一卫星定位数据的跳动数据点补入第一补足定位数据，得到所述机器人的目标卫星定位数据；
9.其中，所述第一补足定位数据基于所述传感器采集的历史卫星定位数据确定，所述跳动数据点为所述第一卫星定位数据中的跳动数据对应的数据点。
10.根据本技术的机器人的卫星定位数据处理方法，通过定位校准的理论数据集，将第一卫星定位数据中跳动的无效数据滤除，使用历史卫星定位数据的有效值进行位置估计，补足卫星定位数据，快速更新定位，实现机器人卫星定位数据的可靠处理，算法简单，计算量少，实时性需求较低。
11.根据本技术的一个实施例，所述理论数据集通过如下步骤得到：
12.获取第一校准数据集和第二校准数据集，所述机器人用于在第一校准位置和第二校准位置之间往返，所述第一校准数据集包括所述传感器在所述机器人位于所述第一校准位置采集的校准数据，所述第二校准数据集包括所述传感器在所述机器人位于所述第二校准位置采集的校准数据；
13.分别对所述第一校准数据集和所述第二校准数据集进行收敛计算，得到所述第一校准数据集对应的第一校准中心点和所述第二校准数据集对应的第二校准中心点；
14.基于所述第一校准数据集、所述第一校准中心点、所述第二校准数据集和所述第二校准中心点，得到所述理论数据集。
15.根据本技术的一个实施例，所述基于所述第一校准数据集、所述第一校准中心点、所述第二校准数据集和所述第二校准中心点，得到所述理论数据集，包括：
16.基于所述传感器的圆概率误差，将所述第一校准数据集转化为以所述第一校准中心点为圆心的第一数据圆集，并将所述第二校准数据集转化为以所述第二校准中心点为圆心的第二数据圆集，所述理论数据集包括所述第一数据圆集和所述第二数据圆集。
17.根据本技术的一个实施例，所述根据所述机器人定位校准的理论数据集，对所述第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理，包括：
18.基于所述第一校准中心点和所述第二校准中心点，确定所述理论数据集的校准点方向矢量；
19.基于所述理论数据集和所述校准点方向矢量，对所述第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理。
20.根据本技术的一个实施例，所述第一补足定位数据通过如下步骤确定：
21.基于所述跳动数据点对应的所述历史卫星定位数据，确定历史定位数据差值；
22.基于所述历史定位数据差值，确定历史数据方向矢量；
23.基于所述历史定位数据差值、所述历史数据方向矢量和所述理论数据集的校准点方向矢量，确定所述第一补足定位数据。
24.根据本技术的一个实施例，所述基于所述历史定位数据差值、所述历史数据方向矢量和所述理论数据集的校准点方向矢量，确定所述第一补足定位数据，包括：
25.获取所述历史数据方向矢量和所述校准点方向矢量之间的第一方向矢量夹角；
26.基于所述跳动数据点对应的所述历史卫星定位数据和所述第一方向矢量夹角，根据三角函数算法或投影法，确定所述第一补足定位数据。
27.第二方面，本技术提供了一种机器人的卫星定位数据处理装置，该装置包括：
28.获取模块，用于获取机器人的第一卫星定位数据，所述第一卫星定位数据为所述机器人的传感器采集的；
29.第一处理模块，用于根据所述机器人定位校准的理论数据集，对所述第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理；
30.第二处理模块，用于在所述第一卫星定位数据的跳动数据点补入第一补足定位数据，得到所述机器人的目标卫星定位数据；
31.其中，所述第一补足定位数据基于所述传感器采集的历史卫星定位数据确定，所述跳动数据点为所述第一卫星定位数据中的跳动数据对应的数据点。
32.根据本技术的机器人的卫星定位数据处理装置，通过定位校准的理论数据集，将第一卫星定位数据中跳动的无效数据滤除，使用历史卫星定位数据的有效值进行位置估计，补足卫星定位数据，快速更新定位，实现机器人卫星定位数据的可靠处理，算法简单，计算量少，实时性需求较低。
33.第三方面，本技术提供了一种机器人，包括：
34.传感器，所述传感器用于采集卫星定位数据；
35.控制器，所述控制器与所述传感器电连接，所述控制器用于执行上述第一方面所述的机器人的卫星定位数据处理方法。
36.根据本技术的机器人，通过定位校准的理论数据集，将第一卫星定位数据中跳动的无效数据滤除，使用历史卫星定位数据的有效值进行位置估计，补足卫星定位数据，快速更新定位，实现机器人卫星定位数据的可靠处理，算法简单，计算量少，实时性需求较低。
37.第四方面，本技术提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的机器人的卫星定位数据处理方法。
38.第五方面，本技术提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的机器人的卫星定位数据处理方法。
39.第六方面，本技术提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的机器人的卫星定位数据处理方法。
40.本技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
41.本技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
42.图1是本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理方法的流程示意图之一；
43.图2是本技术实施例提供的机器人定位校准的流程示意图；
44.图3是本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理方法的流程示意图之二；
45.图4是本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理装置的结构示意图；
46.图5是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
47.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，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获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
48.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
49.相关技术中，基于卫星定位数据的滤波算法主要使用的是卡尔曼滤波算法，通过先验估计对实时状态值进行校正得到最优的位置估计值。这类方式具有普适性，但在具体应用场景中使用较为复杂，要求算法和传感器实时性较好的情况下，才会有较好的数据处
理效果。
50.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理方法、机器人的卫星定位数据处理装置、电子设备和可读存储介质进行详细地说明。
51.其中，机器人的卫星定位数据处理方法可应用于终端，具体可由，终端中的硬件或软件执行。
52.该终端包括但不限于具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话或平板电脑等便携式通信设备。还应当理解的是，在某些实施例中，该终端可以不是便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。
53.以下各个实施例中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端。然而，应当理解的是，终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。
54.本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理方法，该机器人的卫星定位数据处理方法的执行主体可以为电子设备或者电子设备中能够实现该机器人的卫星定位数据处理方法的功能模块或功能实体，本技术实施例提及的电子设备包括但不限于手机、平板电脑、电脑、相机和可穿戴设备等，下面以电子设备作为执行主体为例对本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理方法进行说明。
55.本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理方法可以应用于机器人，实现机器人卫星定位数据的可靠处理，算法简单，计算量少，实时性需求较低。
56.其中，本技术实施例的机器人可以为用于进行光伏清扫工作的光伏清扫机器人。
57.如图1所示，该机器人的卫星定位数据处理方法包括：步骤110、步骤120和步骤130。
58.步骤110、获取机器人的第一卫星定位数据。
59.其中，第一卫星定位数据为机器人的传感器采集的。
60.在该实施例中，机器人的传感器可以通过gnss系统采集到卫星定位数据，第一卫星定位数据机器人的传感器采集的需要进行滤波处理的原始卫星定位数据。
61.步骤120、根据机器人定位校准的理论数据集，对第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理。
62.其中，理论数据集是机器人进行定位校准得到的数据集，理论数据集中的卫星定位数据也是机器人的传感器采集的。
63.在该实施例中，第一卫星定位数据中的跳动数据可以包括跳动方向错误的卫星定位数据和跳动范围错误的卫星定位数据等数据，对第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理，可以将第一卫星定位数据中跳动的无效数据滤除。
64.需要说明的是，第一卫星定位数据中的跳动数据可以为与运行方向相关的跳动数据，将第一卫星定位数据中的跳动数据滤除，可以有效防止卫星定位出现回跳。
65.第一卫星定位数据中的跳动数据也可以为与传感器精度相关的跳动数据，将第一卫星定位数据中的跳动数据滤除，可以有效防止卫星定位数据中出现卫星信号波动引起的无效值。
66.在实际执行中，机器人预先在一定区域内进行定位校准，得到理论数据集，后续在
机器人的运行过程中或者在机器人运行结束后，再根据理论数据集对机器人的第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理。
67.步骤130、在第一卫星定位数据的跳动数据点补入第一补足定位数据，得到机器人的目标卫星定位数据，
68.其中，第一补足定位数据基于传感器采集的历史卫星定位数据确定，跳动数据点为第一卫星定位数据中的跳动数据对应的数据点。
69.可以理解的是，在步骤120中将第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理后，第一卫星定位数据中的跳动数据对应的跳动数据点处无卫星定位数据，滤除跳动数据后的第一卫星定位数据是不连续的卫星定位数据。
70.在该实施例中，通过传感器采集的历史卫星定位数据进行位置估计，得到跳动数据点对应的第一补足定位数据，使用第一补足定位数据对跳动数据点进行补足，获得机器人运行全过程的目标卫星定位数据，目标卫星定位数据是连续的卫星定位数据。
71.需要说明的是，第一补足定位数据基于历史卫星定位数据确定，历史卫星定位数据是传感器采集的有效的卫星定位数据，历史卫星定位数据中不包括跳动的无效数据。
72.在实际执行中，使用第一补足定位数据对第一卫星定位数据的跳动数据点进行补足，得到目标卫星定位数据，可以快速更新机器人的定位。
73.相关技术中，基于卫星定位数据的滤波算法主要使用的是卡尔曼滤波算法，通过先验估计对实时状态值进行校正得到最优的位置估计值。这类方式具有普适性，但在具体应用场景中使用较为复杂，要求算法和传感器实时性较好的情况下，才会有较好的数据处理效果。
74.本技术实施例中，利用gnss传感器特性通过校准方式将卫星定位数据进行理论数据集的计算，对于待处理的第一卫星定位数据，直接将第一卫星定位数据中跳动方向错误、跳动范围错误的跳动数据滤除，并在跳动数据点通过历史卫星定位数据进行实时位置估计，使用第一补足定位数据补足所有的数据点，实现机器人运行全过程的卫星定位数据的获取，通过校准的方式简化滤波过程，用校准数据作为先验值直接滤波，用历史更新的有效值进行位置估计，快速更新定位，无需如卡尔曼滤波算法等滤波算法一般建立测量方程和状态方程，方法简单，针对具体应用实施更加快速可靠，对算法和传感器的实时性需求较低。
75.根据本技术提供的机器人的卫星定位数据处理方法，通过定位校准的理论数据集，将第一卫星定位数据中跳动的无效数据滤除，使用历史卫星定位数据的有效值进行位置估计，补足卫星定位数据，快速更新定位，实现机器人卫星定位数据的可靠处理，算法简单，计算量少，实时性需求较低。
76.在一些实施例中，理论数据集通过如下步骤得到：
77.获取第一校准数据集和第二校准数据集，机器人用于在第一校准位置和第二校准位置之间往返，第一校准数据集包括传感器在机器人位于第一校准位置采集的校准数据，第二校准数据集包括传感器在机器人位于第二校准位置采集的校准数据；
78.分别对第一校准数据集和第二校准数据集进行收敛计算，得到第一校准数据集对应的第一校准中心点和第二校准数据集对应的第二校准中心点；
79.基于第一校准数据集、第一校准中心点、第二校准数据集和第二校准中心点，得到
理论数据集。
80.在该实施例中，机器人在第一校准位置和第二校准位置之间往返，机器人位于第一校准位置时，进入校准模式，传感器采集校准数据，得到第一校准数据集；机器人位于第二校准位置时，进入校准模式，传感器采集校准数据，得到第二校准数据集。
81.以第一校准位置为停机位，第二校准位置为换向位为例
82.如图2所示，步骤210、停止在停机位，进入校准模式，等待数据收敛后记录校准数据。
83.在该步骤中，机器人停止在停机位，进入校准模式，传感器采集校准数据，等待数据收敛后记录校准数据，得到第一校准数据集。
84.步骤220、运行至换向位停机，进入校准模式，等待数据收敛后记录校准数据。
85.机器人从停机位运行至换向位停机，进入校准模式，传感器采集校准数据，等待数据收敛后记录校准数据，得到第二校准数据集。
86.步骤230、完成静态两点校准，自动返回停机位停机。
87.需要说明的是，在第一校准位置和第二校准位置处，传感器采集到的校准数据都是围绕对应的中心点跳动的。
88.在该实施例中，可以通过统计学手段对第一校准数据集和第二校准数据集进行收敛计算，确定第一校准数据集中的第一校准中心点和第二校准数据集中的第二校准中心点，其中，第一校准数据集的校准数据是围绕第一校准中心点跳动的，第二校准数据集的校准数据是围绕第二校准中心点跳动的。
89.根据第一校准数据集、第一校准中心点、第二校准数据集和第二校准中心点，计算得到理论数据集，根据理论数据集对机器人的第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理，通过校准的方式简化滤波过程，用校准数据作为先验值直接滤波，无需建立方程，方法简单。
90.在一些实施例中，基于第一校准数据集、第一校准中心点、第二校准数据集和第二校准中心点，得到理论数据集，可以包括：
91.基于传感器的圆概率误差，将第一校准数据集转化为以第一校准中心点为圆心的第一数据圆集，并将第二校准数据集转化为以第二校准中心点为圆心的第二数据圆集，理论数据集包括第一数据圆集和第二数据圆集。
92.以传感器自身的圆概率误差(circular error probable，cep)作为数据优化标准，将第一校准数据集转化为以第一校准中心点为圆心的第一数据圆集，并将第二校准数据集转化为以第二校准中心点为圆心的第二数据圆集，第一数据圆集和第二数据圆集中的校准数据是理论有效的数据。
93.需要说明的是，第一数据圆集和第二数据圆集的数据包括圆上和圆内所有点。
94.在实际执行中，根据传感器本身的cep50％精度，分别将第一校准数据集和第二校准数据集变为以各自的中心点为圆心的数据圆集，即第一数据圆集和第二数据圆集，得到只包括理论有效数据的理论数据集。
95.在一些实施例中，步骤120、根据机器人定位校准的理论数据集，对第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理，可以包括：
96.基于第一校准中心点和第二校准中心点，确定理论数据集的校准点方向矢量；
97.基于理论数据集和校准点方向矢量，对第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理。
98.在该实施例中，根据理论数据集的第一校准中心点和第二校准中心点，计算校准点方向矢量，使用校准点方向矢量和理论数据集，对第一卫星定位数据中进行数据滤波，滤除第一卫星定位数据中的跳动数据。
99.通过校准方式对第一卫星定位数据进行理论数据集的计算，根据理论数据集和对应的校准点方向矢量两方面的参数，对第一卫星定位数据中跳动方向错误、跳动范围错误的跳动数据进行数据滤波，无需如卡尔曼滤波算法等滤波算法一般建立测量方程和状态方程，对算法和传感器的实时性需求较低。
100.下面介绍一个具体的实施例。
101.机器人在某一区域的第一校准位置和第二校准位置之间往返，进行定位校准，第一校准位置为停机位，第二校准位置为换向位。
102.传感器采集停机位对应的第一校准数据集和换向位对应的第二校准数据集，停机位和换向位采集到的校准数据都为围绕中心点跳动的数据集，将数据集中的所有经纬度数据转换为大地坐标系下的坐标值。
103.通过统计学计算收敛后一段时间后定位数据的算术平均数，找到第一校准数据集和第二校准数据集的两个数据中心点(第一校准中心点和第二校准中心点)。
104.将第一校准中心点和第二校准中心点连成直线，将该直线作为理论数据集的校准点方向矢量，机器人的出仓方向为从停机位到换向位，回仓方向为从换向位到停机位。
105.根据传感器本身的cep50％精度将第一校准数据集和第二校准数据集变成以第一校准中心点和第二校准中心点为圆心的圆集(第一数据圆集和第二数据圆集)，得到所有理论有效的理论数据集。
106.结合理论数据集和对应的校准点方向矢量，对机器人实际运行中的卫星定位数据进行数据滤波，滤除跳动数据，实现运动过程中机器人卫星定位数据的稳定处理。
107.在一些实施例中，第一补足定位数据通过如下步骤确定：
108.基于跳动数据点对应的历史卫星定位数据，确定历史定位数据差值；
109.基于历史定位数据差值，确定历史数据方向矢量；
110.基于历史定位数据差值、历史数据方向矢量和理论数据集的校准点方向矢量，确定第一补足定位数据。
111.在该实施例中，将第一卫星定位数据中跳动数据点的跳动数据滤除后，获取跳动数据点对应的至少两个历史卫星定位数据，计算历史卫星定位数据的差值，得到历史定位数据差值，进而根据历史定位数据差值，确定跳动数据点对应的历史卫星定位数据所对应的历史数据方向矢量。
112.在实际执行中，以跳动数据点对应的历史卫星定位数据的差值作为变化量，根据历史数据方向矢量和理论数据集的校准点方向矢量，计算得到跳动数据点对应的第一补足定位数据。
113.其中，理论数据集的校准点方向矢量可以基于第一校准中心点和第二校准中心点确定。
114.在实际执行中，机器人先在第一校准位置和第二校准位置之间往返，进行定位校
准，获得理论数据集，根据理论数据集中第一校准中心点和第二校准中心点，可以的熬理论数据集的校准点方向矢量。
115.在一些实施例中，基于历史定位数据差值、历史数据方向矢量和理论数据集的校准点方向矢量，确定第一补足定位数据，可以包括：
116.获取历史数据方向矢量和校准点方向矢量之间的第一方向矢量夹角；
117.基于跳动数据点对应的历史卫星定位数据和第一方向矢量夹角，根据三角函数算法或投影法，确定第一补足定位数据。
118.在该实施例中，计算历史数据方向矢量和校准点方向矢量之间的第一方向矢量夹角，以历史定位数据差值作为变化量，通过三角函数关系或者投影法得到第一补足定位数据，对滤除跳动数据的第一卫星定位数据进行补足。
119.下面介绍一个具体的实施例。
120.如图3所示，步骤310、机器人完成校准后开始正常运行。
121.在该实施例中，机器人先在第一校准位置和第二校准位置之间往返，进行定位校准，获得理论数据集以及理论数据集对应的校准点方向矢量。
122.机器人完成校准后开始正常运行，机器人的传感器采集第一卫星定位数据。
123.步骤320、滤波滤去无效数据。
124.在该步骤中，根据理论数据集，对传感器采集第一卫星定位数据中的跳动数据进行数据滤波，滤去无效数据，第一卫星定位数据变为不连续的卫星定位数据，第一卫星定位数据的跳动数据点无卫星定位数据。
125.步骤330、通过插入先验位置估计值使定位数据连续。
126.在该步骤中，根据跳动数据点对应的历史卫星定位数据，计算历史定位数据差值和历史数据方向矢量，根据历史定位数据差值、历史数据方向矢量和校准点方向矢量，计算得到第一补足定位数据这一先验位置估计值。
127.在第一卫星定位数据中跳动数据点中插入第一补足定位数据，使得第一卫星定位数据连续，获得机器人的目标卫星定位数据，快速更新定位。
128.本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理方法，执行主体可以为机器人的卫星定位数据处理装置。本技术实施例中以机器人的卫星定位数据处理装置执行机器人的卫星定位数据处理方法为例，说明本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理装置。
129.本技术实施例还提供一种机器人的卫星定位数据处理装置。
130.如图4所示，该机器人的卫星定位数据处理装置包括：
131.获取模块410，用于获取机器人的第一卫星定位数据，第一卫星定位数据为机器人的传感器采集的；
132.第一处理模块420，用于根据机器人定位校准的理论数据集，对第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理；
133.第二处理模块430，用于在第一卫星定位数据的跳动数据点补入第一补足定位数据，得到机器人的目标卫星定位数据；
134.其中，第一补足定位数据基于传感器采集的历史卫星定位数据确定，跳动数据点为第一卫星定位数据中的跳动数据对应的数据点。
135.根据本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理装置，通过定位校准的理论
数据集，将第一卫星定位数据中跳动的无效数据滤除，使用历史卫星定位数据的有效值进行位置估计，补足卫星定位数据，快速更新定位，实现机器人卫星定位数据的可靠处理，算法简单，计算量少，实时性需求较低。
136.在一些实施例中，第一处理模块420用于通过如下步骤获取理论数据集：
137.获取第一校准数据集和第二校准数据集，机器人用于在第一校准位置和第二校准位置之间往返，第一校准数据集包括传感器在机器人位于第一校准位置采集的校准数据，第二校准数据集包括传感器在机器人位于第二校准位置采集的校准数据；
138.分别对第一校准数据集和第二校准数据集进行收敛计算，得到第一校准数据集对应的第一校准中心点和第二校准数据集对应的第二校准中心点；
139.基于第一校准数据集、第一校准中心点、第二校准数据集和第二校准中心点，得到理论数据集。
140.在一些实施例中，第一处理模块420用于基于传感器的圆概率误差，将第一校准数据集转化为以第一校准中心点为圆心的第一数据圆集，并将第二校准数据集转化为以第二校准中心点为圆心的第二数据圆集，理论数据集包括第一数据圆集和第二数据圆集。
141.在一些实施例中，第一处理模块420用于基于第一校准中心点和第二校准中心点，确定理论数据集的校准点方向矢量；
142.基于理论数据集和校准点方向矢量，对第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理。
143.在一些实施例中，第二处理模块430用于通过如下步骤确定第一补足定位数据：
144.基于跳动数据点对应的历史卫星定位数据，确定历史定位数据差值；
145.基于历史定位数据差值，确定历史数据方向矢量；
146.基于历史定位数据差值、历史数据方向矢量和理论数据集的校准点方向矢量，确定第一补足定位数据。
147.在一些实施例中，第二处理模块430用于获取历史数据方向矢量和校准点方向矢量之间的第一方向矢量夹角；
148.基于跳动数据点对应的历史卫星定位数据和第一方向矢量夹角，根据三角函数算法或投影法，确定第一补足定位数据。
149.本技术实施例中的机器人的卫星定位数据处理装置可以是电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、移动上网装置(mobile internet device，mid)、增强现实(augmented reality，ar)/虚拟现实(virtual reality，vr)设备、机器人、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等，还可以为服务器、网络附属存储器(network attached storage，nas)、个人计算机(personal computer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。
150.本技术实施例中的机器人的卫星定位数据处理装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本技术实施例不作具体限定。
151.本技术实施例提供的机器人的卫星定位数据处理装置能够实现图1至图3的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
152.本技术实施例还提供一种机器人。
153.机器人包括传感器和控制器，传感器用于采集卫星定位数据，控制器与传感器电连接，控制器用于执行上述机器人的卫星定位数据处理方法。
154.传感器可以通过gnss系统采集到卫星定位数据，传感器采集的卫星定位数据包括第一卫星定位数据和历史卫星定位数据。
155.在该实施例中，控制器获取机器人的第一卫星定位数据，第一卫星定位数据需要进行滤波处理的原始卫星定位数据。
156.机器人预先进行定位校准，得到理论数据集，控制器根据理论数据集，对第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理，并在第一卫星定位数据的跳动数据点补入第一补足定位数据，得到机器人的目标卫星定位数据。
157.根据本技术实施例提供的机器人，通过定位校准的理论数据集，将第一卫星定位数据中跳动的无效数据滤除，使用历史卫星定位数据的有效值进行位置估计，补足卫星定位数据，快速更新定位，实现机器人卫星定位数据的可靠处理，算法简单，计算量少，实时性需求较低。
158.在一些实施例中，机器人的控制器执行上述机器人的卫星定位数据处理方法，快速更新定位，可以实现机器人特定位置停机。
159.在该实施例中，利用gnss传感器特性通过校准方式将卫星定位数据进行理论数据集的计算，根据得到的实时的卫星定位数据运行，到指定位置范围内时停机，停机后等待定位数据收敛后将该位置也作为校准位置，进行二次定位校准，再通过先验位置估计值进行小范围挪移，有助于提高机器人停机位置控制精度。
160.本技术实施例的机器人的卫星定位数据处理方法适用于光伏清扫机器人的应用场景，滤波处理方法简单，计算量少、可靠性高，对传感器和算法的实时性需求较低。
161.在一些实施例中，如图5所示，本技术实施例还提供一种电子设备500，包括处理器501、存储器502及存储在存储器502上并可在处理器501上运行的计算机程序，该程序被处理器501执行时实现上述机器人的卫星定位数据处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
162.需要说明的是，本技术实施例中的电子设备包括上述的移动电子设备和非移动电子设备。
163.本技术实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质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机器人的卫星定位数据处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
164.其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器rom、随机存取存储器ram、磁碟或者光盘等。
165.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述机器人的卫星定位数据处理方法。
166.其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介
质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器rom、随机存取存储器ram、磁碟或者光盘等。
167.本技术实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述机器人的卫星定位数据处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
168.应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
169.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
170.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
171.上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。
172.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
173.尽管已经示出和描述了本技术的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本技术的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本技术的范围由权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种机器人的卫星定位数据处理方法，其特征在于，包括：获取机器人的第一卫星定位数据，所述第一卫星定位数据为所述机器人的传感器采集的；根据所述机器人定位校准的理论数据集，对所述第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理；在所述第一卫星定位数据的跳动数据点补入第一补足定位数据，得到所述机器人的目标卫星定位数据；其中，所述第一补足定位数据基于所述传感器采集的历史卫星定位数据确定，所述跳动数据点为所述第一卫星定位数据中的跳动数据对应的数据点。2.根据权利要求1所述的机器人的卫星定位数据处理方法，其特征在于，所述理论数据集通过如下步骤得到：获取第一校准数据集和第二校准数据集，所述机器人用于在第一校准位置和第二校准位置之间往返，所述第一校准数据集包括所述传感器在所述机器人位于所述第一校准位置采集的校准数据，所述第二校准数据集包括所述传感器在所述机器人位于所述第二校准位置采集的校准数据；分别对所述第一校准数据集和所述第二校准数据集进行收敛计算，得到所述第一校准数据集对应的第一校准中心点和所述第二校准数据集对应的第二校准中心点；基于所述第一校准数据集、所述第一校准中心点、所述第二校准数据集和所述第二校准中心点，得到所述理论数据集。3.根据权利要求2所述的机器人的卫星定位数据处理方法，其特征在于，所述基于所述第一校准数据集、所述第一校准中心点、所述第二校准数据集和所述第二校准中心点，得到所述理论数据集，包括：基于所述传感器的圆概率误差，将所述第一校准数据集转化为以所述第一校准中心点为圆心的第一数据圆集，并将所述第二校准数据集转化为以所述第二校准中心点为圆心的第二数据圆集，所述理论数据集包括所述第一数据圆集和所述第二数据圆集。4.根据权利要求2所述的机器人的卫星定位数据处理方法，其特征在于，所述根据所述机器人定位校准的理论数据集，对所述第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理，包括：基于所述第一校准中心点和所述第二校准中心点，确定所述理论数据集的校准点方向矢量；基于所述理论数据集和所述校准点方向矢量，对所述第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理。5.根据权利要求1-4任一项所述的机器人的卫星定位数据处理方法，其特征在于，所述第一补足定位数据通过如下步骤确定：基于所述跳动数据点对应的所述历史卫星定位数据，确定历史定位数据差值；基于所述历史定位数据差值，确定历史数据方向矢量；基于所述历史定位数据差值、所述历史数据方向矢量和所述理论数据集的校准点方向矢量，确定所述第一补足定位数据。6.根据权利要求5所述的机器人的卫星定位数据处理方法，其特征在于，所述基于所述
历史定位数据差值、所述历史数据方向矢量和所述理论数据集的校准点方向矢量，确定所述第一补足定位数据，包括：获取所述历史数据方向矢量和所述校准点方向矢量之间的第一方向矢量夹角；基于所述跳动数据点对应的所述历史卫星定位数据和所述第一方向矢量夹角，根据三角函数算法或投影法，确定所述第一补足定位数据。7.一种机器人的卫星定位数据处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取机器人的第一卫星定位数据，所述第一卫星定位数据为所述机器人的传感器采集的；第一处理模块，用于根据所述机器人定位校准的理论数据集，对所述第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理；第二处理模块，用于在所述第一卫星定位数据的跳动数据点补入第一补足定位数据，得到所述机器人的目标卫星定位数据；其中，所述第一补足定位数据基于所述传感器采集的历史卫星定位数据确定，所述跳动数据点为所述第一卫星定位数据中的跳动数据对应的数据点。8.一种机器人，其特征在于，包括：传感器，所述传感器用于采集卫星定位数据；控制器，所述控制器与所述传感器电连接，所述控制器用于执行权利要求1-6任一项所述机器人的卫星定位数据处理方法。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并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如权利要求1-6任一项所述机器人的卫星定位数据处理方法。10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的机器人的卫星定位数据处理方法。11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述机器人的卫星定位数据处理方法。

技术总结
本申请公开了一种机器人的卫星定位数据处理方法、装置及机器人，属于数据处理技术领域。该方法包括：获取机器人的第一卫星定位数据，第一卫星定位数据为机器人的传感器采集的；根据机器人定位校准的理论数据集，对第一卫星定位数据中的跳动数据进行滤波处理；在第一卫星定位数据的跳动数据点补入第一补足定位数据，得到机器人的目标卫星定位数据；其中，第一补足定位数据基于传感器采集的历史卫星定位数据确定，跳动数据点为第一卫星定位数据中的跳动数据对应的数据点。该方法通过定位校准的理论数据集滤除无效数据，使用历史卫星定位数据的有效值进行位置估计，补足卫星定位数据，快速更新定位，实现机器人卫星定位数据的可靠处理。可靠处理。可靠处理。


技术研发人员：周渤 周强 张佳
受保护的技术使用者：仁洁智能科技有限公司
技术研发日：2023.04.11
技术公布日：2023/10/8