本公开涉及激光雷达，尤其涉及一种位姿估计方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品。
背景技术：
1、目前，激光雷达(light detectionand ranging，lidar)传感器主要通过发射和接收周围环境物体的反射激光波束信号而实现感知测量，并利用场景中感知测量的静态物体上点云信息实现连续的匹配定位。而行人、汽车等移动物体的点云会造成里程计定位算法出现错误的特征匹配，成为了干扰算法稳定性的异常观测数据来源。目前采用的解决方法往往是通过增加额外的硬件设备同步采集数据进行辅助，然而，随着传感器数量的增加，所需处理的数据也随之增加，算法复杂度和维护成本也随之增加。
技术实现思路
1、鉴于上述问题而提出了本公开。本公开提供了一种位姿估计方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品。
2、第一方面，本公开提供了一种位姿估计方法，方法包括：获取当前帧中第一点云集合的观测值，对观测值进行可靠性分析，得到第一点云集合中各点云的检验统计量；基于检验统计量，过滤第一点云集合中的异常值，得到第二点云集合；基于第二点云集合的观测值，估计下一帧的位姿。
3、在第一方面的一个实施例中，对观测值进行可靠性分析，得到第一点云集合中各点云的检验统计量，包括：利用各点云的可靠性矩阵与观测值误差，获取各点云的检验统计量。
4、在第一方面的一个实施例中，利用各点云的可靠性矩阵与观测值误差，获取各点云的检验统计量，包括：利用可靠性矩阵对第一点云集合中各点云的观测值进行处理，得到各点云的观测值残差，获取可靠性矩阵与观测向量之间的向量积，得到第一点云集合的残差向量；其中，观测向量由第一点云集合的观测值构成，残差向量包括各点云的观测值残差；可靠性矩阵用于获取观测值与相应估计值之间的差值，估计值是基于设计矩阵和权重矩阵对观测值进行处理得到的。
5、在第一方面的一个实施例中，利用各点云的观测值残差、可靠性矩阵与观测值误差，获取各点云的检验统计量，包括：获取当前帧的第i个点云的观测值残差的绝对值与误差校正值之间的比值，得到检验统计量；其中，误差校正值为利用可靠性矩阵的第i个元素对观测值误差进行矫正得到的；i为大于零的整数。
6、在第一方面的一个实施例中，基于检验统计量，过滤第一点云集合中的异常值，得到第二点云集合，包括：基于检验统计量与检验临界值，识别第一点云集合中的异常值；检验临界值与显著性水平、检验功效相关；其中，显著性水平用于表示检验临界值出现错误的可能性大小；检验功效用于表示检验临界值的正确率；删除第一点云集合中的异常值，得到第二点云集合。
7、在第一方面的一个实施例中，基于检验统计量与检验临界值，识别第一点云集合中的异常值，包括：对于第一点云集合中的任意一个点云，当点云对应的检验统计量大于检验临界值时，将点云确定为异常值。
8、在第一方面的另一个实施例中，基于第二点云集合的观测值，估计下一帧的位姿，包括：基于第二点云集合的观测值，获取当前帧相对于上一关键帧的相对位姿变化量；当相对位姿变化量大于或等于预设阈值时，利用因子图优化原理对当前帧进行优化处理，得到下一帧的位姿估计值。
9、第二方面，本公开提供了一种位姿估计装置，包括：观测值获取模块，获取当前帧中第一点云集合的观测值；分析模块，对观测值进行可靠性分析，得到第一点云集合中各点云的检验统计量；集合获取模块，基于检验统计量，过滤第一点云集合中的异常值，得到第二点云集合；位姿估计模块，基于第二点云集合的观测值，估计下一帧的位姿。
10、第三方面，本公开提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储计算机可读指令；以及处理器，用于运行计算机可读指令，使得电子设备执行如第一方面任一实施例所述的方法。
11、第四方面，本公开提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，用于存储计算机可读指令，当所述计算机可读指令由处理器执行时，使得处理器执行如第一方面任一实施例所述的方法。
12、第五方面，本公开提供了一种程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一实施例所述的方法。
13、本公开提供了一种位姿估计方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，可以通过可靠性分析对当前帧内的观测值进行分析，得到检验统计量，从而对观测值对应的点云进行过滤，得到第二点云集合，根据第二点云集合对下一帧的位姿进行估计。本公开通过可靠性原理对当前帧点云数据进行分析，能够仅仅利用点云数据自身来识别并过滤异常数据，从而，在不需要借助额外的硬件设备的前提下，有效排除了异常点云数据，提高了位姿估计的准确性，并且不需要额外的设备进行辅助识别，避免增加数据处理量和维护成本。而且，本公开中，将异常值的识别过滤过程集成在雷达的位姿估计过程中，进一步将里程计参数估计过程进行紧密的配合调控。
14、要理解的是，前面的一般描述和下面的详细描述两者都是示例性的，并且意图在于提供要求保护的技术的进一步说明。
1.一种位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述观测值进行可靠性分析，得到所述第一点云集合中各点云的检验统计量，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用各点云的可靠性矩阵与观测值误差，获取各点云的所述检验统计量，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用各点云的可靠性矩阵与观测值误差，获取各点云的所述检验统计量，包括：
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述检验统计量，过滤所述第一点云集合中的异常值，得到第二点云集合，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述检验统计量与检验临界值，识别所述第一点云集合中的异常值，包括：
7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二点云集合的观测值，估计下一帧的位姿，包括：
8.一种位姿估计装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种非瞬时性计算机可读存储介质，用于存储计算机可读指令，其特征在于，当所述计算机可读指令由处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
11.一种程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
