1.本技术实施例涉及无人设备技术领域，尤其涉及一种无人设备定位方法、装置、无人设备及存储介质。
背景技术：
2.目前，随着科技的发展，无人设备被广泛应用在各种领域中，例如摄影、测绘以及农业灌溉等。无人设备在作业过程中，需要实时确定自身的位置，以便根据自身的位置确定作业路径以及作业区域，目前无人设备的定位方式一般是rtk定位技术或者自差分定位技术进行定位。
3.rtk定位的优点在于收敛时间快，定位精度高，但rtk定位实现的前提是需要架设基准站，然而基准站的覆盖范围小，成本高，且对网络的依赖比较高。自差分定位的优点在于覆盖范围大，对网络基本上没有要求，然而自差分定位只能在短时间内维持定位精度，长时间后定位会发散，导致定位误差变大。
技术实现要素：
4.本发明实施例提供一种无人设备定位方法、装置、无人设备及存储介质，能够在无人设备无法进行rtk定位的情况下，长时间维持高精度定位，解决了现有技术中无人设备在无法进行rtk定位的情况下，无法长时间维持高精度定位的问题。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种无人设备定位方法，包括：
6.在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像；
7.获取拍摄到的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息，第一图像所拍摄的区域和第二图像所拍摄的区域包括有重合区域；
8.根据第一图像、第一位置信息、第二图像以及第二位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。
9.第二方面，本发明实施例提供了一种无人设备定位装置，包括：
10.自差分定位模块，用于在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像；
11.信息获取模块，用于获取拍摄到的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息，第一图像所拍摄的区域和第二图像所拍摄的区域包括有重合区域；
12.位置纠偏模块，用于根据第一图像、第一位置信息、第二图像以及第二位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。
13.第三方面，本发明实施例提供了一种无人设备，无人设备包括处理器以及存储器；
14.存储器用于存储计算机程序，并将计算机程序传输给处理器；
15.处理器用于根据计算机程序中的指令执行如第一方面所述的一种无人设备定位方法。
16.第四方面，本发明实施例提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质，计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的一种无人设备定位方法。
17.上述，本发明实施例通过在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像，之后分别获取所拍摄的区域存在重合区域的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息；最后根据第一图像、第一位置信息、第二图像以及第二位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息，即使无人设备在无法进行rtk定位的情况下，无人设备也能够维持长时间的高精度定位，解决了现有技术中无人设备在无法进行rtk定位的情况下，无法长时间维持高精度定位的问题。
附图说明
18.图1为本发明实施例提供的一种无人设备定位方法的流程示意图。
19.图2为本发明实施例提供的一种无人设备的飞行路线图。
20.图3为本发明实施例提供的另一种无人设备定位方法的流程示意图。
21.图4为本发明实施例提供的另一种无人设备的飞行路线图。
22.图5为本发明实施例提供的第一图像的示意图。
23.图6为本发明实施例提供的第二图像的示意图。
24.图7为本发明实施例提供的又一种无人设备定位方法的流程示意图。
25.图8为本发明实施例提供的一种无人设备的结构示意图。
26.图9为本发明实施例提供的一种无人设备进行rtk定位的示意图。
27.图10为本发明实施例提供的一种无人设备确定目标区域的目标地块定位信息的流程示意图。
28.图11为本发明实施例提供的一种目标区域的示意图。
29.图12为本发明实施例提供的不同定位基准下目标区域的位置示意图。
30.图13为本发明实施例提供的一种无人设备定位装置的结构示意图。
31.图14为本发明实施例提供的一种无人设备的结构示意图。
具体实施方式
32.以下描述和附图充分地示出本技术的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本技术的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，各实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用于将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何实际的关系或者顺序。而且，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、方法或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。本文中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的结构、产品等而言，由于其与实施例公开的部分相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
33.本实施例中提供的无人设备的定位方法可以由无人设备执行，该无人设备可以通过软件和/或硬件的方式实现，该无人设备可以是两个或多个物理实体构成，也可以是一个物理实体构成。一个实施例中，无人设备是指按照遥控指令或预设指令进行作业的飞行设备，另一个实施例中，无人设备还可以是测绘器，测绘器是指对地块进行打点以生成地块的位置信息的设备。
34.无人设备安装有至少一类操作系统，无人设备可以基于操作系统安装至少一个应用程序，应用程序可以为操作系统自带的应用程序，也可以为从第三方设备或者服务器中下载的应用程序。在该实施例中，无人设备至少有可以执行无人设备定位方法的应用程序。
35.为便于理解，本实施例以无人设备为飞行设备为例进行描述。
36.无人设备无论是在飞行或者作业之前，都需要通过定位系统获取自身的位置信息，以根据自身的位置信息进行飞行或确定作业区域的位置。而目前，无人设备的定位系统一般是通过rtk(real-time kinematic，载波相位差分技术)或自差分技术进行定位。
37.在采用rtk技术进行定位时，需要预先架设好基准站，并给基准站输入当前架设位置点的精确的参考坐标，基准站将自身的参考坐标和实时接收到的卫星数据通过网络转发给无人设备，无人设备根据基准站的参考坐标和基准站实时接收到的卫星数据计算出基准站的定位误差，再利用该定位误差和无人设备自身实时接收到的卫星数据计算出无人设备自身的厘米级高精度坐标。然而，由于基准站的信号盖范围较小且对网络质量的要求较高，当无人设备离开基准站的信号覆盖范围或无人设备所处环境的网络质量较差时，则无人设备无法通过rtk技术进行定位。
38.而在使用自差分技术进行定位时，需要获取无人设备当前时刻相对于卫星的伪距测量值，以及获取第一差分校正值。其中，假设第一次解算得到无人设备的初始坐标，而已知该初始坐标对应位置处的真实坐标，则可以将无人设备的初始坐标和参考点坐标之间的偏移量确定为第一差分校正值。之后，无人设备需要根据伪距测量值和第一差分校正值确定当前的位置坐标，其中位置坐标为无人设备采用自差分定位方式解算得到自身相对于参考点的坐标。自差分定位的优点在于覆盖范围大，对网络基本上没有要求，然而自差分定位只能在短时间内维持20cm内的相对定位，长时间后坐标会发散，定位误差会达到米级以上。
39.综上，为解决上述现有技术中无人设备在无法进行rtk定位的情况下，无法长时间维持高精度定位的问题，本发明实施例提供了一种无人设备定位方法，如图1所示，图1给出了本发明实施例提供的一种无人设备定位方法的流程图。参考图1，该无人设备定位方法具体包括：
40.步骤101、在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像。
41.本实施例中，无人设备在进行飞行的过程中，需要实时通过自差分定位技术确定自身的位置信息。另外，本实施例中无人设备上还设置有摄像头，无人设备在飞行过程中，
还需要同时通过摄像头拍摄图像。示例性的，当需要无人设备对地块进行作业或测绘时，启动无人设备，无人设备的定位系统上电后，实时通过自差分定位技术确定自身的位置信息，同时无人设备在飞行的过程中，还通过摄像头拍摄相对无人设备预设方向上的图像，例如可以是相对无人设备正下方的图像。
42.步骤102、获取拍摄到的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息，第一图像所拍摄的区域和第二图像所拍摄的区域包括有重合区域。
43.在无人设备确定出自身的位置信息以及控制摄像头拍摄图像后，无人设备可以进一步获取到在不同位置所拍摄到的第一图像以及第二图像，在获取第一图像和第二图像时，需要保证第一图像所拍摄的区域和第二图像所拍摄的区域存在重合区域，即第一图像所拍摄到的区域和第二图像所拍摄到的区域中具有相同的区域。第一图像和第二图像可以是相邻拍摄的两张图像，也可以是间隔一段时间拍摄到的两张图像，例如，当摄像头拍摄的第一帧图像所拍摄的区域和第十帧图像所拍摄的区域具有重合区域时，此时无人设备可以分别选择第一帧图像作为第一图像，选择第十帧图像作为第二图像。
44.在获取到第一图像和第二图像时，无人设备需要从定位系统中同时获取拍摄第一图像时自身的第一位置信息，以及获取拍摄第二图像时自身的第二位置信息。一个实施例中，无人设备可以根据第一图像和第二图像的拍摄时间，从定位系统中查找对应的第一位置信息和第二位置信息。
45.步骤103、根据第一图像、第一位置信息、第二图像以及第二位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。
46.由于自差分定位受到消除卫星钟差钟差、接收机钟差、大气电离层和对流层折射误差等影响，随着时间的推移，卫星运动和大气层等因素变化所产生的误差与第一差分校正值之间差异逐渐增大，导致通过自差分定位方式解算得到的位置信息的误差逐渐变大，经过一定时间后，自差分定位方式的误差会达到米级以上，此时无法对无人设备进行高精度的定位。因此，无人设备需要进一步对当前通过自差分定位得到的位置信息进行纠偏，以得到当前的目标位置信息，其中目标位置信息，是指无人设备作业、纠偏或测绘时采用的自身高精度定位坐标。
47.本实施例中，无人设备在对当前的位置信息进行纠偏时，需要根据获取得到的第一图像、第一位置信息、第二图像以及第二位置信息进行纠偏。示例性的，由于第一图像所拍摄的区域和第二图像所拍摄的区域中包括有重合区域，因此无人设备可以分别在第一图像的重合区域和第二图像的重合区域中，识别出同一个标志物。之后，根据拍摄第一图像时无人设备定位的第一位置信息，确定出标志物在世界坐标系中的第三位置信息，以及根据拍摄第二图像时无人设备定位的第二位置信息，确定出标志物在世界坐标系中的第四位置信息。假设标志物为世界坐标系中静止的物体，由于第三位置信息和第四位置信息均是通过自差分定位得到的，当自差分定位的误差没有扩大时，则第三位置信息和第四位置信息应该是相同的；而当自差分定位的误差扩大时，则第三位置信息和第四位置信息会出现不一致的情况，此时第三位置信息和第四位置信息之间的偏差值，即为自差分定位增加的误差，因此即可根据该偏差值对无人设备当前的位置信息进行纠偏。具体的，可将无人设备当前的位置信息加上第三位置信息和第四位置信息之间的偏差值，即可得到纠偏后的目标位
置信息。示例性的，假设无人设备的飞行路线如图2所示，飞行路线上存在树木t，无人设备在飞行到位置s1和位置s2时，分别拍摄第一图像和第二图像并记录拍摄图像时的第一位置信息和第二位置信息，第一图像和第二图像中均包括有树木t。后续纠偏时，无人设备即可在第一图像和第二图像中将树木t确定为标志物，并分别在第一图像和第二图像中确定出树木t在世界坐标系中的第三位置信息和第四位置信息，并计算第三位置信息和第四位置信息的偏差值，根据偏差值对当前的位置信息进行纠偏，得到基于自差分定位下纠偏后的目标位置信息。
48.需要进一步说明的是，由于自差分定位只能在短时间内维持定位精度，因此无人设备需要在定位系统启动后短时间内拍摄一张图像以及通过自差分定位方式确定当前的位置信息，以确保当前的位置信息是准确的。后续无人设备在飞行过程中，需要继续通过自差分定位方式确定自身的位置信息，同时通过摄像头拍摄第二张图像，且第一张图像所拍摄的区域和和第二张图像所拍摄的区域包括有重合区域。无人设备可分别将第一张图像和第二张图像作为第一图像和第二图像，并基于第一图像和第二图像对当前的位置信息进行纠偏，得到当前的目标位置信息。后续无人设备则可继续拍摄第三张图像，且第二张图像所拍摄的区域和和第三张图像所拍摄的区域包括有重合区域，之后分别将第二张图像和第三张图像作为第一图像和第二图像，并基于第一图像和第二图像对位置信息进行纠偏，得到更新后的目标位置信息。如上述不断重复进行图像的拍摄和位置信息的纠偏，即可保证无人设备维持长时间的高精度定位。
49.上述，本发明实施例通过在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像，之后分别获取所拍摄的区域存在重合区域的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息；最后根据第一图像、第一位置信息、第二图像以及第二位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息，即使无人设备在无法进行rtk定位的情况下，无人设备也能够维持长时间的高精度定位，解决了现有技术中无人设备在无法进行rtk定位的情况下，无法长时间维持高精度定位的问题。
50.如图3所示，图3为本发明实施例提供的另一种无人设备定位方法的流程示意图，图3所示的无人设备定位方法是对上述无人设备定位方法的具体化，如图3所示，该无人设备定位方法包括：
51.步骤201、在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像。
52.步骤202、获取拍摄到的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息，第一图像所拍摄的区域和第二图像所拍摄的区域包括有重合区域。
53.步骤203、在第一图像中识别出第一标志物，根据第一位置信息，确定第一标志物在目标坐标系中的第三位置信息。
54.本实施例中，无人设备在获取到第一图像以及相对应的第一位置信息后，会首先在第一图像中识别出第一标志物，其中标志物，是指具有明显地理特征，且易于识别和辨认的物体。例如标志物可以是无人设备飞行路径上的树木、石头、电线杆以及房屋等，标志物的具体种类可根据实际需要进行设置，在本实施例中不进行具体限定。
55.另外，对于无人设备从第一图像中识别出第一标志物的方式，也可以根据实际需要进行设置。例如，无人设备可以通过训练好的神经网络从第一图像中识别出第一标志物。具体的，用户可预先获取包含有不同物体的图像作为训练集，并在训练集中标记出具有明显特征的标志物。之后，使用标记后的训练集对神经网络模型进行训练，得到标志物识别模型。后续通过调用标志物识别模型即可实时对第一图像中的标志物进行识别，以识别出第一图像中的第一标志物以及确定第一标志物在第一图像中的像素坐标。
56.在确定出第一标志物后，无人设备即可进一步根据拍摄第一图像时的第一位置信息，确定出第一标志物在目标坐标系中的第三位置信息。示例性的，由于自差分定位得到的是世界坐标系中的位置信息，本实施例中以目标坐标系为世界坐标系进行说明。无人设备可根据第一位置信息，计算出世界坐标系与像素坐标系之间的第一转换关系，并通过第一转换关系，将第一标志物在像素坐标系中的像素坐标转化为在世界坐标系中的真实坐标，从而得到第一标志物在世界坐标系中的第一位置信息。
57.在上述实施例的基础上，步骤203中在第一图像中识别出第一标志物，根据第一位置信息，确定第一标志物在目标坐标系中的第三位置信息，包括：
58.步骤2031、在第一图像中识别出第一标志物，确定第一标志物的像素在像素坐标系中的第五位置信息。
59.一个实施例中，无人设备在第一图像中识别出第一标志物后，首先需要在第一图像中确定出第一标志物的像素，并确定出像素在第一图像的像素坐标系中的第五位置信息。
60.步骤2032、根据第一位置信息，确定像素坐标系与目标坐标系之间的第一转换关系。
61.在确定出第一标志物在像素坐标系中的第五位置信息后，无人设备需要进一步根据拍摄第一图像时的第一位置信息，确定出像素坐标系与世界坐标系之间的第一转换关系。具体的，在已知无人设备在世界坐标系中的坐标为第一位置信息的情况下，根据旋转矩阵以及平移矩阵，可得到相机坐标系和世界坐标系之间的转换关系。之后，无人设备可进一步确定出相机坐标系与平面坐标系之间的转换关系以及平面坐标系与像素坐标系之间的转换关系。最后，根据相机坐标系和世界坐标系之间的转换关系、相机坐标系与平面坐标系之间的转换关系以及平面坐标系与像素坐标系之间的转换关系，即可确定出像素坐标系与世界坐标系之间的第一转换关系。
62.步骤2033、根据第五位置信息以及第一转换关系，确定第一标志物在目标坐标系中的第三位置信息。
63.在得到第一转换关系后，即可通过第一转换关系将像素坐标系下的第五位置信息转换为世界坐标系中的第三位置信息。
64.以上即为确定第一标志物在目标坐标系中的第三位置信息的具体过程。
65.步骤204、在第二图像中识别出第二标志物，根据第二位置信息，确定第二标志物在目标坐标系中的第四位置信息，第一标志物和第二标志物为同一物体在图像中的成像。
66.而对于第二图像，无人设备也需要从第二图像中识别出第二标志物，其中，第一标志物和第二标志物为同一物体在图像中的成像，即第一标志物和第二标志物对应的是世界坐标系中同一个真实的物体。在第二图像中识别出第二标志物后，无人设备即可根据第二
位置信息确定出第二标志物在世界坐标系中的第四位置信息，具体过程与上述确定第一标志物在目标坐标系中的第三位置信息的过程类似，在本实施例中不再进行赘述。
67.步骤205、根据第三位置信息以及第四位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。
68.在分别确定出第一标志物在世界坐标系中的第三位置信息和第二标志物在世界坐标系中的第四位置信息后，由于第一标志物和第二标志物实质上为同一个物体，无人设备在不同位置下所确定出的第三位置信息和第四位置信息出现偏差时，该偏差即为自差分定位随着时间的推移而所产生的误差，因此即可根据第三位置信息以及第四位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏。具体的，在对无人设备当前的位置信息进行纠偏时，首先确定第三位置信息和第四位置信息的偏差值，之后根据偏差值对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。示例性的，假设无人设备的飞行路径如图4所示，无人设备在飞行到s3点时，拍摄第一图像并通过自差分定位确定此时的第一位置信息，第一图像中包括有标志物e，第一图像如图5所示。之后，当无人设备飞行到s4点时，无人设备拍摄第二图像并通过自差分定位确定此时的第二位置信息，第二图像中同样包括有标志物e，第二图像如图6所示。假设后续根据第一图像和第一位置信息确定出标志物e的第三位置信息为(lat1，log1，alt1)，根据第二图像和第二位置信息确定出标志物e的第四位置信息为(lat2，log2，alt2)，将第三位置信息减去第四位置信息得到偏差值(lat1-lat2，log1-log2，alt1-alt2)。若此时无人设备的位置信息为(lat，log，alt)，则将位置信息(lat，log，alt)加上偏差值(lat1-lat2，log1-log2，alt1-alt2)，即可得到基于自差分定位下纠偏后的目标位置信息。
69.上述，本发明实施例通过在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像，之后分别获取所拍摄的区域存在有重合区域的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息。继而根据第一位置信息和第二位置信息，计算出第一图像和第二图像中同一个标志物的第三位置信息和第四位置信息，根据第三位置信息和第四位置信息的偏差值确定自差分定位所产生的误差，从而对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。本发明实施例即使无人设备在无法进行rtk定位的情况下，也能够维持长时间的高精度定位，解决了现有技术中无人设备在无法进行rtk定位的情况下，无法长时间维持高精度定位的问题。
70.如图7所示，图7为本发明实施例提供的另一种无人设备定位方法的流程示意图，图7所示的无人设备定位方法是对上述无人设备定位方法的具体化，如图7所示，该无人设备定位方法包括：
71.步骤301、在无人设备起飞之前，判断无人设备是否满足预设条件，预设条件包括存在网络且位于预设基准站的覆盖范围内；在满足预设条件的情况下，执行步骤s302，在不满足预设条件的情况下，执行步骤s303。
72.本实施例中，无人设备在起飞之前，还会判断自身是否满足预设条件，其中，预设定位条件包括存在网络且位于预设基准站的覆盖范围内。通过判断是否满足预设条件，无人设备即可确定是否能够使用rtk定位方式进行定位。示例性的，当无人设备需要采用rtk定位确定自身的位置信息时，首先无人设备会搜索预设基准站，若无人设备位于预设基准
站的范围内，则无人设备可与预设基准站建立通信连接。在无人设备与预设基准站建立通信连接后，预设基准站可通过网络与无人设备进行数据传输，从而使得无人设备可以通过rtk定位确定出自身的位置信息。示例性的，如图8所示，图8是本技术实施例提供的无人设备的结构示意图。如图8中，无人设备包括指示灯、imu(inertia measurement unit，惯性测量单元)、定位系统、蜂窝网络模块、wifi(wireless fidelity)模块和飞控模块，定位系统包括rtk模组和自差分定位模组。其中，指示灯用于指示无人设备的定位状态，wifi模块用于与地面的遥控设备进行通讯，蜂窝网络模块用于云端服务器通讯，imu用于给飞控模块提供姿态数据，定位系统用于给飞控模块提供坐标数据。在无人设备启动后，无人设备给定位系统上电，并搜索预设基准站和确认蜂窝网络模块的网络是否正常。若无人设备可搜索到预设基准站且蜂窝网络模块的网络正常，则通过rtk模组进行定位；若无人设备不能搜索到预设基准站或蜂窝网络模块的网络不正常，则通过自差分定位模组进行定位。
73.步骤302、在飞行过程中通过载波相位差分方式确定无人设备的目标位置信息。
74.在确定满足预设条件后，无人设备即可通过rtk定位方式进行定位，示例性的，如图9所示，图9是本技术实施例提供的rtk定位方式的原理图。在图9中，无人设备通过网络和云端服务器进行连接，云端服务器通过网络连接至基准站，基准站实时接收卫星发送的第一卫星数据后，基准站将自身精准的参考坐标和自身实时接收到的第一卫星数据以rtcm格式通过网络转发给无人设备，无人设备通过基准站的参考坐标和基准站实时接收到的第一卫星数据确定出基准站的定位误差。后续无人设备实时接收到卫星发送的第二卫星数据，并根据第二卫星数据和定位误差即可确定出当前的目标位置信息。
75.步骤303、在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像。
76.步骤304、获取拍摄到的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息，第一图像所拍摄的区域和第二图像所拍摄的区域包括有重合区域。
77.步骤305、根据第一图像、第一位置信息、第二图像以及第二位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。
78.在无法通过rtk定位方式进行定位的情况下，无人设备则需要通过自差分定位和拍摄图片相结合的方式，来维持长时间的高精度定位，具体定位过程可参考上述步骤101～步骤103，在本实施例中不再进行赘述。
79.上述，本发明实施例通过在无人设备在飞行之前，判断是否满足预设条件，在满足预设条件的情况下，则在飞行过程中通过rtk定位方式进行定位；在不满足条件的情况下，则在飞行过程中通过自差分定位和拍摄图片相结合的方式维持长时间的高精度定位。本发明实施例即使无人设备在无法进行rtk定位的情况下，也能够维持长时间的高精度定位，解决了现有技术中无人设备在无法进行rtk定位的情况下，无法长时间维持高精度定位的问题。
80.一个实施例中，可采用上述实施例描述的无人设备定位方法确定无人设备的目标位置信息，并根据无人设备的目标位置信息和待作业的目标区域的地块定位信息，控制无人设备在目标区域上进行作业。图10是本技术实施例提供的无人设备确定目标区域的地块定位信息的流程示意图。如图10所示，无人设备确定目标区域的地块定位信息的步骤包括：
81.步骤401、判断无人设备是否储存有目标区域的地块定位信息。
82.本实施例中，在无人设备在目标区域上进行作业之前，首先需要确定无人设备上是否储存有目标区域的地块定位信息，其中地块定位信息，是指对目标区域进行测绘生成的高精度位置信息，目标区域可根据实际的作业需求进行设置。通过获取目标区域的地块定位信息，以便于后续无人设备根据地块定位信息在目标区域上进行高精度作业。
83.步骤402、若无人设备未储存有目标区域的地块定位信息，控制无人设备分别移动至目标区域内的多个目标位置。
84.若无人设备未存储有目标区域的地块定位信息，则说明目标区域还未进行测绘，因此需要控制无人设备对目标区域进行测绘。具体的，可控制无人设备分别移动至目标区域内的多个目标位置，例如目标位置可以是目标区域内不同边界顶点的位置，即控制无人设备飞行至目标区域内不同边界顶点的上方。
85.步骤403、当无人设备移动至目标位置时，控制无人设备获取目标位置的第一测绘位置信息。
86.在无人设备移动至目标位置后，则可以进一步控制无人设备对目标位置进行测绘，从而得到目标位置的第一测绘位置信息，其中第一测绘位置信息，是指目标位置的高精度位置信息。
87.步骤404、根据多个目标位置的第一测绘位置信息，确定目标区域的地块定位信息。
88.在获取到目标区域的多个目标位置的第一测绘位置信息后，即可根据多个目标位置的第一测绘位置信息，确定目标区域的地块定位信息。例如，当目标位置为目标区域的边界顶点的位置时，可将得到的第一测绘位置信息依次进行连接，从而生成目标区域的地块定位信息。
89.在一个实施例中，如图11所示，图11为本发明实施例提供的目标区域的示意图，结合图11对无人设备确定目标区域的地块定位信息的过程进行描述。如图11所示，目标区域包括a点、b点、c点和d点这四个顶点，当无人设备移动到a点、b点、c点和d点时，无人设备可以进行打点操作，从而分别确定出a点、b点、c点和d点的第一测绘位置信息。具体的，用户可以通过遥控设备输入第一摇杆操作，遥控设备根据第一摇杆操作生成第一移动指令，并向无人设备发送第一移动指令，无人设备接收到第一移动指令后根据第一移动指令飞行至a点上方。之后，用户可以通过遥控设备向无人设备发送第一打点指令，无人设备无人设备接收到第一打点指令后通过定位系统确定当前时刻无人设备的目标位置信息，根据目标位置信息确定a点的第一测绘位置信息。其中，需要说明的是，无人设备在确定a点的第一测绘位置信息时，也需要通过上述描述的无人设备定位方法确定无人设备当前的目标位置信息，具体过程可参考步骤101～步骤103，在本实施例中不再进行赘述。而若无人设备起飞前满足使用rtk定位方式进行定位的预设条件时，则无人设备可通过rtk定位方式确定无人设备的目标位置信息。
90.在确定出a点的第一测绘位置信息后，通过同样的方式，控制无人设备分别飞行至b点、c点和d点并获取相对应的第一测绘位置信息。所有目标位置的第一测绘位置信息获取完成后，无人设备即可依次连接a点、b点、c点和d点以形成闭合区域，并将该闭合区域确定为目标区域，根据a点、b点、c点和d点的第一测绘位置信息确定目标区域的地块定位信息。
91.在上述实施例的基础上，方法包括：
92.步骤405、若无人设备储存有目标区域的地块定位信息，确定地块定位信息是否由无人设备测绘得到。
93.若无人设备中储存有目标区域的地块定位信息，则需要进一步确定地块定位信息是否由无人设备测绘得到。其中，确定地块定位信息是否由无人设备测绘得到的原因在于，由于地块定位信息还可以通过其他测绘设备测绘得到并储存至无人设备中，例如可以通过手持测绘器或其他无人设备测绘得到等。如果其他测绘设备在测绘时采用自差分定位方式进行定位，则定位基准为其他测绘设备进行自差分定位方式时所选择的参考点坐标，然而由于不同测绘设备的自差分定位方式的基准不同，会使得无人设备作业时定位系统获取到的地块定位信息与测绘设备测绘时采集到的地块定位信息并非在同一个基准上。示例性的，如图12所示，当测绘设备对目标区域进行测绘时，测绘设备测得的地块可能是a1点、b1点、c1点和d1点形成的闭合区域；而无人设备在目标区域上进行作业时，无人设备使用自差分定位方式和拍摄图像相结合进行定位的方式得到的目标区域可能是a2点、b2点、c2点和d2点形成的闭合区域。而目标区域的真实位置为a点、b点、c点和d点形成的闭合区域，若按照测绘设备所测绘得到的闭合区域进行作业，则会影响无人设备的作业精度。
94.步骤406、若地块定位信息并非由无人设备测绘得到，对地块定位信息进行纠偏，得到目标区域的目标地块定位信息。
95.因此，在目标区域的地块定位信息并非由无人设备测绘得到时，需要对目标区域的地块定位信息进行纠偏，以将待作业地块的地块定位信息换算到无人设备进行自差分定位时的基准下，以保证无人设备的作业精度。
96.在上述实施例的基础上，方法还包括：
97.步骤407、若地块定位信息由无人设备测绘得到，确定无人设备生成地块定位信息后是否重启定位系统；
98.如果地块定位信息由无人设备测绘得到，由于同一设备在不同时刻的自差分定位方式的基准不同，当无人设备的定位系统在测绘目标区域的目标地块定位信息后又重启，则自差分定位方式的基准也会发生变化。因此，在本实施例中，需要判断无人设备生成地块定位信息后是否重启定位系统，从而确定无人设备作业时的地块定位信息与无人设备测绘时定位系统采集到的地块定位信息是否在同一基准上。
99.步骤408、若未重启定位系统，将地块定位信息确定为目标区域的目标地块定位信息。
100.步骤409、若重启定位系统，对地块定位信息进行纠偏，得到目标区域的目标地块定位信息。
101.如果无人设备重启了定位系统，则需要对无人设备之前所测绘得到的地块定位信息进行纠偏，从而得到目标区域的目标地块定位信息。具体的，在对地块定位信息进行纠偏时，可基于目标区域的任一边界顶点的打点位置信息在测绘和纠偏时的偏差，将地块定位信息转换到无人设备作业时所定位的基准下，从而得到目标区域纠偏后的目标地块定位信息。
102.在该实施例中，图8是本发明实施例提供的对地块定位信息进行纠偏的流程图。如图8所示，对地块定位信息进行纠偏的步骤具体包括s410-s413：
103.步骤410、控制无人设备移动至目标区域内的目标位置。
104.同理，在对地块定位信息进行纠偏时，需要控制无人设备移动至目标区域内的目标位置，即目标区域边界的顶点位置。例如，在图12中，用户可以控制无人设备移动至a点、b点、c点或d点中的任意一点。
105.步骤411、在无人设备移动至目标位置时，控制无人设备获取目标位置的第二测绘位置信息。
106.在无人设备移动至目标位置后，需要控制无人设备获取目标位置的第二测绘信息，其中第二测绘信息是指纠偏时，无人设备基于定位系统采集到的边界顶点的高精度位置信息，获取第二测绘信息的具体过程与上述获取第一测绘信息的过程类似，在本实施例中不再进行赘述。
107.步骤412、从地块定位信息中获取与目标位置相对应的第一测绘位置信息，确定第一测绘位置信息和第二测绘位置信息的偏移量。
108.在获取到目标位置的第二测绘信息后，则无人设备可以从预先储存的地块定位信息中，获取与目标位置相对应的第一测绘位置信息，并计算第一测绘位置信息和第二测绘位置信息之间的偏差，从而得到第一测绘位置信息和第二测绘位置信息的偏移量。示例性的，图12中，若在对地块定位信息进行纠偏时，用户控制无人设备飞行到a点并获取a点的第二测绘位置信息后，无人设备可以从地块定位信息中获取a点的第一测绘位置信息，并计算出a点的第一测绘位置信息和第二测绘位置信息之间的偏移量。
109.步骤413、根据偏移量对目标区域的地块定位信息进行纠偏，得到目标区域的目标地块定位信息。
110.最后即可根据偏移量，对目标区域的地块定位信息进行纠偏，以得到目标区域的目标地块定位信息。具体的，将目标区域的地块定位信息加上偏移量，即可将目标区域的地块定位信息换算到无人设备作业时目标位置信息的基准下，得到目标区域的目标地块定位信息，以便后续无人设备根据目标区域的目标地块信息进行高精度作业。
111.上述，本发明实施例在无人设备在待作业的目标区域内进行作业之前，还进一步判断了目标区域的地块定位信息是否由无人设备测绘得到，若由无人设备定位得到，则进一步判断无人设备的定位系统在得到地块定位信息后是否重启。在地块定位信息并非由无人设备测绘得到，或无人设备的定位系统在得到地块定位信息后又进行重启，则需要重新对目标区域的地块定位信息进行纠偏，以将地块定位信息换算到无人设备作业时目标位置信息的基准下，得到目标区域的目标地块定位信息，以便后续无人设备根据目标区域的目标地块信息进行高精度作业，保证无人设备的作业效率。
112.如图13所示，图13为本发明实施例提供的一种无人设备定位装置的结构示意图，在图13中，无人设备定位装置包括：
113.自差分定位模块501，用于在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像；
114.信息获取模块502，用于获取拍摄到的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息，第一图像所拍摄的区域和第二图像所拍摄的区域包括有重合区域；
115.位置纠偏模块503，用于根据第一图像、第一位置信息、第二图像以及第二位置信
息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。
116.在上述实施例的基础上，位置纠偏模块503包括：
117.第三位置确定子模块，用于在第一图像中识别出第一标志物，根据第一位置信息，确定第一标志物在目标坐标系中的第三位置信息；
118.第四位置确定子模块，用于在第二图像中识别出第二标志物，根据第二位置信息，确定第二标志物在目标坐标系中的第四位置信息，第一标志物和第二标志物为同一物体在图像中的成像；
119.位置纠偏子模块，用于根据第三位置信息以及第四位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。
120.在上述实施例的基础上，第三位置确定子模块包括：
121.标志物识别单元，用于在第一图像中识别出第一标志物，确定第一标志物的像素在像素坐标系中的第五位置信息；
122.转化关系确定单元，用于根据第一位置信息，确定像素坐标系与目标坐标系之间的第一转换关系；
123.第三位置确定单元，用于根据第五位置信息以及第一转换关系，确定第一标志物在目标坐标系中的第三位置信息。
124.在上述实施例的基础上，位置纠偏子模块包括：
125.偏差值计算单元，用于确定第三位置信息和第四位置信息的偏差值；
126.第一纠偏单元，用于根据偏差值对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。
127.在上述实施例的基础上，还包括：
128.条件判断模块，用于在无人设备起飞之前，判断无人设备是否满足预设条件，预设条件包括存在网络且位于预设基准站的覆盖范围内；
129.rtk定位单元，用于在满足预设条件的情况下，在飞行过程中通过载波相位差分方式确定无人设备的目标位置信息。
130.在上述实施例的基础上，还包括：
131.储存内容判断模块，用于判断无人设备是否储存有目标区域的地块定位信息；
132.设备移动模块，用于若无人设备未储存有目标区域的地块定位信息，控制无人设备分别移动至目标区域内的多个目标位置；
133.测绘信息获取模块，用于当无人设备移动至目标位置时，控制无人设备获取目标位置的第一测绘位置信息；
134.地块信息确定模块，用于根据多个目标位置的第一测绘位置信息，确定目标区域的地块定位信息。
135.在上述实施例的基础上，还包括：
136.测绘对象判断模块，用于若无人设备储存有目标区域的地块定位信息，确定地块定位信息是否由无人设备测绘得到；
137.第一地块纠偏模块，用于若地块定位信息并非由无人设备测绘得到，对地块定位信息进行纠偏，得到目标区域的目标地块定位信息。
138.在上述实施例的基础上，还包括：
139.重启判断模块，用于若地块定位信息由无人设备测绘得到，确定无人设备生成地块定位信息后是否重启定位系统；
140.目标地块信息确定模块，用于若未重启定位系统，将地块定位信息确定为目标区域的目标地块定位信息；
141.第二地块纠偏模块，用于若重启定位系统，对地块定位信息进行纠偏，得到目标区域的目标地块定位信息。
142.在上述实施例的基础上，第一地块纠偏模块和第二地块纠偏模块包括：
143.设备移动单元，用于控制无人设备移动至目标区域内的目标位置；
144.测绘信息获取单元，用于在无人设备移动至目标位置时，控制无人设备获取目标位置的第二测绘位置信息；
145.偏移量确定单元，用于从地块定位信息中获取与目标位置相对应的第一测绘位置信息，确定第一测绘位置信息和第二测绘位置信息的偏移量；
146.第二纠偏单元，用于根据偏移量对目标区域的地块定位信息进行纠偏，得到目标区域的目标地块定位信息。
147.本发明实施例提供的无人设备定位装置包含在无人设备中，且可用于执行上述实施例中提供的无人设备定位方法，具备相应的功能和有益效果。
148.值得注意的是，上述无人设备定位装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
149.本实施例还提供了一种无人设备，如图14所示，无人设备60包括处理器600以及存储器601；
150.存储器601用于存储计算机程序602，并将计算机程序602传输给处理器600；
151.处理器600用于根据计算机程序602中的指令执行上述的一种无人设备定位方法实施例中的步骤。
152.示例性的，计算机程序602可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器601中，并由处理器600执行，以完成本技术。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序602在无人设备60中的执行过程。
153.无人设备60可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。无人设备60可包括，但不仅限于，处理器600、存储器601。本领域技术人员可以理解，图14仅仅是无人设备60的示例，并不构成对无人设备60的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如无人设备60还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
154.所称处理器600可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
155.存储器601可以是无人设备60的内部存储单元，例如无人设备60的硬盘或内存。存储器601也可以是无人设备60的外部存储设备，例如无人设备60上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器601还可以既包括无人设备60的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器601用于存储计算机程序以及无人设备60所需的其他程序和数据。存储器601还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
156.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
157.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
158.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
159.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
160.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
161.本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种无人设备定位方法，该方法包括以下步骤：
162.在无人设备飞行的过程中，通过自差分定位方式确定无人设备的位置信息，同时通过无人设备上的摄像头拍摄图像；
163.获取拍摄到的第一图像和第二图像，以及获取拍摄第一图像时的第一位置信息和拍摄第二图像时的第二位置信息，第一图像所拍摄的区域和第二图像所拍摄的区域包括有重合区域；
164.根据第一图像、第一位置信息、第二图像以及第二位置信息，对无人设备当前的位置信息进行纠偏，得到无人设备当前的目标位置信息。
165.注意，上述仅为本发明实施例的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明实施例不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各
种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明实施例的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明实施例构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明实施例的范围由所附的权利要求范围决定。