本发明涉及机器人控制的，尤其涉及一种应用于机器人的重定位方法、装置、设备以及介质。
背景技术：
1、在机器人运行的过程中，因为环境变化或者环境相似等原因会出现定位丢失(机器人在环境中的定位漂移到了错误的位置，而无法继续导航)的情况。因此在判断定位丢失之后，需要重新找回定位。
2、在现有技术中，机器人运行过程中找回定位通常是：通过对当前雷达帧和预设区域对应的全局地图进行全局匹配，从而重新计算出机器人在预设区域中的位置信息。
3、然而，一帧雷达数据信息比较少，在预设区域对应的全局地图内搜索往往容易匹配到错误的相似地方；另外，在较大面积的预设区域内，需要进行全局、全方向的搜索，非常耗时。基于此，现有技术存在机器人重定位错误率高、耗时长、可靠度低的技术问题。
技术实现思路
1、本发明提供了一种应用于机器人的重定位方法、装置、设备以及介质，以提高机器人重定位的效率和可靠度。
2、根据本发明的第一方面，提供了一种应用于机器人的重定位方法，该方法包括：
3、在接收到定位丢失信号时，获取待定位机器人的局部地图；其中，所述局部地图是基于对所述待定位机器人的控制后所采集的数据信息确定的；
4、依据所述待定位机器人在目标历史时间段内所对应的历史行驶数据和历史姿态数据，确定预测位姿数据；
5、基于所述预测位姿数据、所述局部地图以及所述待定位机器人所属区域的全局地图，确定所述待定位机器人的目标定位数据，以基于所述目标定位数据重新对所述待定位机器人进行定位。
6、根据本发明的第二方面，提供了一种应用于机器人的重定位装置，该装置包括：
7、局部地图获取模块，用于在接收到定位丢失信号时，获取待定位机器人的局部地图；其中，所述局部地图是基于对所述待定位机器人的控制后所采集的数据信息确定的；
8、预测数据确定模块，用于依据所述待定位机器人在目标历史时间段内所对应的历史行驶数据和历史姿态数据，确定预测位姿数据；
9、重定位模块，用于基于所述预测位姿数据、所述局部地图以及所述待定位机器人所属区域的全局地图，确定所述待定位机器人的目标定位数据，以基于所述目标定位数据重新对所述待定位机器人进行定位。
10、根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
11、至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的应用于机器人的重定位方法。
12、根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的应用于机器人的重定位方法。
13、本发明实施例的技术方案，通过在接收到定位丢失信号时，获取待定位机器人的局部地图，其中，局部地图是基于对待定位机器人的控制后所采集的数据信息确定的，进而，依据待定位机器人在目标历史时间段内所对应的历史行驶数据和历史姿态数据，确定预测位姿数据，从而基于预测位姿数据、局部地图以及待定位机器人所属区域的全局地图，确定待定位机器人的目标定位数据，以基于目标定位数据重新对待定位机器人进行定位。本发明实施例提供的技术方案，在定位丢失点原地旋转构建局部地图，然后通过历史行驶数据和历史姿态数据，确定预测位姿数据，并将此预测位姿数据作为局部地图与全局地图进行匹配的初始匹配参数，以确定待定位机器人的重定位数据。在处理过程中，因为历史行驶数据是由方向误差比较小的惯性测量单元提供的，通过历史行驶数据对历史姿态数据进行矫正，可以确定精度更高的预测姿态数据，并结合由距离精度较高的轮式里程计提供的预测位置数据，因此，最终所确定的预测位姿数据的定位精度比较高，从而提高了机器人重定位的效率和可靠度。
14、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种应用于机器人的重定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述依据所述待定位机器人在目标历史时间段内所对应的历史行驶数据和历史姿态数据，确定预测位姿数据之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史行驶数据包括历史加速度和历史角速度，所述预测位姿数据包括预测姿态数据和预测位置数据，所述依据所述待定位机器人在目标历史时间段内所对应的历史行驶数据和历史姿态数据，确定预测位姿数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述待定位机器人在目标历史时间段内各离散时刻对应的所述历史加速度、所述历史角速度以及所述历史姿态数据，确定所述预测姿态数据，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述待补偿预测姿态数据、所述历史加速度以及历史姿态数据，确定补偿姿态数据，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测位姿数据、所述局部地图以及所述待定位机器人所属区域的全局地图，确定所述待定位机器人的目标定位数据，包括：
9.一种应用于机器人的重定位装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
