【技術實現步驟摘要】
本申請涉及數據處理，更具體地，涉及一種數據處理方法、裝置及電子設備。
技術介紹
1、狀態估計(state?estimation)算法是一種用于估計系統狀態的數學方法。它可以通過對系統的輸入和輸出進行分析，預測系統的未來狀態。狀態估計算法在許多領域都有廣泛的應用，如機器人控制、飛行器導航、自動駕駛汽車等。
2、slam(simultaneous?localization?and?mapping，即時定位與地圖構建)是狀態估計算法的一種，其能夠用于估計搭載了slam算法的機器人的軌跡(或姿態)和地圖特征的位置。然而，對于自動駕駛汽車而言，由于車輛的外部環境會因車輛的運動而處于變化的狀態，導致車輛內部mr(mixed?reality，混合現實)設備的狀態估計算法無法運行，影響了用戶使用體驗。
技術實現思路
1、鑒于上述問題，本申請提出了一種數據處理方法、裝置及電子設備，以實現改善上述問題。
2、第一方面，本申請提供了一種數據處理方法，所述方法包括：獲取車輛內部的可穿戴設備相對于所述車輛的運動學習特征；獲取所述可穿戴設備相對于所述車輛的視覺學習特征；將所述運動學習特征與所述視覺學習特征進行融合，得到所述可穿戴設備相對于所述車輛的位置姿態特征，作為所述可穿戴設備在車輛內部的自由度定位估計參數。
3、第二方面，本申請提供了一種數據處理裝置，所述裝置包括：運動特征獲取模塊，用于獲取車輛內部的可穿戴設備相對于所述車輛的運動學習特征；視覺特征獲取模塊，用于獲取所述
4、第三方面，本申請提供了一種電子設備，包括一個或多個處理器以及存儲器；一個或多個程序被存儲在所述存儲器中并被配置為由所述一個或多個處理器執行，所述一個或多個程序配置用于執行上述的方法。
5、第四方面，本申請提供的一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有程序代碼，其中，在所述程序代碼運行時執行上述的方法。
6、第五方面，本申請提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執行時實現上述方法的步驟。
7、本申請提供的一種數據處理方法、裝置、車輛以及存儲介質，通過獲取車輛內部的可穿戴設備相對于所述車輛的運動學習特征；獲取所述可穿戴設備相對于所述車輛的視覺學習特征；將所述運動學習特征與所述視覺學習特征進行融合，得到所述可穿戴設備相對于所述車輛的位置姿態特征，作為所述可穿戴設備在車輛內部的自由度定位估計參數。從而通過綜合利用多種深度學習特征，使得可穿戴設備在車輛內部的位姿姿態估算結果可以更加準確，進而提升用戶體驗。
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1.一種數據處理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取車輛內部的可穿戴設備相對于所述車輛的運動學習特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取車輛內部的可穿戴設備相對于車輛的運動參數，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述可穿戴設備相對于所述車輛的視覺學習特征，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述運動學習特征與所述視覺學習特征進行融合，得到所述可穿戴設備相對于所述車輛的位置姿態特征，作為所述可穿戴設備在車輛內部的自由度定位估計參數，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述車輛相對于地面的運動參數包括車輛的運動速度、加速度、角速度、位置以及旋轉信息中的至少一種。
8.一種數據處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括一個或多個處理器以及存儲器；
10.一種計算機
...【技術特征摘要】
1.一種數據處理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取車輛內部的可穿戴設備相對于所述車輛的運動學習特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取車輛內部的可穿戴設備相對于車輛的運動參數，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述可穿戴設備相對于所述車輛的視覺學習特征，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述運動學習特征與所述視覺學習特征進行融合，得到所述可穿戴設備相對于所述車輛的位置姿態特征，作為所述可穿戴設...
【專利技術屬性】
技術研發人員：覃云萍，任強，時瑞浩，相春高，
申請(專利權)人：廣州汽車集團股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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