地图的生成方法、生成装置和可读存储介质

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，具体而言，涉及一种地图的生成方法、生成装置和可读存储介质。

背景技术

相关技术中，移动机器人利用深度相机对室内环境的进行扫描，获取家具或家电的点云数据，并添加至栅格地图。现有方案中将点云数据添加至栅格地图的过程中需要耗费较大资源，导致运行速度慢，机器人静止时一直添加近乎相同的点云数据，导致地图生成效率较低。

发明内容

本申请旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本申请的第一方面提出了一种地图的生成方法。

本申请的第二方面提出了一种地图的生成装置。

本申请的第三方面提出了一种地图的生成装置。

本申请的第四方面提出了一种可读存储介质。

本申请的第五方面提出了一种计算机程序产品。

本申请的第六方面提出了一种电子设备。

有鉴于此，本申请的第一方面，提出了一种地图的生成方法，包括：获取一张或多张第一图像，其中，第一图像通过扫描周边环境获取；根据第一图像，确定至少一个物体的跟踪识别码；根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

本申请提供的地图的生成方法，可以用于机器人，具体地，机器人可以为家用看护机器人，在机器人第一次进入看护所在的区域时，首先可以对看护在的区域进行地图的建立，也就是建立机器人所在的空间的所有房间的地图，以便机器人在看护过程中能够根据地图进行移动以及对看护目标的追踪，保证看护效果。

进一步地，地图的生成方法包括：首先，通过机器人的图像获取装置，扫描周边环境，也就是通过图像获取装置对机器人所在位置的房间环境进行扫描，从而获得房间的第一图像。其中，机器人的图像获取装置可以为普通摄像头或是深度摄像头，当图像获取装置为普通摄像头时，可获取到房间的RGB图像；当图像获取装置为深度摄像头时，通过机器人的图像获取装置，不仅可以获取到房间的RGB图像，还能够获取到房间的深度图像。其中，RGB图像可以用于对图像中所包括的物体进行识别。深度图像可以用于对图像中的物体与机器人之间的相对位置进行识别。其中，第一图像可以为RGB图像。

进一步地，在根据第一图像中，可确定至少一个物体的检测框，进而根据物体的检测框，确定物体的跟踪识别码。也就是，在房间内的RGB图像中，可以实现对物体进行识别，从而确定物体的跟踪识别码，以确定该物体是否在之前的RGB图像中出现过，如果该物体在之前的RGB图像中出现过，即可确定该物体的跟踪识别码，也就是对物体进行识别。

进一步地，在第一图像中确定了物体的跟踪识别码之后，即可在系统中获取该跟踪识别码的关联信息，具体地，该关联信息可以为地图生成的过程中，物体的点云数据添加至栅格地图中的次数、添加时机等信息。从而在根据第一图像进行地图生成的过程中，根据物体的跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体，以完善地图的生成。

进一步地，在确定了待添加点云数据的物体之后，也就是当判断该物体需要将点云数据添加至栅格地图的情况下，即可将该物体的点云数据添加至栅格地图中，以便根据格栅地图和栅格地图中添加的点云数据生成地图。也就是，根据物体的跟踪识别码的关联信息确定物体是否需要将点云数据添加至栅格地图中，从而避免多次重复地将同一个物体的点云数据添加至栅格地图中，可以有效地减少由于多次添加点云数据所造成的计算量过大，减小机器人的系统的负担，进而提高地图的生成效率。

本申请提供的地图的生成方法，可以用于家用看护机器人，通过机器人的图像获取装置，可以获取到机器人所在环境的第一图像，在添加物体的点云数据之前，可以根据第一图像确定物体的跟踪识别码，然后根据物体的跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体，也就是判断是否需要将该物体的点云数据添加至栅格地图中。关联信息可以为地图生成的过程中，物体的点云数据添加至栅格地图中的次数、添加时机等信息。也就是，根据物体的跟踪识别码的关联信息确定物体是否需要将点云数据添加至栅格地图中，从而避免多次重复地将同一个物体的点云数据添加至栅格地图中，可以有效地减少由于多次添加点云数据所造成的计算量过大，减小机器人的系统的负担，进而提高地图的生成效率，也可以计算能力有限的情况下实现地图的构建。

根据本申请的第二方面，提出了一种地图的生成装置，包括：获取单元，用于获取一张或多张第一图像；确定单元，用于根据第一图像，确定至少一个物体的跟踪识别码；以及根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；添加单元，用于在判断结果为是的情况下，将点云数据添加至栅格地图中；生成单元，用于将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

根据本申请的第三方面，提出了一种地图的生成装置，包括：处理器和存储器，存储器存储可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如下步骤：获取一张或多张第一图像；根据第一图像，确定至少一个物体的跟踪识别码；根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

根据本申请的第四方面，提出了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如下步骤：获取一张或多张第一图像；根据第一图像，确定至少一个物体的跟踪识别码；根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

根据本申请的第五方面，提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，计算机程序或指令被处理器执行时实现如下步骤：获取一张或多张第一图像；根据第一图像，确定至少一个物体的跟踪识别码；根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

根据本申请的第六方面，提出了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如下步骤：获取一张或多张第一图像；根据第一图像，确定至少一个物体的跟踪识别码；根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

本申请的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请的上述和/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：

图1示出了本申请一个实施例提供的地图的生成方法的流程示意图；

图2示出了本申请又一个实施例提供的地图的生成方法的流程示意图；

图3示出了本申请再一个实施例提供的地图的生成方法的流程示意图；

图4示出了本申请再一个实施例提供的地图的生成方法的流程示意图；

图5示出了本申请一个实施例提供的地图的生成方法的流程框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本申请进行进一步地详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是，本申请还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本申请的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。

下面参照图1至图5描述根据本申请一些实施例的提供的地图的生成方法、地图的生成装置、可读存储介质、计算机程序产品和电子设备。

如图1所示，根据本申请的一个实施例，提出了一种地图的生成方法，包括：

S102，获取一张或多张第一图像；

S104，根据第一图像，确定至少一个物体的跟踪识别码；

S106，根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；

S108，将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

本申请提供的地图的生成方法，可以用于机器人，具体地，机器人可以为家用看护机器人或家庭服务机器人等家用机器人，在机器人第一次进入看护所在的区域时，首先可以对看护在的区域进行地图的建立，也就是建立机器人所在的空间的所有房间的地图，以便机器人在看护过程中能够根据地图进行移动以及对看护目标的追踪，保证看护效果。

进一步地，地图的生成方法包括：首先，通过机器人的图像获取装置，扫描周边环境，也就是通过图像获取装置对机器人所在位置的房间环境进行扫描，从而获得房间的第一图像。其中，机器人的图像获取装置可以为普通摄像头或是深度摄像头，当图像获取装置为普通摄像头时，可获取到房间的RGB图像；当图像获取装置为深度摄像头时，通过机器人的图像获取装置，不仅可以获取到房间的RGB图像，还能够获取到房间的深度图像。其中，RGB图像可以用于对图像中所包括的物体进行识别。深度图像可以用于对图像中的物体与机器人之间的相对位置进行识别。其中，第一图像可以为RGB图像。

进一步地，在根据第一图像中，可确定至少一个物体的检测框，进而根据物体的检测框，确定物体的跟踪识别码。也就是，在房间内的RGB图像中，可以实现对物体进行识别，从而确定物体的跟踪识别码，以确定该物体是否在之前的RGB图像中出现过，如果该物体在之前的RGB图像中出现过，即可确定该物体的跟踪识别码，也就是对物体进行识别。具体地，在机器人首次获取到一个物体的图像时，即可生成该物体的跟踪识别码，并存储机器人的系统中，在生成地图的过程中，当确定一个物体在之前的RGB图像中出现过，即可从系统中搜索该物体的跟踪识别码，也即确定第一图像中所获取到的物体的跟踪识别码。

进一步地，在第一图像中确定了物体的跟踪识别码之后，即可在系统中获取该跟踪识别码的关联信息，具体地，该关联信息可以为地图生成的过程中，物体的点云数据添加至栅格地图中的次数、添加时机等信息。从而在根据第一图像进行地图生成的过程中，根据物体的跟踪识别码，判断是否需要将该物体的点云数据添加至栅格地图，以完善地图的生成。

进一步地，在确定了待添加点云数据的物体之后判断结果为是的情况下，也就是当判断该物体需要将点云数据添加至栅格地图的情况下，即可将该物体的点云数据添加至栅格地图中，以便根据格栅地图和栅格地图中添加的点云数据生成地图。而相关技术中，在生成地图的过程中，机器人会将获取到的房间图像中的所有家具或家电的点云数据均添加至栅格地图中，从而导致同一个物体形状相似的角度的点云数据多次添加至栅格地图中，进而增加了系统的运算量，影响地图的生成效率。也就是，而本申请根据物体的跟踪识别码的关联信息确定物体是否需要将点云数据添加至栅格地图中点云数据添加至栅格地图中的进行判断，从而避免多次重复地将同一个物体的点云数据添加至栅格地图中，可以有效地减少由于多次添加点云数据所造成的计算量过大，减小机器人的系统的负担，进而提高地图的生成效率。

进一步地，在讲物体的点云数据添加至栅格地图之后，还需要将该物体的对应的跟踪识别码的关联信息进行更新，以便下一次添加物体的点云数据时能够根据关联信息进行准确判断。

本申请提供的地图的生成方法，可以用于家用看护机器人，通过机器人的图像获取装置，可以获取到机器人所在环境的第一图像，和第二图像，也就是所对应的环境的第一图像和第二图像，进而根据第一图像和第二图像，能够获取到环境内的至少一个物体的点云数据。在生成的过程中，通过环境内的物体的点云数据添加至栅格地图中，即可提取环境内的物体的三位尺寸和位置，进而根据物体在三个地图中的三位尺寸和位置生成。其中，在添加物体的点云数据之前，可以根据第一图像确定物体的跟踪识别码，然后根据物体的跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体，也就是判断是否需要将该物体的点云数据添加至栅格地图中。关联信息可以为地图生成的过程中，物体的点云数据添加至栅格地图中的次数、添加时机等信息。也就是，根据物体的跟踪识别码的关联信息确定物体是否需要将点云数据添加至栅格地图中，根据物体的点云数据添加至栅格地图中的进行判断，从而避免多次重复地将同一个物体的点云数据添加至栅格地图中，可以有效地减少由于多次添加点云数据所造成的计算量过大，减小机器人的系统的负担，进而提高地图的生成效率，也可以计算能力有限的情况下实现地图的构建。具体的，关联信息包括以下至少任一项：第一图像与第二图像之间的帧数间隔，其中，第二图像为上一次将物体的点云数据添加至栅格地图中时所对应的图像；物体的点云数据已添加至栅格地图中的历史次数；一个或多个跟踪识别码的数量信息以及第一图像所对应的预设数量，其中，跟踪识别码对应于第一图像。

在上述实施例中，进一步地，根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体的步骤，包括；在帧数间隔大于第一预设次数的情况下，确定物体为待添加点云数据的物体。

在该实施例中，关联信息可以包括第一图像与第二图像之间的帧数间隔。其中，第一图像为本次添加物体的点云数据之前所获取到的图像，相应地，第二图像可以为上一次将某个物体的点云数据添加至栅格地图中时所对应的图像。举例而言，在获取到的第一图像后，根据第一图像确定出沙发的跟踪识别码，判断本次是否需要将沙发的点云数据添加至栅格地图。而相对的，在上一次将沙发的点云数据添加至栅格地图时所对应的图像，即为第二图像。

进一步地，在根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体的过程中，可以确定第一图像与第二图像之间的帧数间隔是否大于第一预设次数。在大于第一预设次数的情况下，才可以确定该物体为需要将点云数据添加至栅格地图中的物体。也就是，在一个物体的点云数据添加至栅格地图之后，至少要跳过第一预设次数帧的图像之后，才能够再次添加该物体的点云图像。

可以理解的是，机器人的图像获取装置通常是连续的对周围的环境的图像进行获取，因此，相邻帧数的第一图像之间的差别往往会很小，也就是相邻帧数的第一图像所表示的物体的结构和位置特征的差别很小，因此，在添加物体的点云数据时，相邻帧数的第一图像所确定的物体的点云数据之间的差别也很小，添加点云数据的意义不大，所以通过跳帧的方式来添加物体的点云数据，可以有效减少获取和添加点云数据过程中的计算量，提高地图的生成效率。

在上述任一实施例中，进一步地，关联信息包括物体的点云数据已添加至栅格地图中的历史次数，根据跟踪识别码的关联信息，根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体的步骤，包括；在历史次数小于第二预设次数的情况下，确定物体为待添加点云数据的物体；其中，第二预设次数为物体添加点云数据的最大次数。

在该实施例中，关联信息还可以包括物体的点云数据添加至栅格地图中的历史次数，也就是一个物体已经将其点云数据添加至栅格地图中的总次数。进一步地，在确定物体的点云数据已经添加至栅格地图中的历史次数小于第二预设次数的情况下，才可以确定需要将该物体的点云数据添加至栅格地图中。

也就是说，通过限定物体的点云数据添加至栅格地图中的历史次数小于第二预测次数的情况下，才可以确定需要将该物体的点云数据进行添加，也就是限定了一个物体的点云数据添加至栅格地图中的总次数，只有在该物体的点云数据添加至栅格地图中的总次数小于第二预设次数的情况下，才可以再次添加该物体的点云数据。这样，可以有效地减少同一个物体的点云数据多次添加至栅格地图中，进而在能够保证该物体的三位尺寸和位置的准确性的情况下，减少地图构建过程中的计算量，提高地图的构建效率。

在上述任一实施例中，进一步地，在将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中的步骤之前，还包括：在第一图像中待添加点云数据的物体的物体的数量大于预设数量的情况下，根据需要添加点云数据的物体的点云数据已被添加至栅格地图的历史次数，确定待添加点云数据的物体，待添加点云数据的物体的数量与预设数量相同；其中，预设数量为一次添加过程中，物体的点云数据的最大预设数量。

在该实施例中，在将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图之前，还有首先确定在一次添加的过程中，物体的点云数据所能够添加的最大数量。也就是预设的一次所能够添加的点云数据的最大数量，也即预设数量。通过最大数量的设置，限制了一次添加过程中所添加的点云数据的最大数量，从而可以避免一次添加的点云数据过多导致运算量较大，配合一个物体的点云数据添加过程中图像帧数间隔的设置，以及一个物体添加点云数据的最大次数的设置，从而既保证了每个物体的点云数据均能够添加至栅格地图中，还能够平衡各个物体的点云数据的添加次数，保证地图的效果。同时减少计算量，提高地图的构建效率。

具体地，预设数量可以是在机器人的系统进行集成时预先设定的，可以根据机器人的系统的运算能力进行设定。

进一步地，判断需要添加点云数据的物体的数量，当第一图像中待添加点云数据的物体需要添加点云数据的物体的数量大于预设数量的情况下，则表示需要添加点云数据的物体的数量超过了一次添加的点云数据的最大数量，因此，需要根据每个待添加点云数据的物体物体的点云数已据添加至栅格地图中的历史次数，确定出于出与预设数量相同的待添加点云数据的物体物体，进而将这些待添加点云数据的物体物体的点云数据添加至栅格地图中，从而保证的一次添加的点云数据的数量不超过预设数量，保证点云数据的添加效率。

进一步地，根据历史次数，待添加点云数据的物体已被添加至栅格地图的历史次数，确定待添加点云数据的物体的步骤，包括；根据待添加点云数据的物体已被添加至栅格地图的历史次数由小至大的顺序，确定多个物体的优先级；根据优先级，确定待添加点云数据的物体。

具体地，在待添加点云数据的物体的数量大于预设数量的情况下，获取每个待添加点云数据的物体的点云数据已添加至栅格地图中的历史次数。然后将多个历史次数按照由小至大的顺序，确定优先级，也就是，历史次数最少的物体的优先级最高，历史次数最多的物体的优先级最低。进而，根据需要添加点云数据的物体的优先级，确定出与预设数量相同的物体，进而将这些物体的点云数据添加至栅格地图中，从而保证的一次添加的点云数据的数量不超过预设数量，保证点云数据的添加效率。

通过按照物体的点云数据添加至栅格地图中的历史次数进行优先级的确定，以保证添加次数较少的物体的点云数据能够有限添加，从而进一步平衡各个物体的点云数据的添加次数，保证地图的效果。

在上述实施例中，进一步地，根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体的步骤，包括；在跟踪识别码的数量大于预设数量的情况下，从跟踪识别码中随机选择与预设数量相同的跟踪识别码，并确定为待添加点云数据的物体。

在该实施例中，当根据第一图像确定出的物体的跟踪识别码的数量大于预设数量的情况下，则可以从这些跟踪识别码中随机选择出与预设数量相同的跟踪识别码，进而将其确定为待添加电源数据的物体。从而限制了一次添加过程中所添加的点云数据的最大数量，从而可以避免一次添加的点云数据过多导致运算量较大，减少计算量，提高地图的构建效率。

根据本申请的一个实施例，如图2所示，提出了一种地图的生成方法，包括：

S202，获取一张或多张第一图像；

S204，根据第一图像，确定所示至少一个物体的检测框；

S206，将检测框与之前获取的其他图像中的物体的检测框的形状进行对比；

S208，根据对比结果，确定至少一个物体的跟踪识别码；

S210，根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；

S212，将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

在该实施例中，如图5所示，根据第一图像中，可确定至少一个物体的检测框，进而根据物体的检测框，确定物体的跟踪识别码。也就是，在房间内的RGB图像中，可以实现对物体进行识别，从而确定物体的跟踪识别码，以确定该物体是否在之前的RGB图像中出现过，如果该物体在之前的RGB图像中出现过，即可确定该物体的跟踪识别码。

具体地，可以将物体的检测框与之前的RGB图像中的多个物体的检测框进行匹配，判断重合度，在重合度大于预设值的情况下，即可确定当前物体在之前的RGB图像中出现过，进而，根据之前RGB图像，确定第一图像中的物体的跟踪识别码。例如，在第一次获取到该物体时，可以将该物体标记为沙发、电视或者柜子等，也就是说物体的跟踪识别码，当在第一图像中识别到该物体时，即可确定该物体的跟踪识别码。

根据本申请的一个实施例，如图3所示，提出了一种地图的生成方法，包括：

S302，获取一张或多张第一图像；

S304，根据第一图像，确定所示至少一个物体的检测框；

S306，将检测框与之前获取的其他图像中的物体的检测框的形状进行对比；

S308，根据对比结果，确定至少一个物体的跟踪识别码；

S310，根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；

S312，获取第三图像；

S314，根据第一图像和第三图像生成待添加点云数据的物体的点云数据；

S316，将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

在该实施例中，过机器人的图像获取装置，该可以在获取第一图像的同时，获取第三图像。具体地，第三图像可以为与第一图像的显示内容相对应的深度图像，通过第三图像可以确定第三图像中的物体与机器人之间的位置关系。这样，根据第一图像，也就是RGB图像，以及第三图像，也就是深度图像，即可生成物体的点云数据，进而将物体的点云数据添加至栅格地图中，以生成地图。

进一步地，如图5所示，根据第一图像和第三图像生成物体的点云数据的步骤，包括：根据第一图像，确定待添加点云数据的物体的掩膜(mask)；根据第三图像，确定待添加点云数据的物体在周边环境中的第一位置信息；根据掩膜和第一位置信息，生成待添加点云数据的物体的点云数据。

具体地，首先，根据图像获取装置所获取到的第一图像，可以确定第一图像中的待添加点云数据的物体的掩膜，也就是待添加点云数据的物体在第一图像中所占用的区域，以确定物体的结构特征。

然后，根据第三图像，可以确定待添加点云数据的物体在周边环境中的第一位置信息，也就是物体点云数据在栅格地图中的具体位置。然后，将物体的掩膜结合第一位置信息，也就是将物体的结构特征与物体在周边环境中的具体位置相结合，从而确定出物体的点云数据。在确定了物体的点云数据之后，即可将物体的点云数据添加至栅格地图中。

进一步地，根据第三图像，确定待添加点云数据的物体在周边环境中的第一位置信息的步骤，包括：根据第三图像，确定待添加点云数据的物体与机器人之间的位置关系；通过机器人的位置获取装置，获取机器人在周边环境中的第二位置信息；根据位置关系和第二位置信息，确定第一位置信息。

具体地，首先，根据第三图像，可以确定物体与机器人之间的位置关系。可以理解的是，第三图像为深度图像，通过深度图像，可以识别出图像中所显示的物体与图像获取装置之间的距离以及拍摄角度，进而根据距离和拍摄角度，能够确定物体与机器人之间的位置关系。

进一步地，通过机器人的位置获取装置，还可以确定出机器人在周边环境中的第二位置信息。具体地，通过机器人的位置获取装置，可以检测出机器人与周边环境中的墙体之间的距离，从而确定出机器人在周边环境中的具体位置，也即第二位置信息。

进一步地，在确定了机器人在周边环境中的第二位置信息之后，结合物体与机器人之间的位置关系，即可确定出物体在周边环境中的第一位置信息。

根据本申请的一个实施例，如图4所示，提出了一种地图的生成方法，包括：

S402，获取一张或多张第一图像；

S404，根据第一图像，确定所示至少一个物体的检测框；

S406，将检测框与之前获取的其他图像中的物体的检测框的形状进行对比；

S408，根据对比结果，确定至少一个物体的跟踪识别码；

S410，根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；

S412，获取第三图像；

S414，根据第一图像和第三图像生成待添加点云数据的物体的点云数据；

S416，将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中；

S418，根据点云数据，提取待添加点云数据的物体在栅格地图中的三维尺寸和位置；

S420，根据三维尺寸和位置，在栅格地图中生成地图。

在该实施例中，如图5所示，在生成地图的过程中，首先可以根据地图所对应的环境，构建栅格地图，栅格地图仅表示环境的外部框架。进一步地，以栅格地图作为基础，将房间内的所有家具家电等物体的点云数据添加至栅格地图中，即可以根提取出物体的三位尺寸和在栅格地图中的具体位置，这样，即可根据物体的尺寸和位置，即可以在栅格地图中生成机器人所在周边环境的地图。

具体地，地图可以为语义地图，也就是在地图生成的过程中，可以对识别到的所有物体进行语义的设置，从而生成语义地图，以便于用户能够通过输入语义信息对地图进行操作，提高用户的使用便利性。

根据本申请的第二方面，提出了一种地图的生成装置，包括：获取单元，用于获取一张或多张第一图像；确定单元，用于根据第一图像，确定至少一个物体的跟踪识别码；以及根据跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体；添加单元，用于在判断结果为是的情况下，将点云数据添加至栅格地图中；生成单元，用于将待添加点云数据的物体的点云数据添加至栅格地图中。

本申请提供的地图的生成装置，可以用于家用看护机器人，通过机器人的图像获取装置，可以获取到机器人所在环境的第一图像，在添加物体的点云数据之前，可以根据第一图像确定物体的跟踪识别码，然后根据物体的跟踪识别码的关联信息，确定待添加点云数据的物体，也就是判断是否需要将该物体的点云数据添加至栅格地图中。关联信息可以为地图生成的过程中，物体的点云数据添加至栅格地图中的次数、添加时机等信息。也就是，根据物体的跟踪识别码的关联信息确定物体是否需要将点云数据添加至栅格地图中，从而避免多次重复地将同一个物体的点云数据添加至栅格地图中，可以有效地减少由于多次添加点云数据所造成的计算量过大，减小机器人的系统的负担，进而提高地图的生成效率，也可以计算能力有限的情况下实现地图的构建。

进一步的，确定单元具体用于在帧数间隔大于第一预设次数的情况下，确定物体为待添加点云数据的物体。

进一步的，确定单元具体用于在历史次数小于第二预设次数的情况下，确定物体为待添加点云数据的物体；

其中，第二预设次数为物体添加点云数据的最大次数。

进一步的，确定单元具体用于在第一图像中待添加点云数据的物体的数量大于预设数量的情况下，根据待添加点云数据的物体已被添加至栅格地图的历史次数，确定待添加点云数据的物体，待添加点云数据的物体的数量与预设数量相同；

其中，预设数量为一次添加过程中，物体的点云数据的最大添加数量。

进一步的，确定单元具体用于根据待添加点云数据的物体已被添加至栅格地图的历史次数由小至大的顺序，确定多个待添加点云数据的物体的优先级；

根据优先级，确定待添加点云数据的物体。

进一步的，确定单元具体用于在跟踪识别码的数量大于预设数量的情况下，从跟踪识别码中随机选择与预设数量相同的跟踪识别码，并确定为待添加点云数据的物体。

进一步的，确定单元具体还用于根据第一图像，确定所示至少一个物体的检测框；

将检测框与之前获取的其他图像中的物体的检测框的形状进行对比；

根据对比结果，确定至少一个物体的跟踪识别码。

进一步的，获取单元还用于获取第三图像；

生成装置还包括生成单元，生成单元用于根据第一图像和第三图像生成物体的点云数据。

进一步的，生成单元具体用于根据第一图像，确定至少一个物体的掩膜；

根据第三图像，确定至少一个物体在周边环境中的第一位置信息；

根据掩膜和第一位置信息，生成至少一个物体的点云数据。

进一步的，生成单元具体还用于根据第三图像，确定至少一个物体与机器人之间的位置关系；

通过机器人的位置获取装置，获取机器人在周边环境中的第二位置信息；

根据位置关系和第二位置信息，确定第一位置信息。

进一步的，生成单元具体还用于根据点云数据，提取物体在栅格地图中的三维尺寸和位置；

根据三维尺寸和位置，在栅格地图中生成地图。本申请提供的生成装置，可以用于家用看护机器人，通过机器人的图像获取装置，可以获取到机器人所在环境的第一图像，也就是所对应的环境的第一图像，进而根据第一图像，确定物体的跟踪识别码，然后根据物体的跟踪识别码的，判断是否需要将该物体的点云数据添加至栅格地图中。可以为生成的过程中，物体的点云数据添加至栅格地图中的次数、添加时机等信息。也就是，根据物体的点云数据添加至栅格地图中的进行判断，从而避免多次重复地将同一个物体的点云数据添加至栅格地图中，可以有效地减少由于多次添加点云数据所造成的计算量过大，减小机器人的系统的负担，进而提高的生成效率，也可以计算能力有限的情况下实现的构建。

根据本申请的第三方面，提出了一种地图的生成装置，包括：处理器和存储器，存储器存储可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述实施例自中任一项的地图的生成方法的步骤。因此该地图的生成装置具备上述地图的生成方法的全部有益效果，在此不再赘述。

根据本申请的第四方面，提出了一种可读存储介质，可读存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述实施例中任一项的地图的生成方法的步骤。因此该可读存储介质具备上述地图的生成方法的全部有益效果，在此不再赘述。

根据本申请的第五方面，提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，计算机程序或指令被处理器执行时实现如上述实施例中任一项的地图的生成方法的步骤。因此该计算机程序产品具备上述地图的生成方法的全部有益效果，在此不再赘述。

根据本申请的第六方面，提出了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述实施例中任一项地图的生成方法的步骤。因此该电子设备具备上述地图的生成方法的全部有益效果，在此不再赘述。

在本说明书的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，除非另有明确的规定和限定；术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本申请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实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或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。

以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。