一种栅格语义地图生成方法、装置以及存储设备与流程

本申请涉及地图构建领域，具体涉一种栅格语义地图生成方法、装置以及存储设备。

背景技术：

随着科技的进步与发展，越来越多具备导航功能的自移动设备出现在人们的日常生活中，用于为人们提供导航等方面的服务，如：自移动导航机器人等。自移动导航机器人的工作原理为：获得导航指令，根据导航指令展示预先存储的所在环境的栅格地图，获得栅格地图上被标注的起始点和目标点，根据该起始点和目标点在栅格地图上生成从起始点到目标点的路径规划，并根据路径规划进一步生成基于栅格地图的导航地图，并根据被选定的导航路线进行自移动，从而将相关人员从起始点带领至目标点。

在具备自移动导航功能的自移动设备进行路径规划时的栅格地图，一般是根据自移动设备上安装的激光扫描设备获得的激光扫描数据生成的。这样的栅格地图仅能反映自移动设备所在工作环境中某些障碍物信息，并不能精确反映出该地图对应环境的具体情况。

技术实现要素：

本申请提供一种栅格语义地图生成方法，使生成的地图能够更为精确的反映出该地图对应环境的情况。

本申请提供一种栅格语义地图生成方法，包括：

生成当前环境的全局栅格地图，确定当前环境中的各个节点在全局栅格地图上的最终位置；

其中，在生成全局栅格地图的过程中，获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置；

根据所述相对位置，将所述视觉语义信息嵌入所述全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。

可选的，还包括：

导航地图生成单元，用于根据所述全局栅格语义地图，生成所述自移动设备的导航地图。

可选的，所述生成当前环境的全局栅格地图，确定当前环境中的节点在栅格地图上的最终位置，包括：

步骤1：将自移动设备当前所在的节点作为当前节点；

步骤2：获得所述自移动设备在所述当前节点处获取的激光扫描数据；

步骤3：根据所述自移动设备在所述当前节点处获取的激光扫描数据和所述自移动设备在所述当前节点之前的所有节点处获取的激光扫描数，构建当前节点的局部栅格地图；

步骤4：判断所述当前节点之前的所有节点是否存在所述当前节点的相似节点；若是，则对所述当前节点的局部栅格地图进行闭环优化，调整所述当前节点和所述当前节点之前的全部节点在所述当前节点的局部栅格地图上的位置；

步骤5：重复依次执行步骤1-4，直至所述当前节点为最终的节点，完成全局栅格地图闭环优化，确定出所有节点在全局栅格地图上的最终位置。

可选的，所述判断所述当前节点之前的所有节点是否存在所述当前节点的相似节点，包括：

根据当前节点与之前任一节点处的激光扫描数据或视觉语义信息的相似度是否等于或者大于相似度阈值，判断所述当前节点之前的所有节点是否存在所述当前节点的相似节点；

若所述相似度等于或者大于所述相似度阈值，则存在所述当前节点的相似节点；否则，则不存在所述当前节点的相似节点。

可选的，所述获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置，包括：

将自移动设备当前所在的节点作为当前节点；

获取自移动设备从当前节点运动到所述当前节点的下一个节点过程中的视觉语义信息，确定所述视觉语义信息与当前节点的相对位置。

可选的，还包括：建立所述视觉语义信息与所述节点的映射关系；

所述根据所述相对位置，将所述视觉语义信息嵌入所述全局栅格地图，生成全局栅格语义地图，包括：

根据所述视觉语义信息与所述节点的映射关系，找到与所述节点对应的视觉语义信息，再根据视觉语义信息与所述节点的相对位置将所述视觉语义信息嵌入所述全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。

可选的，在获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置之前，还包括：

通过视觉识别装置获得所述当前环境的视觉信息，所述视觉信息为所述当前环境中物体的图像信息；

对所述图像信息进行识别处理，获得所述当前环境的视觉语义信息。

可选的，所述获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置，进一步包括；

获得所述视觉识别装置与所述当前节点的相对位置；

获得所述视觉识别装置与所述当前环境的视觉语义信息的相对位置；

根据所述视觉识别装置与所述当前节点的相对位置和所述视觉识别装置与所述当前环境的语义信息的相对位置，获得所述当前环境的视觉语义信息与所述当前节点的相对位置。

可选的，在所述全局栅格语义地图中，标注所述自移动设备的起始点和目标点；

根据所述起始点到所述目标点，在所述全局栅格语义地图中生成从所述起始点到所述目标点的路径规划；

根据所述路径规划，构建所述导航地图。

本申请另一方面，提供一种栅格语义地图生成装置，包括：

最终位置确定单元，用于生成当前环境的全局栅格地图，确定当前环境中的各个节点在全局栅格地图上的最终位置；

相对位置获得单元，用于在生成全局栅格地图的过程中，获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置；

栅格语义地图生成单元，用于根据所述相对位置，将所述视觉语义信息嵌入所述全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。

本申请另一方面，提供一种存储设备，存储有栅格语义地图生成方法的程序，该程序被处理器运行，执行下述步骤：

生成当前环境的全局栅格地图，确定当前环境中的各个节点在全局栅格地图上的最终位置；

在生成全局栅格地图的过程中，获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置；

根据所述相对位置，将所述视觉语义信息嵌入所述全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。

与现有技术相比，本申请具有以下优点：

本申请提供的栅格语义地图生成方法，在生成全局栅格地图的过程中，获得当前环境的视觉语义信息与节点的相对位置；并根据相对位置，将视觉语义信息嵌入全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。本申请提供的栅格语义地图生成方法生成的地图不仅能够反映出当前环境中物体的位置信息，还能够反映出当前环境中物体的图像信息，使该栅格语义地图能够更为精确的反映出该地图对应环境的情况，便于做出更有效的路径规划。

附图说明

图1为本申请第一实施例提供的一种栅格语义地图生成方法的流程图。

图2为本申请第一实施例提供的一种确定节点位置的方法的流程图。

图3为本申请第一实施例提供的一种生成导航地图方法的流程图。

图4为本申请第二实施例提供的一种栅格语义地图生成装置的示意图。

图5为本申请第三实施例提供的存储设备使用环境的示意图。

具体实施方式

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。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

本申请第一实施例，提供一种栅格语义地图生成方法，以下结合图1-图3进行说明。

如图1所示，在步骤S101中，生成当前环境的全局栅格地图，确定当前环境中的各个节点在全局栅格地图上的最终位置。

生成全局栅格地图的过程为：首先，通过自移动设备上安装的激光扫描装置在该自移动设备移动过程中采集当前环境的激光扫描数据。其中，当前环境为自移动设备所在的工作环境，以自移动设备为自移动导航机器人为例，如果为商场使用的自移动导航机器人，当前环境就为该自移动导航机器人所在的商场的环境，如果为机场使用的自移动导航机器人，当前环境就为该自移动导航机器人所在的机场的环境。然后，自移动设备移动在当前环境自移动过程中，会在当前环境中的节点处利用激光扫描数据不断生成局部栅格地图。最后，在当前节点为当前环境中的最终的节点时，生成全局的栅格地图。

需要说明的时，局部栅格地图，或者全局栅格地图一般为二维栅格地图，也可以为三维栅格地图。其中，局部栅格地图是自移动设备在未到达当前环境中的最终的节点之前，在当前节点生成的栅格地图，全局栅格地图为自移动设备到达当前环境中的最终的节点后，在该最终的节点生成的栅格地图。当前环境中的各个节点为相关人员预先在当前环境中选定的节点，也可以为自移动设备根据预先设置的节点生成规则，在自移动一定的距离和角度后自动确定的节点，节点用于作为参考点，当前环境中物体的位置信息都是通过该物体与某一节点的相对位置来表述的，在根据激光扫描数据生成全局栅格地图过程中，物体与某一节点的相对位置是固定的。

在根据激光扫描数据生成全局栅格地图过程中，由于移动设备移动偏差等原因，可能会导致自移动设备第二次移动至某一节点时，该节点在栅格地图上对应的位置不同。所以，在生成全局栅格地图的过程中，需要不断根据节点处的激光扫描数据判断当前节点是否与在先节点为同一节点，若是，则对栅格地图进行局部优化，调整包括当前节点、当前节点之前的节点在栅格地图上对应的位置，从而，在生成全局栅格地图的过程中，节点在栅格地图的位置是不断变化的，在全局地图闭环优化后，才能确定当前环境中的各个节点在全局栅格地图上的最终位置。

需要说明的是，本申请中的栅格地图也称光栅图像，是一种根据激光传感装置构建的占据栅格地图，具体的构建方式为：将自移动设备所在工作环境划分成一系列栅格，并根据激光扫描装置获得的激光扫描数据对每一栅格给定一个灰度值，表示该栅格被占据的概率。其中，根据激光扫描装置获得的激光扫描数据对每一栅格给定一个灰度值的具体过程为：根据激光扫描数据获得自移动设备所在工作环境中物体的像素值，根据该像素值对一栅格给定一个灰度值。

生成当前环境的全局栅格地图，确定当前环境中的各个节点在栅格地图上的最终位置的具体过程可以存在多种可能的方案，图2示出其中一个优选实施方案；以下结合图2予以详细介绍。

步骤S101-1：将自移动设备当前所在的节点作为当前节点。

步骤S101-2：获得自移动设备在当前节点处获取的激光扫描数据。

步骤S101-3：构建当前节点的局部栅格地图，包括：根据自移动设备在当前节点处获取的激光扫描数据和自移动设备在当前节点之前的所有节点处获取的激光扫描数，构建当前节点的局部栅格地图；

步骤S101-4：调整当前节点和当前节点之前的全部节点在当前节点的局部栅格地图上的位置，包括：判断当前节点之前的所有节点是否存在当前节点的相似节点；若是，则对当前节点的局部栅格地图进行闭环优化，调整当前节点和当前节点之前的全部节点在当前节点的局部栅格地图上的位置；

步骤S101-5：在最终的节点生成当前环境的全局栅格地图，包括：重复依次执行步骤S101-1至S101-4，直至当前节点为最终的节点，完成全局栅格地图闭环优化，确定出所有节点在全局栅格地图上的最终位置。

以上步骤S101-1到步骤S101-5是本步骤S101的一个具体实现方法；以下介绍该方法在一个实际任务过程中的具体实施过程。

假设当前需要通过一个安装有视觉装置以及激光扫描装置的自移动设备对一个工作场景进行上述步骤S101的操作，则具体实施过程如下。

先将初始的节点作为当前节点(即相当于步骤S101-1)，由于初始的节点为当前节点时，当前节点之前并不存在其他节点。在获得初始节点处的激光扫描数据后，需要根据初始节点处的激光扫描数据构建当前节点的局部栅格地图(即相当于步骤S101-3)。

在自移动设备根据激光扫描数据构建在初始的节点构建完成当前节点的局部栅格后，自移动设备会继续移动至初始的节点的下一节点，此时，该节点为新的当前节点(即相当于步骤S101-1)。自移动设备会在该当前节点继续获得该节点的激光扫描数据，即获得自移动设备在当前节点处获取的激光扫描数据(即相当于步骤S101-2)，并根据自移动设备在当前节点处获取的激光扫描数据和自移动设备在当前节点之前的所有节点处获取的激光扫描数，构建当前节点的局部栅格地图(即相当于步骤S101-3)。由于该当前节点并不是初始的节点，所以，在生成当前节点的局部栅格地图后，还需要判断当前节点之前的所有节点是否存在当前节点的相似节点；若是，则对当前节点的局部栅格地图进行闭环优化，调整当前节点和当前节点之前的全部节点在当前节点的局部栅格地图上的位置(即相当于步骤S101-4)。具体的，判断当前节点之前的所有节点是否存在当前节点的相似节点，包括：根据自移动设备在当前节点与之前任一一节点处的激光扫描数据或则视觉语义信息的相似度是否等于或者大于相似度阈值，判断当前节点之前的所有节点是否存在当前节点的相似节点；若相似度等于或者大于相似度阈值，则存在当前节点的相似节点；否则，则不存在当前节点的相似节点。

在初始节点的下一节点生成当前节点的局部栅格地图后，自移动设备会继续移动至该当前节点的下一节点，此时，该当前节点的下一节点为新的当前节点。并重复执行所述“获得自移动设备在当前节点处获取的激光扫描数据；根据自移动设备在当前节点处获取的激光扫描数据和自移动设备在当前节点之前的所有节点处获取的激光扫描数，构建当前节点的局部栅格地图；判断当前节点之前的所有节点是否存在当前节点的相似节点；若是，则对当前节点的局部栅格地图进行闭环优化，调整当前节点和当前节点之前全部节点在当前节点的局部栅格地图上的位置”的步骤(即相当于步骤S101-4)，直至当前节点为最终的节点时，在最终的节点生成当前环境的全局栅格地图，并确定当前环境中的全部的节点在全局栅格地图上的最终位置(即相当于步骤S101-5)。

根据激光扫描数据在指定的节点生成局部栅格地图和根据激光扫描数据生成全局栅格地图的方式为：根据激光扫描数据获得当前环境的世界坐标，并将当前环境的世界坐标通过坐标转换转化为栅格地图中的坐标，从而确定当前环境在局部栅格地图或者全局栅格地图上的对应的栅格(即确定当前环境在局部栅格地图或者全局栅格地图上的对应的位置)，并根据激光扫描数据获得栅格对应物体的像素值，并根据该像素值分别对不同的栅格赋予相应的灰度值，从而生成能够表明当前环境中的物体位置的局部栅格地图或者全局栅格地图。由于激光扫描装置处于当前环境中的任意位置，在该当前环境中选择一个基准坐标系来描述激光扫描装置的位置，并用该基准坐标系中的坐标来描述当前环境中任何物体的位置，该基准坐标系称为世界坐标系。

确定当前环境在世界坐标系中的坐标的过程为：根据激光扫描数据，获得当前环境在激光坐标系中的坐标；根据激光扫描数据，获得激光扫描装置在世界坐标系中的坐标；根据当前环境在激光坐标系中的坐标和激光扫描装置在世界坐标系中的坐标，获得当前环境在世界坐标系中的坐标。具体的，首先，建立激光扫描装置为坐标原点的激光坐标系，确定当前环境在激光坐标系中的坐标，激光坐标系用于表示当前环境与激光扫描装置的位置关系。然后，建立世界坐标系，确定激光扫描装置在世界坐标系中的坐标。最后，通过旋转矩阵与平移向量来获得当前环境在世界坐标系中的坐标。根据激光扫描数据获得当前环境对应的像素值的过程都为现有技术，在此不再一一赘述。

如图1所示，在步骤S102中，在生成全局栅格地图的过程中，获得当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置。

获得当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置，包括：将自移动设备当前所在的节点作为当前节点；获取自移动设备从当前节点运动到当前节点的下一个节点过程中的视觉语义信息，确定视觉语义信息与当前节点的相对位置；同时建立视觉语义信息与当前节点的映射关系。在获得当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置之前，还包括：通过视觉识别装置获得当前环境的视觉信息，所述视觉信息为所述当前环境中物体的图像信息；对图像信息进行识别处理，获得当前环境的视觉语义信息；相应的，所述获得当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置，包括；获得视觉识别装置与当前节点的相对位置；获得视觉识别装置与当前环境的视觉语义信息的相对位置；根据视觉识别装置与当前节点的相对位置和视觉识别装置与当前环境的语义信息的相对位置，获得当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置。具体的，获得视觉识别装置与节点的相对位置的过程可以为：首先，确定获得激光扫描装置与视觉识别装置的相对位置；然后，确定激光扫描装置与节点的相对位置；最后，根据激光扫描装置与视觉识别装置的相对位置和激光扫描装置与节点的相对位置间接获得视觉识别装置与节点的相对位置。

需要说明的是，视觉信息为当前环境中物体的图像信息。当前环境的视觉语义信息为当前环境的视觉信息对应的机器能够识别的语义信息，对图像信息进行识别处理，获得所述当前环境的视觉语义信息为：通过深度神经网络算法对视觉信息进行识别处理，获得该视觉信息对应的能够被机器读取、识别的语义信息，例如：物体的图像中物体的名称信息(如：该物体为桌子、电梯等)。当前环境的视觉语义信息与所述节点的相对位置为：视觉语义信息描述的当前环境与节点的相对位置。

如图1所示，在步骤S103中，根据相对位置，将视觉语义信息嵌入全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。

根据相对位置，将视觉语义信息嵌入全局栅格地图，生成全局栅格语义地图，包括：根据视觉语义信息与所述节点的映射关系，找到与所述节点对应的视觉语义信息，再根据视觉语义信息与所述节点的相对位置将视觉语义信息嵌入全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。栅格地图用于反应当前环境中物体存在的位置。具体的，在当前环境中某一位置具有某一物体，在栅格地图就会反应为该位置存在障碍物。然而，当前环境中的某些物体可能是并不是障碍物，比如：直梯、可移动的物体等。通过获得当前环境的视觉信息，能够获得当前环境中物体的图像信息，在将视觉信息转化为机器能够识别的视觉语义信息对应到全局栅格地图中，生成的栅格语义地图除了能够确定当前环境中的物体在地图中的位置，还能够确定该物体的图像信息，从而该地图能够更为精确的反映出该地图对应环境的情况。

本申请第一实施例中提供的栅格语义地图生成方法，还包括：根据全局栅格语义地图，生成自移动设备的导航地图。

根据全局栅格语义地图，生成自移动设备的导航地图的过程如图3所示：

如图3所示，在步骤S301中，在全局栅格语义地图301A中，标注自移动设备的起始点301A-1和目标点301A-2。

如图3所示，在步骤S302中，根据起始点301A-1到目标点301A-2，在全局栅格语义地图中生成从起始点301A-1到目标点301A-2的路径规划。

如图3所示，在步骤S303中，根据路径规划，构建导航地图301-B。

根据现有的二维地图生成导航地图时，会将扫描到的物体都认为障碍物，并在路径规划时进行自动避障。然而，在根据本申请第一实施中提供的全局二维栅格语义地图生成的导航地图，在路径规划时能够根据当前环境的视觉语义信息判断当前环境中的物体是否为真正的障碍物，某些障碍物其实是可移动的，或可能是行人，当自移动设备在运动至该区域后，可以等该障碍物移动后，自由通过该区域，从而能最快的从起始点到达目的点；或者，该障碍物其实为电梯，机器人在需要到不同楼层时，可以通过电梯来到达该区域，从而实现在不同楼层之间的导航规划。因此，在栅格语义地图中，如果根据视觉语义信息显示为固定的障碍物，则在路径规划时避开该障碍物；如果视觉语义信息显示该物体为可移动的物体或是人，则该物体不属于障碍物，在路径规划时属于可通过的区域；此外，在需要导航到不同楼层时，可以通过语义信息获得直梯的位置信息，从而规划出一条最优路径。

应用场景

该应用场景中将当前环境选为商场，将自移动设备选为商场中的顾客进行导航的自移动导航机器人。首先，自移动导航机器人预先对商场进行栅格语义地图的构建。然后，在顾客通过语音交互系统与导航机器人进行交互时，自移动导航机器人能够通过交互时获得的信息，在栅格语义地图上标注起始点和目标点。最后，以栅格语义地图为基础，进行从起始点到目标点的路径规划生成导航地图。在生成导航地图后，自移动导航机器人展示该导航地图，导览地图中存在多个路线以供顾客自主选择导航路线，并根据顾客选择的导航路线带领顾客从起始点到达目标点。

在选择导航线路时，由于根据的是所述栅格语义地图中，其中的视觉语义信息能够反映所在商场中存在的各种障碍物的类型，从而有助于确定合适的线路；例如，在栅格语义地图中，通过视觉语义信息发现某个位置的障碍物为人，则考虑到人是活动的，则选择路线时可以考虑在人移动后可以通过该位置；或者，通过视觉语义信息发现某个障碍物实际为电梯间，则可以规划通过电梯间到其他楼层。

第二实施例

在上述第一实施例中，提供了一种栅格语义地图生成方法，与之相对应的，本申请第二实施例提供了一种栅格语义地图生成装置。由于装置实施例基本相似于方法第一实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

请参照图4，其出示了本申请第二实施例提供的一种栅格语义地图生成装置的示意图。

该栅格语义地图生成装置包括：

最终位置确定单元401，用于生成当前环境的全局栅格地图，确定当前环境中的各个节点在全局栅格地图上的最终位置；

相对位置获得单元402，用于在生成全局栅格地图的过程中，获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置；

栅格语义地图生成单元403，用于根据所述相对位置，将所述视觉语义信息嵌入所述全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。

可选的，还包括：

导航地图生成单元，用于根据所述全局栅格语义地图，生成所述自移动设备的导航地图。

可选的，所述生成当前环境的全局栅格地图，确定当前环境中的节点在栅格地图上的最终位置，包括：

步骤1：将自移动设备当前所在的节点作为当前节点；

步骤2：获得所述自移动设备在所述当前节点处获取的激光扫描数据；

步骤3：根据所述自移动设备在所述当前节点处获取的激光扫描数据和所述自移动设备在所述当前节点之前的所有节点处获取的激光扫描数，构建当前节点的局部栅格地图；

步骤4：判断所述当前节点之前的所有节点是否存在所述当前节点的相似节点；若是，则对所述当前节点的局部栅格地图进行闭环优化，调整所述当前节点和所述当前节点之前的全部节点在所述当前节点的局部栅格地图上的位置；

步骤5：重复依次执行步骤1-4，直至所述当前节点为最终的节点，完成全局栅格地图闭环优化，确定出所有节点在全局栅格地图上的最终位置。

可选的，所述判断所述当前节点之前的所有节点是否存在所述当前节点的相似节点，包括：

根据当前节点与之前任一节点处的激光扫描数据或视觉语义信息的相似度是否等于或者大于相似度阈值，判断所述当前节点之前的所有节点是否存在所述当前节点的相似节点；

若所述相似度等于或者大于所述相似度阈值，则存在所述当前节点的相似节点；否则，则不存在所述当前节点的相似节点。

可选的，所述获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置，包括：

将自移动设备当前所在的节点作为当前节点；

获取自移动设备从当前节点运动到所述当前节点的下一个节点过程中的视觉语义信息，确定所述视觉语义信息与当前节点的相对位置。

可选的，还包括：建立所述视觉语义信息与所述当前节点的映射关系；

所述根据所述相对位置，将所述视觉语义信息嵌入所述全局栅格地图，生成全局栅格语义地图，包括：

根据所述视觉语义信息与所述节点的映射关系，找到与所述节点对应的视觉语义信息，再根据视觉语义信息与所述节点的相对位置将所述视觉语义信息嵌入所述全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。

可选的，在获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置之前，还包括：

通过视觉识别装置获得所述当前环境的视觉信息，所述视觉信息为所述当前环境中物体的图像信息；

对所述图像信息进行识别处理，获得所述当前环境的视觉语义信息。

相应的，所述获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置，进一步包括；

获得所述视觉识别装置与所述当前节点的相对位置；

获得所述视觉识别装置与所述当前环节的视觉语义信息的相对位置；

根据所述视觉识别装置与所述节点的相对位置和所述视觉识别装置与所述当前环境的视觉语义信息的相对位置，获得所述当前环境的视觉语义信息与所述当前节点的相对位置。

可选的，在所述全局栅格语义地图中，标注所述自移动设备的起始点和目标点；

根据所述起始点到所述目标点，在所述全局栅格语义地图中生成从所述起始点到所述目标点的路径规划；

根据所述路径规划，构建所述导航地图。

第三实施例

与本申请第一实施例提供的栅格语义地图生成方法相对应的，本申请第三实施例提供一种存储设备，存储有栅格语义地图生成方法的程序，该程序被处理器运行；作为典型示例，图5示出该存储设备502，以及与存储设备502连接的处理器501；通过读取存储设备502存储的程序，可以执行下述步骤：

生成当前环境的全局栅格地图，确定当前环境中的各个节点在全局栅格地图上的最终位置；

在生成全局栅格地图的过程中，获得所述当前环境的视觉语义信息与当前节点的相对位置；

根据所述相对位置，将所述视觉语义信息嵌入所述全局栅格地图，生成全局栅格语义地图。

需要说明的是，对于本申请第三实施例提供的存储设备的详细描述可以参考对本申请第一实施例的相关描述，这里不再赘述。

本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

1、计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

2、本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。