扫地机构图的方法、装置、计算机设备和可读存储介质与流程
本申请涉及到扫地机领域，特别是涉及到扫地机构图的方法、装置、计算机设备和可读存储介质。
背景技术：
目前现市场上的家用扫地机构图技术主要分成三种，基于碰撞构图，基于摄像头的视觉slam构图，以及激光构图。基于碰撞构图，边走边试探的构图,可以走的位置认为是空闲区域，碰撞过位置认为是障碍物区域，成本最低，但是构图耗时长，且机器人无法到达的区域无法构图，获取地图信息不完整。基于摄像头的构图，采集的视觉信息处理成地图标注信息，数据量大且运算复杂，对扫地机cpu硬件配置要求高，而且摄像头受环境影响比较大，光线差时无法使用。而激光传感器设别成本较高，且激光对玻璃或者一些特殊反光材料影响比较大，不能满足各种环境下的构图。
技术实现要素：
本申请的主要目的为提供扫地机构图的方法，旨在解决现有构图技术使用受限、成本高的技术问题。
本申请提出一种扫地机构图的方法，所述扫地机上均匀设置多个超声波传感器，每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器，方法包括：
获取当前时刻各超声波传感器各自对应的超声波扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第一概率值，获取当前时刻各红外传感器分别对应的红外扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第二概率值，其中，所述红外扫描范围位于所述超声波扫描范围的盲区；
根据多个所述超声波传感器分别对待测区域中第一测试点分别反馈的第一概率值，计算所述第一测试点对应的第一代价值，根据待测区域中第二测试点对应的第二概率值，计算所述第二测试点对应的第二代价值，其中，所述第一测试点属于所述待测区域位于所述超声波扫描范围内的任一测试点，所述第二测试点属于所述待测区域位于所述红外扫描范围内的任一测试点；
根据第一代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述超声波扫描范围内的所有测试点的超声波代价值，根据第二代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述红外扫描范围内的所有测试点的红外代价值；
根据所有测试点的超声波代价值，形成所述待测区域的超声波地图，根据所有测试点的红外代价值，形成所述待测区域的红外地图；
将所述待测区域的超声波地图和所述待测区域的红外地图，按照地理位置一一对应的关系进行叠加，得到所述待测区域对应的地图。
优选地，所述根据多个所述超声波传感器对待测区域中第一测试点分别反馈的第一概率值，计算所述第一测试点对应的第一代价值的步骤，包括：
获取第i个超声波传感器在t时刻探测到所述第一测试点存在障碍物的概率为q(i)，其中，q(i)∈(0，1)；
根据a(t)＝a(t-1)+(q(0)-0.5)*k+(q(1)-0.5)*k+...+(q(i)-0.5)*k，计算在t时刻所述第一测试点对应的第一代价值，其中，a(t-1)为在t-1时刻所述第一测试点对应的第一代价值，a(t-1)的初始值为127，k为观测影响系数，k∈(0，255)。
优选地，所述红外扫描范围为扇形区域，所述根据待测区域中第二测试点对应的第二概率值，计算所述第二测试点对应的第二代价值的步骤，包括：
根据相邻的两个超声波传感器扫描区分别对应的第一检测边界，以及位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的第二检测边界，确定红外传感器的补偿计算区；
根据相邻超声波传感器扫描区的两个第一检测边界映射在当前地图上的交点，以及红外传感器的装配位置对应在当前地图上的映射点，确定所述补偿计算区中交点到映射点的线段d；
获取所述红外传感器检测到障碍物的距离d1；
将线段d所在射线方向上距离所述红外传感器的距离d1对应的点，作为所述第二测试点，其中，所述线段d所在射线方向以红外传感器的装配位置对应在当前地图上的映射点为射线原点；
根据距离d1与所述线段d的长度关系，以及第二概率值确定所述第二测试点对应的第二代价值。
优选地，位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的数量为一个，所述根据相邻的两个超声波传感器扫描区分别对应的第一检测边界，以及位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的第二检测边界，确定红外传感器的补偿计算区的步骤，包括：
以相邻的第一边和第二边的交点作为第一顶点，以所述第一边与红外传感器的第二检测边界的交点作为第二顶点，以所述第二边与红外传感器的第二检测边界的交点作为第三顶点，以所述红外传感器所处的点为第四顶点，其中，所述第一边和所述第二边包含于所有所述第一检测边界中，两个所述第一边与第一超声波传感器所对应点围成第一超声波传感器扫描区，两个所述第二边与第二超声波传感器所对应点围成第二超声波传感器扫描区，所述第一超声波传感器扫描区和所述第二超声波传感器扫描区为任意两个相邻的超声波传感器扫描区；
将所述第一顶点、所述第二顶点、所述第三顶点及所述第四顶点所在平面上，以所述第一顶点、所述第二顶点、所述第三顶点及所述第四顶点为顶点的四边形区域，作为所述补偿计算区。
优选地，所述根据距离d1与所述线段d的长度关系，以及第二概率值确定所述第二测试点对应的第二代价值的步骤，包括：
根据所述第二概率值判断是否存在障碍物；
若是，则判断所述有效半径d是否大于或等于所述距离d1；
若是，则将所述第二测试点对应的第二代价值计为存在障碍物状态的预设值，否则所述第二测试点对应的第二代价值记为零。
优选地，所述根据相邻超声波传感器扫描区的两个第一检测边界映射在当前地图上的交点，以及红外传感器的装配位置对应在当前地图上的映射点，确定所述补偿计算区中交点到映射点的线段d的步骤，包括：
以两个所述相邻超声波传感器扫描区分别对应的扫描发散角的角平分线的反向延长线的交点，以及所述相邻超声波传感器分别对应的设置点，组成第一三角形，以相邻超声波传感器扫描区的两个第一检测边界的交点，所述相邻超声波传感器分别对应的设置点，组成第二三角形，其中，所述扫地机为圆形，所述超声波传感器和所述红外传感器设置于所述扫地机的圆周上，所述相邻超声波传感器扫描区分别对应的扫描发散角的角平分线的反向延长线的交点为所述扫地机的圆心；
根据所述第一三角形、所述第二三角形、所述扫地机的圆半径以及所述超声波传感器的扫描发散角，求解所述补偿计算区的线段d的长度。
优选地，位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的数量为两个或两个以上，所述根据相邻的两个超声波传感器扫描区分别对应的第一检测边界，以及位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的第二检测边界，确定红外传感器的补偿计算区的步骤，包括：
第一检测边界包括相交的第一边和第二边，将第一边和/或第二边，与第一红外传感器对应的两条第二检测边界围成的区域，作为第一补偿计算区，其中，所述第一红外传感器属于两个或两个以上的红外传感器中的任一个，所述第一补偿计算区属于两个或两个以上的补偿计算区中的任一个；
按照所述第一补偿计算区的确定过程，确定所有红外传感器的补偿计算区。
本申请还提供了一种扫地机构图的装置，集成于所述扫地机上，所述扫地机上均匀设置多个超声波传感器，每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器，装置包括：
获取模块，用于获取当前时刻各超声波传感器各自对应的超声波扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第一概率值，获取当前时刻各红外传感器分别对应的红外扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第二概率值，其中，所述红外扫描范围位于所述超声波扫描范围的盲区；
计算模块，用于根据多个所述超声波传感器对待测区域中第一测试点分别反馈的第一概率值，计算所述第一测试点对应的第一代价值，根据待测区域中第二测试点对应的第二概率值，计算所述第二测试点对应的第二代价值，其中，所述第一测试点属于所述待测区域位于所述超声波扫描范围内的任一测试点，所述第二测试点属于所述待测区域位于所述红外扫描范围内的任一测试点；
得到模块，用于根据第一代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述超声波扫描范围内的所有测试点的超声波代价值，根据第二代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述红外扫描范围内的所有测试点的红外代价值；
形成模块，用于根据所有测试点的超声波代价值，形成所述待测区域的超声波地图，根据所有测试点的红外代价值，形成所述待测区域的红外地图；
叠加模块，用于将所述待测区域的超声波地图和所述待测区域的红外地图，按照地理位置一一对应的关系进行叠加，得到所述待测区域对应的地图。
本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
本申请实现了通过超声波传感器进行构图的技术，相比于现有的碰撞构图，效率高；相比于基于摄像头的视觉slam构图或激光构图，成本低；而且超声波传感器有效探测距离超过3m，有效探测距离足以适应家庭扫地机的工作环境，同时超声波是声呐设备，基于回声定位技术，相比于光敏设备，对环境适应性更好，且不受室内光照或玻璃等特殊反光材料对障碍物的影响，此外，为弥补超声波传感器存在其扫描发散角对于区域之外的检测盲区，影响地图标注的准确性，还通过每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器进行检测补偿。
附图说明
图1本申请一实施例的扫地机构图的方法流程示意图；
图2本申请一实施例的求解有效半径d的示意图；
图3本申请一实施例的扫地机构图的装置结构示意图；
图4本申请一实施例的计算模块的结构示意图；
图5本申请一实施例的第一确定单元的结构示意图；
图6本申请一实施例的第三确定单元的结构示意图；
图7本申请一实施例的第二确定单元的结构示意图；
图8本申请另一实施例的第一确定单元的结构示意图；
图9本申请一实施例的计算机设备内部结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，本申请一实施例的扫地机构图的方法，所述扫地机上均匀设置多个超声波传感器，每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器，方法包括：
s1：获取当前时刻各超声波传感器各自对应的超声波扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第一概率值，获取当前时刻各红外传感器分别对应的红外扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第二概率值，其中，所述红外扫描范围位于所述超声波扫描范围的盲区；
s2：根据多个所述超声波传感器对待测区域中第一测试点分别反馈的第一概率值，计算所述第一测试点对应的第一代价值，根据待测区域中第二测试点对应的第二概率值，计算所述第二测试点对应的第二代价值，其中，所述第一测试点属于所述待测区域位于所述超声波扫描范围内的任一测试点，所述第二测试点属于所述待测区域位于所述红外扫描范围内的任一测试点；
s3：根据第一代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述超声波扫描范围内的所有测试点的超声波代价值，根据第二代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述红外扫描范围内的所有测试点的红外代价值；
s4：根据所有测试点的超声波代价值，形成所述待测区域的超声波地图，根据所有测试点的红外代价值，形成所述待测区域的红外地图；
s5：将所述待测区域的超声波地图和所述待测区域的红外地图，按照地理位置一一对应的关系进行叠加，得到所述待测区域对应的地图。
本申请通过设置于扫地机的超声波传感器来测量测试点存在障碍物的概率值，并根据概率值将各测试点是否存在障碍物进行标注，形成带有标注信息的地图，以提示扫地机哪里大概率是障碍物区域，哪里大概率是空白区域，以指导扫地机正常工作。本申请为弥补超声波传感器存在其扫描发散角对应区域之外的检测盲区，影响地图标注的准确性，通过每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器进行检测补偿，或者通过增大超声波传感器的布置密度，减少检测盲区。本申请优选每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器进行检测补偿，因为红外传感器的发散角普遍较小，通过简单的计算模型也能得到较精准的数据，相比于增大超声波传感器的布置密度，测量障碍物分布状况的精准度相接近，但计算量大大减少。
本申请采用一种概率模型的超声波传感器。在均匀分布的超声波模型的基础上,使用高斯分布为声纳弧上的障碍物建模,障碍物分布的中心被认为是声纳弧的中心，但考虑超声波发散角和反射特性,在超声波所探测的范围之内，即声纳弧和声纳所构成的扇形区域中,障碍物存在的概率是不同的,利用概率模型为声纳所探测的扇形区域的障碍物建模,并认为在声纳弧的中心线/中轴线之处存在障碍物的概率值为最大。
本申请的扫地机设置多个超声波传感器，每个超声波传感器对同一位置的观测的概率值不同，通过综合考虑每个超声波传感器测试的概率值，得到探测障碍物的代价值，通过代价值标注待测区域的障碍物信息，包括存在障碍物的概率，障碍物的分布位置等。将超声波传感器探测到待测区域的超声波地图，与超声波检测盲区对应的红外传感器探测到待测区域的红外地图，根据地理位置进行一一对应叠加，得到待测区域的标注障碍物信息的完整地图。更新地图上的每一点的代价值时，将超声波传感器阵列探测到的代价地图和红外传感器探测到的代价地图做“或”操作，即相同的位置点在上述两个代价地图中任何一个的代价值为255，则最终计算结果是255，否则是0(关于代价值，后续将会详细说明)。本申请通过将障碍物分成几个点位，通过对每个点位上超声波传感器检测和红外传感器检测的障碍物的代价值叠加进行判定，如相邻的点1、点2、点3分别为高代价值的判定结果，则认为点1、点2、点3为一个障碍物占据的点位，可通过几个相邻连续的点对应的区域范围，确定障碍物的覆盖区域面积。本申请分散的多个高代价值对应的障碍物，可认定为分散的障碍物，可计算分散障碍物之间的间隔带面积，以确定扫地机更好的规划路线，如间隔带面积满足扫地机的行走面积，则规划行走清扫路线，否则规划边刷清扫路线。本申请相比于现有的碰撞构图，效率高；相比于基于摄像头的视觉slam构图或激光构图，成本低。而且超声波传感器有效探测距离超过3m，有效探测距离足以适应家庭扫地机的工作环境，同时超声波是声呐设备，基于回声定位技术，相比于光敏设备，对环境适应性更好，且不受室内光照或玻璃等特殊反光材料对障碍物的影响。
另外，s5中“按照地理位置一一对应的关系进行叠加，得到所述待测区域对应的地图”的内容，可以具体为“按照格栅位置坐标一一对应的关系进行叠加，得到所属待测区域对应的格栅地图”。
进一步地，上述步骤s2包括两个步骤s21和步骤s22，所述根据多个所述超声波传感器对待测区域中第一测试点分别反馈的第一概率值，计算所述第一测试点对应的第一代价值的步骤s21，包括：
s211：获取第i个超声波传感器在t时刻探测到所述第一测试点存在障碍物的概率为q(i)，其中，q(i)∈(0，1)；
s212：根据a(t)＝a(t-1)+(q(0)-0.5)*k+(q(1)-0.5)*k+...+(q(i)-0.5)*k，计算在t时刻所述第一测试点对应的第一代价值，其中，a(t-1)为在t-1时刻所述第一测试点对应的第一代价值，a(t-1)的初始值为127，k为观测影响系数，k∈(0，255)。
本申请多个超声波传感器的探测数据的融合过程如下：对于每一个超声波传感器探测的障碍物利用差分控制模型，计算超声波传感器某一时刻扫描到对应的待测区域的每个点是否存在障碍物的概率值。其中，未知区域设置概率值为0.5，由超声波模型输出。设置初始时刻超声波地图的代价值默认设置为127，超声波地图所有测试点的代价值范围为0至255，此处的代价值为多个概率值的融合结果，因方便计算机存储和计算，利用符合计算机数据规则的(28-1)表示，所以代价值范围为0至255这一维度范围，对于地图上固定的某一点p在t-1时刻，代价值是a(t-1)＝127。假设第i个超声波传感器在t时刻探测到点p存在障碍物的概率是q(i)，q(i)∈(0，1)，则点p在t时刻的代价值是：a(t)＝a(t-1)+(q(0)-0.5)*k+...+(q(i)-0.5)*k，其中，a(t-1)的初始值为127，k为观测影响系数，k∈(0，255)。背向障碍物的超声波传感器扫描不到该障碍物，即该障碍物属于该超声波传感器的未知区域，即q(i)为0.5。公式中“(q(i)-0.5)*k”起到数据增强效果：“-0.5”可以使得大概率障碍物和小概率障碍物的检测结果分别形成正、负数进行显著区分。比如，当q(i)大于0.5将形成正数，q(i)小于0.5将使得结果形成负数，正负结果与当前探测到的概率值有关。上述观测影响系数k，是指超声波传感器观测值影响系数，优选k∈(0，255)，若k较大，则表明实时观测值对障碍物检测的影响越大，若k较小，则表明实时观测值对障碍物检测的影响较小，本实施例的k优选为10。另外，超声波传感器观测数据的计算有一定的误差，需要做t-1时刻和t时刻数据的叠加，通过叠加上历史数据，提高探测准确率。本申请在叠加计算过程中，设定判断阈值范围，上述判断阈值为[0，255]。比如a(t-1)的值大于255，则在代入上述公式计算a(t)时，取a(t-1)等于255。考虑到在地图维护过程中，计算是实时进行的，且有动态障碍物的存在，在每个叠加的时刻不论上一时刻的代价值是否超过障碍物的设定阈值，下一时刻依旧进行叠加检测，且叠加时取阈值作为代价值进行叠加。这样动态障碍物移开后，叠加后的代价值逐步减少到非障碍对应的代价值范围。当调用地图进行路线规划时，调用时刻对应的地图状态为使用地图对应的状态，当前地图上标注的代价值则为叠加至调用时刻对应的叠加代价值。
本申请的多个超声波传感器组成阵列，单个超声波传感器的模型为均匀分布的概率型超声波模型。在均匀分布的超声波模型的基础上,使用高斯分布为声纳弧上的障碍物建模,障碍物分布的中心被认为是弧的中心线。但考虑到超声波传感器的散射角和反射特性,在超声波传感器的探测范围之内，即声纳弧和声纳所构成的扇形区域中,障碍物存在的概率是不同的,利用概率模型为声纳所探测的扇形区域的障碍物建模,并认为在声纳弧的中心线/中轴线之处存在障碍物的概率值为最大。
本申请根据均匀分布的超声波模型引入2个用于表现声纳测量不确定性的函数。
θ为被测点相对于声纳弧中轴的夹角；ρv为一个预定值,表示声纳从确定到不确定间的平滑转换点。在真实环境探测中,将超声波传感器所探测的范围，离散化为m*n个相同大小的矩形栅格集合,每个栅格以cij表示,则声纳所探测的范围可写为u＝{ciji∈[1,m],j∈[1,n]}。对于cij,s(cij)＝e表示该栅格为空，而s(cij)＝o表示该栅格为障碍物，且对这两个事件的概率存在约束，p[s(cij)＝e]+p[s(cij)＝o]＝1,其中，p[s(cij)]表示存在或者不存在障碍物的概率值大小。根据前面声纳的不确定函数，创建了声纳的概率模型。
进一步地，所述红外扫描范围为扇形区域，所述根据待测区域中第二测试点对应的第二概率值，计算所述第二测试点对应的第二代价值的步骤s22，包括：
s221：根据相邻的两个超声波传感器扫描区分别对应的第一检测边界，以及位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的第二检测边界，确定红外传感器的补偿计算区；
s222：根据相邻超声波传感器扫描区的两个第一检测边界映射在当前地图上的交点，以及红外传感器的装配位置对应在当前地图上的映射点，确定所述补偿计算区中交点到映射点的线段d；
s223：获取所述红外传感器检测到障碍物的距离d1；
s224：将线段d所在射线方向上距离所述红外传感器的距离d1对应的点，作为所述第二测试点，其中，所述线段d所在射线方向以红外传感器的装配位置对应在当前地图上的映射点为射线原点；
s225：根据距离d1与所述线段d的长度关系，以及第二概率值确定所述第二测试点对应的第二代价值。
本申请为了进一步对相邻超声波传感器之间的探测盲区进行障碍物检测的补偿，可设置红外传感器对上述探测盲区进行补检。本申请红外传感器的探测值仅在上述探测盲区内才会参考，探测盲区之外红外传感器的探测值认为为零。红外线传感器相比超声波传感器发射的探测线的发散特性，更为聚拢，但也呈发散型，因此，红外扫描范围也为扇形区域。本申请由于相邻超声波之间的探测盲区很小，补偿计算区包含于探测盲区，为了简化计算，补偿计算区内的红外扫描使用直线模型，获得红外传感器探测到的代价值。因为红外传感器的发散角普遍较小，如发散角为15°，且补偿计算区的线段d较小，可将红外线补偿计算区近似看成直线段。而且由于红外传感器障碍物代价值的计算中，与历史数据叠加效果影响并不明显，本申请只需将实时测得的数据作为红外传感器检测到障碍物的代价值，而不需要t-1时刻的数据叠加。上述直线模型中，红外传感器在实际有效的补偿计算区中获得的障碍物代价值，均认为是扇形的红外扫描范围的中轴直线上的某个距离红外传感器距离为d1的点存在障碍物。
进一步地，位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的数量为一个，所述根据相邻的两个超声波传感器扫描区分别对应的第一检测边界，以及位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的第二检测边界，确定红外传感器的补偿计算区的步骤s221，包括：
s2211：以相邻的第一边和第二边的交点作为第一顶点，以所述第一边与红外传感器的第二检测边界的交点作为第二顶点，以所述第二边与红外传感器的第二检测边界的交点作为第三顶点，以所述红外传感器所处的点为第四顶点，其中，所述第一边和所述第二边包含于所有所述第一检测边界中，两个所述第一边与第一超声波传感器所对应点围成第一超声波传感器扫描区，两个所述第二边与第二超声波传感器所对应点围成第二超声波传感器扫描区，所述第一超声波传感器扫描区和所述第二超声波传感器扫描区为任意两个相邻的超声波传感器扫描区；
s2212：将所述第一顶点、所述第二顶点、所述第三顶点及所述第四顶点所在平面上，以所述第一顶点、所述第二顶点、所述第三顶点及所述第四顶点为顶点的四边形区域，作为所述补偿计算区。
本实施例以两个相邻的超声波传感器之间设置一个红外传感器进行补检为例，详细说明补偿计算区的确定过程。本实施例的补偿计算区的数量为一个四边形区域。为了减少红外传感器扫描区域与超声波传感器扫描区域的重复计算，利用直线模型进行红外传感器补检计算时，先规划出红外传感器扫描区域中对补偿计算有实际意义的有效区，即补偿计算区。以红外传感器的发散角对应的扫描边界，与两个超声波传感器扫描区相交的两边围成的区域为补偿计算区。
进一步地，所述根据距离d1与所述线段d的长度关系，以及第二概率值确定所述第二测试点对应的第二代价值的步骤s225，包括：
s2250：根据所述第二概率值判断是否存在障碍物；
s2251：若是，则判断所述有效半径d是否大于或等于所述距离d1；
s2252：若是，则将所述第二测试点对应的第二代价值计为存在障碍物状态的预设值，否则所述第二测试点对应的第二代价值记为零。
本申请的实施例中，红外检测到障碍物/很可能存在障碍物时，第二概率值判定为1，若没有障碍物，第二概率值就是0。当第二概率值判定为1后，启动距离检测，以进一步确定红外补偿区内的代价值。当d小于d1时，表示障碍物并未在超声波传感器的探测盲区，则不需要叠加红外传感器的数据,因此，上述补偿计算区内所有点对应的代价值全部设置为0，即尽量不与超声波传感器的检测区域重复计算或叠加，红外传感器探测的障碍物的代价值，仅用于障碍物出现在超声波传感器的探测盲区时进行数据补充。当d大于等于d1时，表示障碍物确实在超声波传感器的盲区，且处于上述补偿计算区内，则根据直线模型取补偿计算区内，有效半径d所在射线方向上距离红外传感器的距离d1对应的点p，该点p即为检测到的障碍物点，则设置点p的代价值是255，补偿计算区内点p之外的其他点的代价值是0。根据红外传感器探测得到障碍物代价的概率值，以及超声波传感器探测到地图上当前时刻每一点的概率代价值，都进行二值化处理，阈值设定为200，大于阈值则代价值是255，否则是0。
进一步地，所述根据相邻超声波传感器扫描区的两个第一检测边界映射在当前地图上的交点，以及红外传感器的装配位置对应在当前地图上的映射点，确定所述补偿计算区中交点到映射点的线段d的步骤s222，包括：
s2221：以两个所述相邻超声波传感器扫描区分别对应的扫描发散角的角平分线的反向延长线的交点，以及所述相邻超声波传感器分别对应的设置点，组成第一三角形，以相邻超声波传感器扫描区的两个第一检测边界的交点，所述相邻超声波传感器分别对应的设置点，组成第二三角形，其中，所述扫地机为圆形，所述超声波传感器和所述红外传感器设置于所述扫地机的圆周上，所述相邻超声波传感器扫描区分别对应的扫描发散角的角平分线的反向延长线的交点为所述扫地机的圆心；
s2222：根据所述第一三角形、所述第二三角形、所述扫地机的圆半径以及所述超声波传感器的扫描发散角，求解所述补偿计算区的线段d的长度。
本实施例以扫地机为半径为r的圆形机器，超声波传感器和红外传感器设置于扫地机的圆周上，且红外传感器设置于两个超声波传感器的中间位置为例，详细说明求解线段d的长度的过程。
如图2所示，扫地机圆周周边均匀设置n个超声波传感器,各超声波传感器的发散角为b°。如图第一三角形为等腰三角形，则：圆心角a°＝360/n；则在第一三角形中c°＝(180°-a°)/2；高f＝r*sinc°。第二三角形包括两个全等的直角三角形，根据直角三角形得到直角边g＝r*cosc°，连接圆心o到一个超声波传感器的中心，并做反向延长线，可将发散角b°平均分割，则：b°＝b°/2。由于b°+θ°+c°＝180°，所以θ°＝180°-b°-c°。在第一三角形中，e＝r-f，所以在直角三角形中：(d+e)＝g*tanθ°，即d＝g*tanθ°-e＝r*cosc°*tan(180°-b°-c°)-(r-f)＝r*cos[(180°-a°)/2]*tan[180°-(180°-a°+b°)/2)]-(r-r*sinc°)＝r*cos(90°-a°/2)*tan[90°+(a°-b°)/2)]-r(1-*sinc°)。举例地，扫地机的半径为r，圆周上平均分布6个超声波传感器，可知第一三角形为顶角为60度的等腰三角形，即等腰三角形。超声波传感器的发散角为120度，则发散角的一半为60度，可得到第二三角形的底角为60度，且红外传感器位于超声波传感器中间，即红外传感器将两个超声波传感器之间的圆弧进行了平分，则得到第二三角形也为等边三角形，且第二三角形的高等于
进一步地，位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的数量为两个或两个以上，所述根据相邻的两个超声波传感器扫描区分别对应的第一检测边界，以及位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的第二检测边界，确定红外传感器的补偿计算区的步骤s221，包括：
s2213：第一检测边界包括相交的第一边和第二边，将第一边和/或第二边，与第一红外传感器对应的两条第二检测边界围成的区域，作为第一补偿计算区，其中，所述第一红外传感器属于两个或两个以上的红外传感器中的任一个，所述第一补偿计算区属于两个或两个以上的补偿计算区中的任一个；
s2214：按照所述第一补偿计算区的确定过程，确定所有红外传感器的补偿计算区。
本实施例中，当超声波传感器的设置密度较小，探测盲区较大时，可通过在相邻超声波传感器之间设置多个红外传感器，且各红外传感器的发射面朝向不同的方向，以弥补红外传感器做补偿计算时采用直线模型时，补偿计算区占据的探测盲区的比例太小时，漏检较多。此时，可以在同一位置设置多个发射面不同朝向的红外传感器，或两个相邻超声波传感器之间的圆弧上分散设置多个发射面不同朝向的红外传感器。此时，一个红外传感器对应一个补偿计算区，各补偿计算区为各红外传感器的发射边界与第一边和/或第二边围成的区域，上述第一边和第二边分别属于两个相邻的超声波传感器的扫描边界。
参照图3，本申请一实施例的扫地机构图的装置，集成于所述扫地机上，所述扫地机上均匀设置多个超声波传感器，每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器，装置包括：
获取模块1，用于获取当前时刻各超声波传感器各自对应的超声波扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第一概率值，获取当前时刻各红外传感器分别对应的红外扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第二概率值，其中，所述红外扫描范围位于所述超声波扫描范围的盲区；
计算模块2，用于根据多个所述超声波传感器分别对待测区域中第一测试点分别反馈的第一概率值，计算所述第一测试点对应的第一代价值，根据待测区域中第二测试点对应的第二概率值，计算所述第二测试点对应的第二代价值，其中，所述第一测试点属于所述待测区域位于所述超声波扫描范围内的任一测试点，所述第二测试点属于所述待测区域位于所述红外扫描范围内的任一测试点；
得到模块3，用于根据第一代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述超声波扫描范围内的所有测试点的超声波代价值，根据第二代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述红外扫描范围内的所有测试点的红外代价值；
形成模块4，用于根据所有测试点的超声波代价值，形成所述待测区域的超声波地图，根据所有测试点的红外代价值，形成所述待测区域的红外地图；
叠加模块5，用于将所述待测区域的超声波地图和所述待测区域的红外地图，按照地理位置一一对应的关系进行叠加，得到所述待测区域对应的地图。
本申请通过设置于扫地机的超声波传感器来测量测试点存在障碍物的概率值，并根据概率值将各测试点是否存在障碍物进行标注，形成带有标注信息的地图，以提示扫地机哪里大概率是障碍物区域，哪里大概率是空白区域，以指导扫地机正常工作。本申请为弥补超声波传感器存在其扫描发散角对应区域之外的检测盲区，影响地图标注的准确性，通过每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器进行检测补偿，或者通过增大超声波传感器的布置密度，减少检测盲区。本申请优选每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器进行检测补偿，因为红外传感器的发散角普遍较小，通过简单的计算模型也能得到较精准的数据，相比于增大超声波传感器的布置密度，测量障碍物分布状况的精准度相接近，但计算量大大减少。
本申请采用一种概率模型的超声波传感器。在均匀分布的超声波模型的基础上,使用高斯分布为声纳弧上的障碍物建模,障碍物分布的中心被认为是声纳弧的中心，但考虑超声波发散角和反射特性,在超声波所探测的范围之内，即声纳弧和声纳所构成的扇形区域中,障碍物存在的概率是不同的,利用概率模型为声纳所探测的扇形区域的障碍物建模,并认为在声纳弧的中心线/中轴线之处存在障碍物的概率值为最大。
本申请的扫地机设置多个超声波传感器，每个超声波传感器对同一位置的观测的概率值不同，通过综合考虑每个超声波传感器测试的概率值，得到探测障碍物的代价值，通过代价值标注待测区域的障碍物信息，包括存在障碍物的概率，障碍物的分布位置等。将超声波传感器探测到待测区域的超声波地图，与超声波检测盲区对应的红外传感器探测到待测区域的红外地图，根据地理位置进行一一对应叠加，得到待测区域的标注障碍物信息的完整地图。更新地图上的每一点的代价值时，将超声波传感器阵列探测到的代价地图和红外传感器探测到的代价地图做“或”操作，即相同的位置点在上述两个代价地图中任何一个的代价值为255，则最终计算结果是255，否则是0。本申请通过将障碍物分成几个点位，通过对每个点位上超声波传感器检测和红外传感器检测的障碍物的代价值叠加进行判定，如相邻的点1、点2、点3分别为高代价值的判定结果，则认为点1、点2、点3为一个障碍物占据的点位，可通过几个相邻连续的点对应的区域范围，确定障碍物的覆盖区域面积。本申请分散的多个高代价值对应的障碍物，可认定为分散的障碍物，可计算分散障碍物之间的间隔带面积，以确定扫地机更好的规划路线，如间隔带面积满足扫地机的行走面积，则规划行走清扫路线，否则规划边刷清扫路线。本申请相比于现有的碰撞构图，效率高；相比于基于摄像头的视觉slam构图或激光构图，成本低。而且超声波传感器有效探测距离超过3m，有效探测距离足以适应家庭扫地机的工作环境，同时超声波是声呐设备，基于回声定位技术，相比于光敏设备，对环境适应性更好，且不受室内光照或玻璃等特殊反光材料对障碍物的影响。
另外，叠加模块5中“按照地理位置一一对应的关系进行叠加，得到所述待测区域对应的地图”的内容，可以具体为“按照格栅位置坐标一一对应的关系进行叠加，得到所属待测区域对应的格栅地图”。
参照图4，上述计算模块2包括两个小模块，第一计算子模块21和第二计算子模块22，第一计算子模块21，包括：
第一获取单元211，用于获取第i个超声波传感器在t时刻探测到所述第一测试点存在障碍物的概率为q(i)，其中，q(i)∈(0，1)；
计算单元212，用于根据a(t)＝a(t-1)+(q(0)-0.5)*k+(q(1)-0.5)*k+...+(q(i)-0.5)*k，计算在t时刻所述第一测试点对应的第一代价值，其中，a(t-1)为在t-1时刻所述第一测试点对应的第一代价值，a(t-1)的初始值为127，k为观测影响系数，k∈(0，255)。
本申请多个超声波传感器的探测数据的融合过程如下：对于每一个超声波传感器探测的障碍物利用差分控制模型，计算超声波传感器某一时刻扫描到对应的待测区域的每个点是否存在障碍物的概率值。其中，未知区域设置概率值为0.5，由超声波模型输出。设置初始时刻超声波地图的代价值默认设置为127，超声波地图所有测试点的代价值范围为0至255，此处的代价值为多个概率值的融合结果，因方便计算机存储和计算，利用符合计算机数据规则的(28-1)表示，所以代价值范围为0至255这一维度范围，对于地图上固定的某一点p在t-1时刻，代价值是a(t-1)＝127。假设第i个超声波传感器在t时刻探测到点p存在障碍物的概率是q(i)，q(i)∈(0，1)，则点p在t时刻的代价值是：a(t)＝a(t-1)+(q(0)-0.5)*k+...+(q(i)-0.5)*k，其中，a(t-1)的初始值为127，k为观测影响系数，k∈(0，255)。背向障碍物的超声波传感器扫描不到该障碍物，即该障碍物属于该超声波传感器的未知区域，即q(i)为0.5。公式中“(q(i)-0.5)*k”起到数据增强效果：“-0.5”可以使得大概率障碍物和小概率障碍物的检测结果分别形成正、负数进行显著区分。比如，当q(i)大于0.5将形成正数，q(i)小于0.5将使得结果形成负数，正负结果与当前探测到的概率值有关。上述观测影响系数k，是指超声波传感器观测值影响系数，优选k∈(0，255)，若k较大，则表明实时观测值对障碍物检测的影响越大，若k较小，则表明实时观测值对障碍物检测的影响较小，本实施例的k优选为10。另外，超声波传感器观测数据的计算有一定的误差，需要做t-1时刻和t时刻数据的叠加，通过叠加上历史数据，提高探测准确率。本申请在叠加计算过程中，设定判断阈值范围，上述判断阈值为[0，255]。比如a(t-1)的值大于255，则在代入上述公式计算a(t)时，取a(t-1)等于255。考虑到在地图维护过程中，计算是实时进行的，且有动态障碍物的存在，在每个叠加的时刻不论上一时刻的代价值是否超过障碍物的设定阈值，下一时刻依旧进行叠加检测，且叠加时取阈值作为代价值进行叠加。这样动态障碍物移开后，叠加后的代价值逐步减少到非障碍对应的代价值范围。当调用地图进行路线规划时，调用时刻对应的地图状态为使用地图对应的状态，当前地图上标注的代价值则为叠加至调用时刻对应的叠加代价值。
本申请的多个超声波传感器组成阵列，单个超声波传感器的模型为均匀分布的概率型超声波模型。在均匀分布的超声波模型的基础上,使用高斯分布为声纳弧上的障碍物建模,障碍物分布的中心被认为是弧的中心线。但考虑到超声波传感器的散射角和反射特性,在超声波传感器的探测范围之内，即声纳弧和声纳所构成的扇形区域中,障碍物存在的概率是不同的,利用概率模型为声纳所探测的扇形区域的障碍物建模,并认为在声纳弧的中心线/中轴线之处存在障碍物的概率值为最大。
本申请根据均匀分布的超声波模型引入2个用于表现声纳测量不确定性的函数。
参照图4，所述红外扫描范围为扇形区域，第二计算子模块22，包括：
第一确定单元221，用于根据相邻的两个超声波传感器扫描区分别对应的第一检测边界，以及位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的第二检测边界，确定红外传感器的补偿计算区；
第二确定单元222，用于根据相邻超声波传感器扫描区的两个第一检测边界映射在当前地图上的交点，以及红外传感器的装配位置对应在当前地图上的映射点，确定所述补偿计算区中交点到映射点的线段d；
第二获取单元223，用于获取所述红外传感器检测到障碍物的距离d1；
作为单元224，用于将线段d所在射线方向上距离所述红外传感器的距离d1对应的点，作为所述第二测试点，其中，所述线段d所在射线方向以红外传感器的装配位置对应在当前地图上的映射点为射线原点；
第三确定单元225，用于根据距离d1与所述线段d的长度关系，以及第二概率值确定所述第二测试点对应的第二代价值。
本申请为了进一步对相邻超声波传感器之间的探测盲区进行障碍物检测的补偿，可设置红外传感器对上述探测盲区进行补检。本申请红外传感器的探测值仅在上述探测盲区内才会参考，探测盲区之外红外传感器的探测值认为为零。红外线传感器相比超声波传感器发射的探测线的发散特性，更为聚拢，但也呈发散型，因此，红外扫描范围也为扇形区域。本申请由于相邻超声波之间的探测盲区很小，补偿计算区包含于探测盲区，为了简化计算，补偿计算区内的红外扫描使用直线模型，获得红外传感器探测到的代价值。因为红外传感器的发散角普遍较小，如发散角为15°，且补偿计算区的线段d较小，可将红外线补偿计算区近似看成直线段。而且由于红外传感器障碍物代价值的计算中，与历史数据叠加效果影响并不明显，本申请只需将实时测得的数据作为红外传感器检测到障碍物的代价值，而不需要t-1时刻的数据叠加。上述直线模型中，红外传感器在实际有效的补偿计算区中获得的障碍物代价值，均认为是扇形的红外扫描范围的中轴直线上的某个距离红外传感器距离为d1的点存在障碍物。
参照图5，位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的数量为一个，第一确定单元221，包括：
第一作为子单元2211，用于以相邻的第一边和第二边的交点作为第一顶点，以所述第一边与红外传感器的第二检测边界的交点作为第二顶点，以所述第二边与红外传感器的第二检测边界的交点作为第三顶点，以所述红外传感器所处的点为第四顶点，其中，所述第一边和所述第二边包含于所有所述第一检测边界中，两个所述第一边与第一超声波传感器所对应点围成第一超声波传感器扫描区，两个所述第二边与第二超声波传感器所对应点围成第二超声波传感器扫描区，所述第一超声波传感器扫描区和所述第二超声波传感器扫描区为任意两个相邻的超声波传感器扫描区；
第二作为子单元2212，用于将所述第一顶点、所述第二顶点、所述第三顶点及所述第四顶点所在平面上，以所述第一顶点、所述第二顶点、所述第三顶点及所述第四顶点为顶点的四边形区域，作为所述补偿计算区。
本实施例以两个相邻的超声波传感器之间设置一个红外传感器进行补检为例，详细说明补偿计算区的确定过程。本实施例的补偿计算区的数量为一个四边形区域。为了减少红外传感器扫描区域与超声波传感器扫描区域的重复计算，利用直线模型进行红外传感器补检计算时，先规划出红外传感器扫描区域中对补偿计算有实际意义的有效区，即补偿计算区。以红外传感器的发散角对应的扫描边界，与两个超声波传感器扫描区相交的两边围成的区域为补偿计算区。
参照图6，第三确定单元225，包括：
第一判断子单元2250，用于根据所述第二概率值判断是否存在障碍物；
第二判断子单元2251，用于判断所述有效半径d是否大于或等于所述距离d1；
第三作为子单元2252，用于若是，则将所述第二测试点对应的第二代价值计为存在障碍物状态的预设值，否则所述第二测试点对应的第二代价值记为零。
本申请的实施例中，红外检测到障碍物/很可能存在障碍物时，第二概率值判定为1，若没有障碍物，第二概率值就是0。当第二概率值判定为1后，启动距离检测，以进一步确定红外补偿区内的代价值。当d小于d1时，表示障碍物并未在超声波传感器的探测盲区，则不需要叠加红外传感器的数据,因此，上述补偿计算区内所有点对应的代价值全部设置为0，即尽量不与超声波传感器的检测区域重复计算或叠加，红外传感器探测的障碍物的代价值，仅用于障碍物出现在超声波传感器的探测盲区时进行数据补充。当d大于等于d1时，表示障碍物确实在超声波传感器的盲区，且处于上述补偿计算区内，则根据直线模型取补偿计算区内，有效半径d所在射线方向上距离红外传感器的距离d1对应的点p，该点p即为检测到的障碍物点，则设置点p的代价值是255，补偿计算区内点p之外的其他点的代价值是0。根据红外传感器探测得到障碍物代价的概率值，以及超声波传感器探测到地图上当前时刻每一点的概率代价值，都进行二值化处理，阈值设定为200，大于阈值则代价值是255，否则是0。
参照图7，第二确定单元222，包括：
组成子单元2221，用于以两个所述相邻超声波传感器扫描区分别对应的扫描发散角的角平分线的反向延长线的交点，以及所述相邻超声波传感器分别对应的设置点，组成第一三角形，以相邻超声波传感器扫描区的两个第一检测边界的交点，所述相邻超声波传感器分别对应的设置点，组成第二三角形，其中，所述扫地机为圆形，所述超声波传感器和所述红外传感器设置于所述扫地机的圆周上，所述相邻超声波传感器扫描区分别对应的扫描发散角的角平分线的反向延长线的交点为所述扫地机的圆心；
求解子单元2222，用于根据所述第一三角形、所述第二三角形、所述扫地机的圆半径以及所述超声波传感器的扫描发散角，求解所述补偿计算区的线段d的长度。
本实施例以扫地机为半径为r的圆形机器，超声波传感器和红外传感器设置于扫地机的圆周上，且红外传感器设置于两个超声波传感器的中间位置为例，详细说明求解线段d的长度的过程。
如图2所示，扫地机圆周周边均匀设置n个超声波传感器,各超声波传感器的发散角为b°。如图第一三角形为等腰三角形，则：圆心角a°＝360/n；则在第一三角形中c°＝(180°-a°)/2；高f＝r*sinc°。第二三角形包括两个全等的直角三角形，根据直角三角形得到直角边g＝r*cosc°，连接圆心o到一个超声波传感器的中心，并做反向延长线，可将发散角b°平均分割，则：b°＝b°/2。由于b°+θ°+c°＝180°，所以θ°＝180°-b°-c°。在第一三角形中，e＝r-f，所以在直角三角形中：(d+e)＝g*tanθ°，即d＝g*tanθ°-e＝r*cosc°*tan(180°-b°-c°)-(r-f)＝r*cos[(180°-a°)/2]*tan[180°-(180°-a°+b°)/2)]-(r-r*sinc°)＝r*cos(90°-a°/2)*tan[90°+(a°-b°)/2)]-r(1-*sinc°)。举例地，扫地机的半径为r，圆周上平均分布6个超声波传感器，可知第一三角形为顶角为60度的等腰三角形，即等腰三角形。超声波传感器的发散角为120度，则发散角的一半为60度，可得到第二三角形的底角为60度，且红外传感器位于超声波传感器中间，即红外传感器将两个超声波传感器之间的圆弧进行了平分，则得到第二三角形也为等边三角形，且第二三角形的高等于
参照图8，本申请另一实施例中，位于两个相邻的超声波传感器之间的红外传感器的数量为两个或两个以上，第一确定单元221，包括：
第四作为子单元2213，用于第一检测边界包括相交的第一边和第二边，将第一边和/或第二边，与第一红外传感器对应的两条第二检测边界围成的区域，作为第一补偿计算区，其中，所述第一红外传感器属于两个或两个以上的红外传感器中的任一个，所述第一补偿计算区属于两个或两个以上的补偿计算区中的任一个；
确定子单元2214，用于按照所述第一补偿计算区的确定过程，确定所有红外传感器的补偿计算区。
本实施例中，当超声波传感器的设置密度较小，探测盲区较大时，可通过在相邻超声波传感器之间设置多个红外传感器，且各红外传感器的发射面朝向不同的方向，以弥补红外传感器做补偿计算时采用直线模型时，补偿计算区占据的探测盲区的比例太小时，漏检较多。此时，可以在同一位置设置多个发射面不同朝向的红外传感器，或两个相邻超声波传感器之间的圆弧上分散设置多个发射面不同朝向的红外传感器。此时，一个红外传感器对应一个补偿计算区，各补偿计算区为各红外传感器的发射边界与第一边和/或第二边围成的区域，上述第一边和第二边分别属于两个相邻的超声波传感器的扫描边界。
参照图9，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储扫地机构图的过程需要的所有数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现扫地机构图的方法。
上述处理器执行上述扫地机构图的方法，所述扫地机上均匀设置多个超声波传感器，每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器，方法包括：获取当前时刻各超声波传感器各自对应的超声波扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第一概率值，获取当前时刻各红外传感器分别对应的红外扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第二概率值，其中，所述红外扫描范围位于所述超声波扫描范围的盲区；根据多个所述超声波传感器分别对待测区域中第一测试点分别反馈的第一概率值，计算所述第一测试点对应的第一代价值，根据待测区域中第二测试点对应的第二概率值，计算所述第二测试点对应的第二代价值，其中，所述第一测试点属于所述待测区域位于所述超声波扫描范围内的任一测试点，所述第二测试点属于所述待测区域位于所述红外扫描范围内的任一测试点；根据第一代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述超声波扫描范围内的所有测试点的超声波代价值，根据第二代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述红外扫描范围内的所有测试点的红外代价值；根据所有测试点的超声波代价值，形成所述待测区域的超声波地图，根据所有测试点的红外代价值，形成所述待测区域的红外地图；将所述待测区域的超声波地图和所述待测区域的红外地图，按照地理位置一一对应的关系进行叠加，得到所述待测区域对应的地图。
上述计算机设备，实现了通过超声波传感器进行构图的技术，相比于现有的碰撞构图，效率高；相比于基于摄像头的视觉slam构图或激光构图，成本低；而且超声波传感器有效探测距离超过3m，有效探测距离足以适应家庭扫地机的工作环境，同时超声波是声呐设备，基于回声定位技术，相比于光敏设备，对环境适应性更好，且不受室内光照或玻璃等特殊反光材料对障碍物的影响，此外，为弥补超声波传感器存在其扫描发散角对于区域之外的检测盲区，影响地图标注的准确性，还通过每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器进行检测补偿。
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现扫地机构图的方法，所述扫地机上均匀设置多个超声波传感器，每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器，方法包括：获取当前时刻各超声波传感器各自对应的超声波扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第一概率值，获取当前时刻各红外传感器分别对应的红外扫描范围内的每个测试点存在障碍物的第二概率值，其中，所述红外扫描范围位于所述超声波扫描范围的盲区；根据多个所述超声波传感器分别对待测区域中第一测试点分别反馈的第一概率值，计算所述第一测试点对应的第一代价值，根据待测区域中第二测试点对应的第二概率值，计算所述第二测试点对应的第二代价值，其中，所述第一测试点属于所述待测区域位于所述超声波扫描范围内的任一测试点，所述第二测试点属于所述待测区域位于所述红外扫描范围内的任一测试点；根据第一代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述超声波扫描范围内的所有测试点的超声波代价值，根据第二代价值的计算过程，得到所述待测区域中位于所述红外扫描范围内的所有测试点的红外代价值；根据所有测试点的超声波代价值，形成所述待测区域的超声波地图，根据所有测试点的红外代价值，形成所述待测区域的红外地图；将所述待测区域的超声波地图和所述待测区域的红外地图，按照地理位置一一对应的关系进行叠加，得到所述待测区域对应的地图。
上述计算机可读存储介质，实现了通过超声波传感器进行构图的技术，相比于现有的碰撞构图，效率高；相比于基于摄像头的视觉slam构图或激光构图，成本低；而且超声波传感器有效探测距离超过3m，有效探测距离足以适应家庭扫地机的工作环境，同时超声波是声呐设备，基于回声定位技术，相比于光敏设备，对环境适应性更好，且不受室内光照或玻璃等特殊反光材料对障碍物的影响，此外，为弥补超声波传感器存在其扫描发散角对于区域之外的检测盲区，影响地图标注的准确性，还通过每两个相邻超声波传感器之间设置红外传感器进行检测补偿。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双速据率sdram(ssrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
需要说明的是，在本文中，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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
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