1.一种用于由自主式机器人(100)上的计算机确定在所述机器人的环境中的障碍物不存在和存在中的至少一种的概率的像素图的方法，所述方法的特征在于其包括：
-在所述机器人上的存储器中初始化在所述机器人周围限定并实质上关联到所述机器人的初始图，所述图具有预先限制并由预定尺寸的像素铺设，其中，在每个像素中的障碍物不存在或存在中的至少一种的概率的值被设置为预定值(310)；
-至少从感测过程获取表示在所述机器人的环境中的障碍物不存在和存在中的至少一种的数据(331，332)；
-将用于至少以下操作的过程同时应用于所述初始图：
根据所述数据更新在所述初始图的至少一个像素中的障碍物不存在和存在中的至少一种的概率的值(330)；
将先前观察的障碍物不存在或存在的所述概率修改为更接近预定值的值(320)；
其中，只要所述机器人保持在预定数量的像素内，所述初始图就在固定参考系中保持静止，并且在所述机器人移动到所述预定数量的像素之外时，所述初始图随着所述机器人移动。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述初始图的限制被预先确定为所述机器人会面对直接碰撞威胁的区域的尺寸的函数(510)。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，像素的所述预定尺寸被选择为碰撞避免距离的函数。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述初始图限定正方形(510)。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，在修改先前观察的障碍物不存在和存在中的一种的所述概率(320)和用于初始化所述图(310)的过程中的所述预定值是表示确定的障碍物存在的值与表示确定的障碍物不存在的值的平均值。
6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法，其中，所述图是障碍物不存在的概率的图，所述障碍物不存在的概率是在0与1之间的数字，其中，0表示确定的障碍物存在(710)，1表示确定的障碍物不存在(720)，并且0.5表示未知的障碍物存在(730)。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，用于给障碍物和未知像素定界的阈值Tsobs被限定为在区间[0；0.5]中的数字，并且用于给无障碍物和未知像素定界的阈值被限定为在区间[0.5；1]中的数字。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，根据所述障碍物阈值和预定的收敛时间Τconv通过以下公式来限定用于修改所述障碍物不存在的概率的时间演变比Rtemp：Rtemp＝exp(ln(1-2.0*Tsobs)/(Τconv*更新频率))。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，修改先前观察的所述障碍物不存在的概率(320)的过程使用了用于根据图310中的像素的值VC310计算图320中的所述像素的值VC320的几何分布定律：VC320＝Rtemp*(VC310-0.5)+0.5。
10.根据权利要求1至9中的任一项所述的方法，其中，为多个补充的感测过程初始化多个初始图(340，350)，并且所述多个图被同时合并成融合图(360)。
11.根据权利要求8和权利要求10所述的方法，其中，合并所述多个初始图(340，350)使用了预定阈值Tsobs和Tsfree并且满足：
-障碍物不存在的概率低于初始图(910a,910b)中的至少一个图中的阈值Tsobs的每个像素是融合图(910c)中的障碍物；
-不是所述融合图(910c)中的障碍物且障碍物不存在的概率高于初始图(920a,920b)中的至少一个图中的阈值Tsfree的每个像素是融合图(920c)图中的无障碍物像素。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，合并所述多个初始图(340，350)包括以下步骤：
-产生第一预融合图和第二预融合图；
-将所述第一预融合图中的像素中的障碍物不存在的概率的值设置为所述多个初始图(340，350)中的同一像素中的不存在的概率的值中的最小值；
-将所述第二预融合图中的像素中的障碍物不存在的概率的值设置为所述多个初始图(340，350)中的同一像素中的不存在的概率的值中的最大值；
-将所述第一预融合图中的值低于所述障碍物的阈值Tsobs的像素中的障碍物不存在的概率的值设置为0；
-将所述第一预融合图中的值高于所述障碍物的阈值Tsobs的像素中的障碍物不存在的概率的值设置为1；
-将所述融合图(360)中的像素中的障碍物不存在的概率的值设置为所述第一预融合图和所述第二预融合图中的同一像素中的不存在的概率的值中的最小值。
13.根据权利要求10至12中的任一项所述的方法，其中，使用从不同的传感器组获取的数据来更新在所述多个初始图当中的每个图，所述数据对观察相同类型的障碍物的传感器进行分组。
14.根据权利要求13所述的方法，其中：
-第一组传感器对在所述机器人上的激光传感器进行分组；
-第二组传感器对在所述机器人上的3D相机进行分组；
-第三组传感器对在所述机器人上的超声传感器进行分组；
-第四组传感器对在所述机器人上的接触传感器进行分组。
15.根据权利要求1至14中的任一项所述的方法，其中，至少从感测过程获取表示在所述机器人的所述环境中的障碍物不存在和存在中的至少一种的数据的步骤至少包括：
-从所述传感器获取原始数据值(400)；
-使用机器人运动关节模型(410)和角关节传感器(420)来创建与所述传感器(430)相关联的6D传感器变换；
-使用所述6D传感器变换(430)和所述原始数据(400)来创建表示由所述传感器观察的障碍物的一组3D点(440)。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，根据所述数据更新所述初始图中的至少一个像素中的障碍物不存在和存在中的至少一种的概率的值至少包括：
-至少填充至少一个2D像素，其中，至少一个3D点(440)被找出有表示确定的障碍物存在的值(710,830a,840b,870c,870d)；
-填充在所述至少一个像素与具有表示确定的障碍物不存在的值(720,820a,850b,860c,860d)的所述传感器的位置之间的线中的每个像素。
17.一种自主式机器人(100)，其至少包括：
-多个定向距离传感器；
-机器人运动关节模型(410)；
-机载存储器，其用于存储在所述机器人周围限定并实质上关联到所述机器人的初始图，所述图具有预定的限制并由预定尺寸的像素铺设，障碍物存在或不存在中的至少一种的概率的值被存储在所述机载存储器中；
-用于通过将每个像素的值设置为预定值来初始化所述初始图的模块；
-用于从至少一个所述定向距离传感器来获取表示在所述机器人的环境中的障碍物不存在和存在中的至少一种的数据的模块；
-用于将用于至少以下操作的过程同时应用于所述图的模块：
根据所述数据更新在所述初始图的至少一个像素中的障碍物不存在和存在中的至少一种的概率的值；
将先前观察的障碍物不存在和存在中的一种的概率修改为更接近预定值的值(320)；
其中，只要所述机器人保持在预定数量的像素内，所述初始图就在固定参考系中保持静止，并且在所述机器人移动到所述预定数量的像素之外时，所述初始图随着所述机器人移动。
18.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，其包括用于使计算机实现确定在机器人的环境中的障碍物不存在和存在中的至少一种的概率的像素图的方法的代码单元，所述计算机程序产品的特征在于其至少包括：
-用于在存储器中初始化在自主式机器人周围限定并实质上关联到所述机器人的初始图的模块，所述图具有预定限制并由预定尺寸的像素铺设，其中，在每个像素中的障碍物不存在和存在中的至少一种的概率的值被设置为预定值；
-用于从至少第一类型的感测过程获取表示在所述机器人的环境中的障碍物不存在和存在中的至少一种的数据的模块；
-用于将用于至少以下操作的过程同时应用于所述初始图的模块：
根据所述数据更新在所述初始图的至少一个像素中的障碍物不存在和存在中的至少一种的概率的值；
将先前观察的障碍物不存在或存在的所述概率修改为更接近预定值的值(320)；
其中，只要所述机器人保持在预定数量的像素内，所述初始图就在固定参考系中保持静止，并且在所述机器人移动到所述预定数量的像素之外时，所述初始图随着所述机器人移动。