1.一种用于可移动对象控制的方法，包括：
获取可移动对象(1)的环境的至少一个图像；
获取强度根据所述可移动对象(1)的位置而变化的至少一个信号；
基于所述可移动对象(1)的环境的所述至少一个图像和所述至少一个信号生成至少一个地图(20)；以及
将所述至少一个地图(20)应用于第一算法(31)以获取第二算法(32)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述可移动对象(1)的环境的所述至少一个图像包括至少一个全向图像。
3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：将所述至少一个全向图像转换为至少一个全景图像。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，将所述至少一个地图(20)应用于第一算法(31)以获取第二算法(32)包括：将所述至少一个全景图像和所述至少一个信号应用于所述第一算法(31)以获取所述第二算法(32)。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，将所述至少一个地图(20)应用于第一算法(31)以获取第二算法(32)包括：
对所述至少一个全景图像进行移位；以及
将移位后的至少一个全景图像和所述信号应用于所述第一算法(31)以获取所述第二算法(32)。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二算法(32)是针对与所述信号和所述可移动对象(1)的所述环境的图像相对应的所述可移动对象(1)的位置的算法。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一算法(31)使用深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深度信念网络(DBN)或深度Q网络中的至少一种。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述至少一个地图(20)应用于第一算法(31)以获取第二算法(32)包括：
从所述地图(20)获取所述可移动对象(1)的位置；以及
将所述信号、包含在所述地图(20)中的所述可移动对象(1)的环境的所述图像以及所述可移动对象(1)的位置应用于所述第一算法(31)以获取所述第二算法(32)。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述信号和所述可移动对象(1)的环境的所述图像生成所述至少一个地图(20)包括：
将所述信号和所述可移动对象(1)的环境的所述图像中的至少一个分组成多个组；
为所述多个组中的每个组获取子地图从而得到多个子地图；以及
通过组合所述多个子地图生成所述地图(20)。
10.一种可移动对象(1)，包括：
图像获取器，所述图像获取器被配置为获取可移动对象(1)的环境的图像；
通信器，所述通信器被配置为接收强度根据所述可移动对象(1)的位置而变化的外部信号；以及
控制器，所述控制器被配置为基于所述外部信号和所述可移动对象(1)的环境的所述图像生成地图(20)，并将所述地图(20)应用于第一算法(31)以获取第二算法(32)。
11.根据权利要求10所述的可移动对象(1)，其中，所述可移动对象(1)的环境的所述图像包括全向图像。
12.根据权利要求11所述的可移动对象(1)，其中，所述控制器进一步被配置为将所述全向图像转换为全景图像，并将所述全景图像应用于所述第一算法(31)。
13.根据权利要求12所述的可移动对象(1)，其中，所述控制器进一步被配置为，当对所述全景图像移位至少一次时，将移位后的全景图像应用于所述第一算法(31)。
14.根据权利要求10所述的可移动对象(1)，进一步包括方位检测器，所述方位检测器被配置为获取与所述可移动对象(1)的方位有关的信息，其中
所述控制器进一步将与所述可移动对象(1)的方位有关的所述信息应用于所述第一算法(31)以获取所述第二算法(32)。
15.根据权利要求10所述的可移动对象(1)，其中
所述控制器进一步被配置为将所述外部信号和所述可移动对象(1)的环境的所述图像分组成多个组，为所述多个组中的每个组获取子地图从而得到多个子地图，并将所述多个子地图组合以生成地图(20)；或
当发起位置确定操作时，所述控制器进一步被配置为将所述图像获取器获取的所述可移动对象(1)的环境的所述图像以及所述通信器接收的所述信号应用于所述第二算法(32)，来确定所述可移动对象(1)的位置。