信息采集方法、设备及存储介质与流程

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种信息采集方法、设备及存储介质。

背景技术：

随着人工智能技术的发展，机器人逐渐进入人们的日常生活，给人们的生活带来极大的便利。例如，扫地机器人可以自动进行房间的清洁，节省了大量的人力和物力成本。

现有扫地机器人上通常设有激光雷达或摄像头等传感器，利用这些传感器采集周期环境信息，以便构建环境地图或在行进过程中进行避障。但是，现有扫地机器人上的传感器可能无法检测到地面上一些低矮的障碍物，因此，在清扫或者移动过程中，容易发生碰撞、缠绕等问题。

技术实现要素：

本申请的多个方面提供一种信息采集方法、设备及存储介质，用以解决自主移动设备在行进过程中无法检测到低矮障碍物的问题，提高采集环境信息的丰富度和准确度。

本申请实施例提供了一种环境信息采集方法，该方法适用于自主移动设备，所述方法包括：在行进过程中，利用自主移动设备上的结构光模组采集前方区域内的障碍物信息；在所述结构光模组采集到障碍物信息的情况下，所述自主移动设备在所述结构光模组的盲区范围之外，针对所述盲区范围执行补漏动作；在执行所述补漏动作的过程中，利用所述结构光模组补充采集所述盲区范围内的障碍物信息。

本申请实施例还提供了一种自主移动设备，包括：设备本体，所述设备本体上设有结构光模组、处理器以及存储有计算机程序的存储器；所述处理器，用于执行所述计算机程序，以用于：在所述自主移动设备行进过程中，利用结构光模组采集前方区域内的障碍物信息；在所述结构光模组采集到障碍物信息的情况下，在所述结构光模组的盲区范围之外，针对所述盲区范围执行补漏动作；在执行所述补漏动作的过程中，利用所述结构光模组补充采集所述盲区范围内的障碍物信息。

本申请实施例还提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序被处理器执行时，致使所述处理器至少实现以下动作：在所述自主移动设备行进过程中，利用结构光模组采集前方区域内的障碍物信息；在所述结构光模组采集到障碍物信息的情况下，在所述结构光模组的盲区范围之外，针对所述盲区范围执行补漏动作；在执行所述补漏动作的过程中，利用所述结构光模组补充采集所述盲区范围内的障碍物信息。

在本申请实施例中，自主移动设备可通过结构光模组采集环境信息，并通过执行补漏动作补充采集结构光模组盲区范围内的障碍物信息，使自主移移动设备在执行任务过程中探测到更丰富准确的环境信息，避免遗漏较低矮的障碍物信息。进一步，根据探测到的障碍物信息可实现避障和构建环境地图，为后续的执行作业任务及避障提供基础。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1a为本申请实施例提供的一种结构光模组的结构示意图；

图1b为本申请实施例提供的另一种结构光模组的结构示意图；

图2a为本申请实施例提供的一种自主移动设备探测障碍物的过程示意图；

图2b为本申请实施例提供的另一种自主移动设备探测障碍物的过程示意图；

图3a为本申请实施例提供的一种信息采集方法的流程示意图；

图3b为本申请实施例提供的又一种自主移动设备探测障碍物的过程示意图；

图3c为本申请实施例提供的再一种自主移动设备探测障碍物的过程示意图；

图3d为本申请实施例提供的再一种自主移动设备探测障碍物的过程示意图；

图4a为本申请实施例提供的一种避障方法的流程示意图；

图4b为本申请实施例提供的一种自主移动设备避障的过程示意图；

图5a为本申请实施例提供的一种环境地图构建方法的流程示意图；

图5b为本申请实施例提供的一种自主移动设备环绕障碍物行进过程的示意图；

图5c为本申请实施例提供的另一种自主移动设备环绕障碍物行进过程的示意图；

图6a为本申请实施例提供的一种扫地机器人执行清扫任务的流程示意图；

图6b为本申请实施例提供的一种扫地机器人边执行清扫任务边构建环境地图的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种自主移动设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

针对现有自主移动设备可能无法采集到低矮障碍物信息的问题，在本申请实施例中，自主移动设备带有结构光模组，利用带有深度信息的结构光模组采集周围环境信息，可在行进过程中精确地探测低矮障碍物的信息，有利于提升自主移动设备采集环境信息的丰富度和准确度，进而有利于自主移动设备在行进过程中进行避障和构建环境地图。

在介绍本申请实施例的解决方案之前，首先对结构光模组进行简单介绍。在本申请实施例中，结构光模组设置于自主移动设备上，例如可以设置在自主移动设备的正前方、左侧方、右侧方或后方等，用于采集自主移动设备在行进过程中的周围的环境信息。图1a为本申请实施例的结构光模组的结构示意图，如图1a所示，结构光模组30包括：摄像头模组31和分布于摄像头模组31两侧的线激光传感器32。

在结构光模组30中，线激光传感器32用于向外发射线激光；摄像头模组31负责采集线激光探测到的环境图像。其中，线激光传感器32发射出去的线激光位于摄像头模组31的视场范围内，线激光可帮助探测摄像头模组视场角内的物体的轮廓、高度和/或宽度等信息，摄像头模组31可采集由线激光探测到的环境图像。在本申请各实施例中，摄像头模组31采集到的环境图像包含线激光遇到地面或者物体表面后形成的激光线段。

其中，摄像头模组31的视场角包括垂直视场角和水平视场角。在本实施例中，并不限定摄像头模组31的视场角，可以根据应用需求来选择具有合适视场角的摄像头模组31。只要线激光传感器32发射出去的线激光位于摄像头模组31的视场范围内即可，至于线激光在物体表面形成的激光线段与水平面之间的角度不做限定，例如可以平行或垂直于水平面，也可以与水平面之间成任意角度，具体可根据应用需求而定。

在本申请实施例中，并不限定线激光传感器32的实现形态，可以是任何能够发射线激光的设备/产品形态。例如，线激光传感器32可以是但不限于：激光管。同理。也不限定摄像头模组31的实现形态。凡是可以采集环境图像的视觉类设备均适用于本申请实施例。例如，摄像头模组31可以包括但不限于：单目摄像头、双目摄像头等。

在本申请实施例中，也不限定线激光传感器31发射线激光的波长，波长不同，线激光的颜色会不同，例如可以是红色激光、紫色激光等。相应地，摄像头模组30可以采用能够采集线激光传感器32发射出的线激光的摄像头模组31。与线激光传感器32发射线激光的波长适配，例如，摄像头模组31还可以是红外摄像头、紫外线摄像头、星光摄像机、高清摄像头等。

在本申请实施例中，并不限定线激光传感器32的数量，例如可以是两个或者两个以上。对于分布于摄像头模组31每一侧的线激光传感器32的数量也不做限定，摄像头模组31每一侧的线激光传感器32的数量可以是一个或多个；另外，两侧的线激光传感器32的数量可以相同，也可以不相同。在图1a中，以摄像头模组31两侧各设置一个线激光传感器32为例进行图示，但并不限于此。又例如，摄像头模组31的左右侧均设置2个、3个或5个线激光传感器32等。当然，在本申请实施例中，对线激光传感器32的安装位置、安装角度等，以及线激光传感器32与摄像头模组31之间的安装位置关系等均不做限定。

另外，在本申请实施例中，也不限定线激光传感器32在摄像头模组31两侧的分布形态，例如可以是均匀分布，也可以是非均匀分布，可以是对称分布，也可以是非对称分布。其中，均匀分布和非均匀分布可以是指分布于摄像头模组31同一侧的线激光传感器32之间可以是均匀分布或非均匀分布，当然，也可以理解为：分布于摄像头模组31两侧的线激光传感器32从整体上来看是均匀分布或非均匀分布。对于对称分布和非对称分布，主要是指分布于摄像头模组31两侧的线激光传感器32从整体上看是对称分布或非对称分布。这里的对称既包括数量上的对等，也包括安装位置上的对称。例如，在图1a所示的结构光模组30中，线激光传感器32的数量为两个，且两个线激光传感器32对称分布于摄像头模组31两侧。

在本申请实施例中，也不限定线激光传感器32与摄像头模组31之间的安装位置关系，凡是线激光传感器32分布在摄像头模组31两侧的安装位置关系均适用于本申请实施例。其中，线激光传感器32与摄像头模组31之间的安装位置关系，与结构光模组30的应用场景相关。可根据结构光模组30的应用场景，灵活确定线激光传感器32与摄像头模组31之间的安装位置关系。

进一步可选地，如图1b所示，本申请实施例的结构光模组30还可以包括主控单元33，主控单元33可控制摄像头模组31和线激光传感器32进行工作；可选地，主控单元33一方面对摄像头模组31进行曝光控制，另一方面可控制线激光传感器32在摄像头模组31曝光期间对外发射线激光，以便于摄像头模组31采集由线激光探测到的环境图像。进一步，如图1b所示，结构光模组30还可以包括激光驱动电路34。激光驱动电路34与线激光传感器32电连接，主要用于放大发给线激光传感器32的控制信号。在图1b所示结构光模组30中，并不限定激光驱动电路34的数量，不同的线激光传感器32可以共用一个激光驱动电路34，也可以是一个线激光传感器32对应一个激光驱动电路34。在图1b所示结构光模组30中，一个线激光传感器32对应一个激光驱动电路34，且激光驱动电路34与线激光传感器32电连接。激光驱动电路34主要用于放大主控单元33发给线激光传感器32的控制信号，并将放大后的控制信号提供给线激光传感器32，以控制线激光传感器32工作。在本申请实施例中，并不对激光驱动电路34的电路结构进行限定，凡是可以放大信号并可将放大后的信号给到线激光传感器32的电路结构均适用于本申请实施例。

需要说明的是，结构光模组30可以不包含控制单元33，在这种情况下，自主移动设备的处理器可以直接与摄像头模组31和线激光传感器32电气连接，并直接控制摄像头模组31和线激光传感器32工作。或者，在结构光模组30包含控制单元33的情况下，控制单元33与摄像头模组31和线激光传感器32电气连接，并与自主移动设备的处理器电气连接；自主移动设备的处理器可通过结构光模组30中的控制单元33间接控制摄像头模组31和线激光传感器32工作。

在本申请实施例中，结构光模组30包括位于摄像头模组31左右两侧的线激光传感器32可在多平面内扫描障碍物信息，而且还可以采集到自主移动设备(或者说是结构光模组30)与探测到的障碍物之间的距离信息，随着自主移动设备的移动，自主移动设备与障碍物之间的距离会发生变化，且这种距离变化信息会体现在结构光模组30采集到的环境图像中，换句话说，结构光模组30采集到的环境图像中带有深度信息，基于该深度信息不仅可以精确地采集到较高障碍物，也可以精确地对低矮障碍物进行测距、测高、识别和三维环境重建，这解决了自主移动设备在行进过程中无法检测到低矮障碍物的问题，有利于提升自主移动设备采集环境信息的丰富度和准确度，进而有利于自主移动设备基于采集到的环境信息更加准确地避障或构建环境地图。

进一步，如图2a所示，由于结构光模组30发射出的线激光的光带较窄，在自主移动设备上固定位置安装使用时，由于安装位置和角度的限制，结构光模组30具有一定的有效量程，该有效量程至少包括结构光模组30所能探测到的其前方区域内的最远距离，在与障碍物的距离超过结构光模组30的有效量程时，结构光模组30将不能检测到障碍物信息。如图2b所示，在本实施例中，将结构光模组30在其有效量程范围内无法探测到的区域，即两束交叉的线激光之间的区域，称为结构光模组30的盲区范围，盲区范围的大小与结构光模组30在自主移动设备上的安装位置和角度、所使用的线激光发射器的类型等因素有关，对此不做限定。本申请实施例提出了一种环境信息采集方法，可在利用结构光模组采集前方区域内障碍物信息的过程中，补充采集结构光模组盲区范围内的障碍物信息，有利于进一步提高采集到的障碍物信息的丰富度和准确度，可以更加全面的采集环境信息。下面结合附图，对本申请实施例提供的环境信息采集方法进行详细说明。

图3a为本申请实施例提供的一种环境信息采集方法的流程图，该方法适用于自主移动设备，如图3a所示，方法包括：

31a、在行进过程中，利用自主移动设备上的结构光模组采集前方区域内的障碍物信息。

32a、在结构光模组采集到障碍物信息的情况下，自主移动设备在结构光模组的盲区范围之外，针对盲区范围执行补漏动作。

33a、在执行补漏动作的过程中，利用结构光模组补充采集盲区范围内的障碍物信息。

在本申请实施例中，自主移动设备带有结构光模组，并可利用结构光模组采集行进方向上前方区域内的障碍物信息。由上述实施例介绍的结构光模组的结构可知，结构光模组在探测环境信息时是通过位于摄像头模组两侧的线激光传感器在摄像头曝光期间发射线激光，进而由摄像头模组在曝光期间采集包含激光线段的环境图像来实现的，摄像头模组采集到的环境图像中包含被线激光探测到的障碍物信息。由于摄像头模组两侧线激光传感器受安装位置和角度的限制，如图2b所示，在自主移动设备行进过程中，可以利用结构光模组采集其有效量程范围内的障碍物信息，但是在结构光模组的盲区范围内的障碍物信息却无法采集到。为了能够更丰富、准确地采集包括盲区范围内的障碍物信息，在本申请实施例中，自主移动设备可在结构光模组采集到障碍物信息的情况下，在结构光模组的盲区范围之外，针对该盲区范围执行补漏动作，并在执行补漏动作的过程中，利用结构光模组补充采集该盲区范围内的障碍物信息，使得自主移动设备在整个行进过程中，能够采集更为丰富、完整的障碍物信息，避免遗漏盲区范围内的障碍物信息，为后续作业过程中的避障和/或构建环境地图提供基础。

在此说明，结构光模组的盲区范围与自主移动设备的行进方向有关系，自主移动设备的行进方向不同，结构光模组的盲区范围就会有所不同，这里的不同主要是指盲区范围所在方向不同。在本申请实施例中，结构光模组的盲区范围可以理解为：在自主移动设备的行进方向上，结构光模组在其有效量程范围内无法探测到的区域。基于该定义，若结构光模组在自主移动设备的某个行进方向上探测到障碍物，为便于描述和区分，将结构光模组探测到障碍物信息时自主移动设备所在的行进方向记为目标行进方向，则可在结构光模组在该目标行进方向上的盲区范围之外，针对结构光模组在该目标行进方向上的盲区范围执行补漏动作，并在执行补漏动作的过程中，利用结构光模组补充采集结构光模组在该目标行进方向上的盲区范围内的障碍物信息。

在本申请实施例中，在结构光模组的盲区范围之外针对该盲区范围执行补漏动作，有利于充分采集盲区范围内的障碍物信息。其中，可以预先根据结构光模组的安装位置和角度，预先计算出结构光模组的盲区范围，并将该盲区范围转换为自主移动设备与障碍物之间的距离，记为盲区范围对应的边界距离。根据结构光模组的安装位置和角度的不同，结构光模组的盲区范围会有所不同，相应地，与该盲区范围对应的边界距离也会有所不同。另外，本申请实施例中并不限定边界距离的取值，例如可以能是3cm、5cm、10cm、0.3m、0.5m等。自主移动设备可以预先存储与结构光模组的盲区范围对应的边界距离。基于此，在结构光模组采集到障碍物信息的情况下，可以根据采集到的障碍物信息，计算出自主移动设备与探测到的障碍物之间的距离；通过将该距离与边界距离进行比较，在该距离大于所述边界距离的情况下，可在当前位置处针对结构光模组的盲区范围执行补漏动作，并在执行补漏动作的过程中，利用结构光模组补充采集该盲区范围内的障碍物信息。

进一步，为了在更加合理地的位置处针对结构光模组的盲区范围执行补漏动作，除了边界距离之外，本申请实施例还可以设定一距离阈值，该距离阈值也是自主移动设备到探测到的障碍物之间的某个距离值，该距离阈值大于边界距离，且由该设定距离阈值与边界距离界定出一距离范围，如图3b所示。基于此，自主移动设备在结构光模组采集到障碍物信息时，可根据结构光模组采集到的障碍物信息，计算自主移动设备与障碍物之间的距离；在该距离介于设定距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间时，针对结构光模组此时的盲区范围执行补漏动作；以及在执行补漏动作的过程中，利用结构光模组补充采集该盲区范围内的障碍物信息，从而确保在执行补漏动作过程中能够成功补充采集到盲区范围内的障碍物信息，以避免在较远距离处开始执行补漏动作时导致无法或不能全面采集盲区范围内的障碍物信息。

进一步，在自主移动设备与障碍物之间的距离大于或等于设定的距离阈值的情况下，自主移动设备可继续向障碍物移动，直至其与障碍物之间的距离大于设定距离阈值且小于或等于盲区对应的边界距离(即介于设定距离阈值与边界距离之间)时，针对结构光模组此时的盲区范围执行补漏动作；或者，在自主移动设备与障碍物之间的距离小于盲区范围对应的边界距离的情况下，自主移动设备后退以远离障碍物，直至其与障碍物之间的距离介于设定距离阈值与边界距离之间时，针对结构光模组此时的盲区范围执行补漏动作，以保证在执行补漏动作过程中能够成功地补充采集盲区范围内的障碍物信息。

在本申请实施例中，并不限定自主移动设备向障碍物靠近时的移动速度，例如自主移动设备可以以匀速方式继续向障碍物移动，也可以非匀速方式继续向障碍物移动，所述非匀速方式包括但不限于：减速方式或加速方式。在一可选实施例中，在结构光模组探测到障碍物信息的情况下，若自主移动设备计算出其与障碍物之间的距离大于设定距离阈值，则可以以减速方式继续向障碍物移动，直至其与障碍物之间的距离小于设定距离阈值且大于盲区范围对应的边界距离，例如可在其与障碍物之间的距离等于边界距离与自主移动设备一半宽度之和时，开始针对结构光模组此时的盲区范围执行补漏动作。另外，减速方式可以是匀减速，也可以是非匀减速；相应地，加速方式可以是匀加速，也可以是非匀加速。

同理，在本申请实施例中，也不限定自主移动设备向后退以远离障碍物时的移动速度，例如自主移动设备可以以匀速方式后退以远离障碍物，也可以非匀速方式后退以远离障碍物，所述非匀速方式包括但不限于：减速方式或加速方式。在一可选实施例中，在结构光模组探测到障碍物信息的情况下，若自主移动设备计算出其与障碍物之间的距离小于盲区范围对应的边界距离，则可以以加速方式后退以远离障碍物，直至其与障碍物之间的距离小于设定距离阈值且大于盲区范围对应的边界距离，例如可在其与障碍物之间的距离等于边界距离与自主移动设备一半宽度之和时，开始针对结构光模组此时的盲区范围执行补漏动作。另外，减速方式可以是匀减速，也可以是非匀减速；相应地，加速方式可以是匀加速，也可以是非匀加速。

在本申请实施例中，并不限定自主移动设备在结构光模组的盲区范围之外，针对盲区范围所执行的补漏动作，凡是能够让结构光模组在自主移动设备执行补漏动作过程中成功采集到其在补漏动作执行之前的盲区范围内的障碍物信息的动作均适用于本申请实施例。下面对自主移动设备可执行的补漏动作进行举例说明：

补漏动作1：在结构光模组采集到障碍物信息的情况下，自主移动设备在结构光模组的盲区范围之外进行原地旋转。在本实施例中，自主移动设备通过原地旋转可以改变结构光模组的探测范围，随着自主移动设备的旋转，结构光模组的探测范围不断发生变化，结构光模组在自主移动设备原地旋转之前的盲区范围内的障碍物信息会被探测到。在此，并不限定自主移动设备的旋转方向，自主移动设备可以进行顺时针旋转，也可以进行逆时针旋转。由于结构光模组以交叉发射的形式发射两条线激光，因此，在自主移动设备旋转的过程中，两条激光线也会沿着旋转的方向而旋转，如图3c所示，自主移动设备在原地沿顺时针方向旋转，在旋转的过程中，沿着旋转方向，后边的激光线会探测到结构光模组在自主移动设备开始旋转之前的盲区范围，达到补充采集结构光模组在自主移动设备开始旋转之前的盲区范围内的障碍物信息的目的。在本申请实施例中，对于自主移动设备原地旋转的圈数不做限定，随着自主移动设备旋转圈数的增加，能够探测到的障碍物信息的丰富度也会增加，自主移动设备可根据具体的作业情况，设定一旋转圈数阈值来控制自主移动设备旋转的圈数。进一步可选地，也不限定自主移动设备在执行补漏动作与向障碍物移动的动作之间的关系，例如，自主移动设备可以停止移动并在停止移动的位置处进行原地旋转，也可以在预设距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间，边向障碍物移动边旋转，可根据具体的作业情况进行控制，在此不做过多限定。

补漏动作2：在结构光模组采集到障碍物信息的情况下，自主移动设备在结构光模组的盲区范围之外进行差动旋转。在本实施例中，差动旋转是指自主移动设备在原地以其垂直于地面的中轴线为中心，左右交替旋转。自主移动设备通过原地差动旋转可以改变结构光模组的探测范围，随着自主移动设备的差动旋转，结构光模组的探测范围不断发生变化，结构光模组在自主移动设备原地差动旋转之前的盲区范围内的障碍物信息会被探测到。在此，并不限定自主移动设备左右旋转的次数，例如，自主移动设备可以先向左旋转一次再向右旋转一次，也可以先向左旋转多次再向右旋转多次；进一步，也不限定自主移动设备左右旋转的频率，例如，自主移动设备向左旋转与向右旋转的频率可以相同，也可以不同；进一步，也不限定自主移动设备左右旋转的角度，例如，自主移动设备可以向左或向右分别旋转30°、60°、90°、180°等。由于结构光模组以交叉发射的形式发射两条线激光，因此，在自主移动设备差动旋转的过程中，两条激光线也会沿着旋转的方向而旋转，如图3d所示，自主移动设备原地进行差动旋转的过程中，沿着旋转方向，后边的激光线会探测到结构光模组在自主移动设备开始旋转之前的盲区范围，达到补充采集结构光模组在自主移动设备开始旋转之前的盲区范围内的障碍物信息的目的。在本申请实施例中，对于自主移动设备原地差动旋转的次数不做限定，随着自主移动设备差动旋转次数的增加，能够探测到的障碍物信息的丰富度也会增加，自主移动设备可根据具体的作业情况，设定一差动旋转次数阈值来控制自主移动设备差动旋转的次数。进一步可选地，也不限定自主移动设备在执行补漏动作与向障碍物移动的动作之间的关系，例如，自主移动设备可以停止移动并在停止移动的位置处进行原地差动旋转，也可以在预设距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间，边向障碍物移动边差动旋转，可根据具体的作业情况进行控制，在此不做过多限定。

补漏动作3：在结构光模组采集到障碍物信息的情况下，自主移动设备在结构光模组的盲区范围之外在多个方向上移动。在本实施例中，自主移动设备在多个方向上移动可以改变结构光模组的探测范围，随着自主移动设备移动和方向的改变，结构光模组的探测范围不断发生变化，结构光模组在自主移动设备在多个方向上移动之前的盲区范围内的障碍物信息会被探测到。在此，并不限定自主移动设备具体朝哪个方向移动，只要是能够改变自主移动设备的方向，并且在自主移动设备移动过程中，激光线能探测到结构光模组在自主移动设备移动之前的盲区范围，达到补充采集结构光模组在自主移动设备移动之前的盲区范围内的障碍物信息的目的即适用于本实施例。例如，自主移动设备可以保持其正前方的方向不变，沿着与其正前方垂直的水平方向左右移动；或者，自主移动设备可以“z”或“s”型轨迹向障碍物移动；或者，自主移动设备可以沿任一不规则轨迹移动等。由于结构光模组以交叉发射的形式发射两条线激光，因此，在自主移动设备向多个方向移动的过程中，两条激光线的方向也会沿着移动的方向而改变，进而，激光线可探测到结构光模组在自主移动设备移动之前的盲区范围，采集该盲区范围内的障碍物信息。

补漏动作4：在结构光模组采集到障碍物信息的情况下，自主移动设备在结构光模组的盲区范围之外在不同于当前行进方向的另一方向上移动。在本实施例中，自主移动设备在不同于当前行进方向的另一方向上移动可以改变结构光模组的探测范围，随着自主移动设备移动和方向的改变，结构光模组的探测范围不断发生变化，结构光模组在自主移动设备在不同于当前行进方向的另一方向上移动之前的盲区范围内的障碍物信息会被探测到。在此，并不限定自主移动设备具体朝哪个方向移动，只要是能够改变自主移动设备的方向，并且在自主移动设备移动过程中，激光线能探测到结构光模组在自主移动设备移动之前的盲区范围，达到补充采集结构光模组在自主移动设备移动之前的盲区范围内的障碍物信息的目的即适用于本实施例。例如，可以将自主移动设备沿正前方的中轴线作为分界线，自主移动设备可以向当前行进方向的左侧移动，也可以向当前行进方向的右侧移动等。由于结构光模组以交叉发射的形式发射两条线激光，因此，在自主移动设备向不同于当前行进方向的另一方向上移动的过程中，两条激光线的方向也会沿着移动的方向而改变，进而，激光线可探测到结构光模组在自主移动设备移动之前的盲区范围，采集该盲区范围内的障碍物信息。

在本申请实施例中，除了上述实施例中提到的自主移动设备执行补漏动作的方式外，也可以将上述一种或多种方式进行结合，以对盲区范围执行补漏动作，采集盲区范围内的障碍物信息，在此不做过多说明。

在本申请实施例中，针对不同的场景，自主移动设备在利用结构光模组补充采集盲区范围内的障碍物信息之后可以执行不同的动作，例如，自主移动设备可以根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息进行避障和/或根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息构建环境地图。下面结合附图对具体的场景实施例进行说明。

场景实施例1：

图4a为本申请实施例提供的一种避障方法的流程示意图，如图4a所示，在图3a中的步骤33a之后，还包括：

44a、根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息，规划绕开障碍物的第一行进路径。

45a、沿第一行进路径继续行进直至绕过障碍物为止；其中，障碍物是与补充采集到的和之前采集到的障碍物信息对应的障碍物。

在本申请实施例中，自主移动设备根据在正常行进过程中探测到的障碍信息以及在执行补漏动作过程中补充采集到的盲区范围内的障碍物信息，可以获得障碍物在自主移动设备一侧较为完整的信息，基于此，可以确定绕开该障碍物的第一行进路径，沿着第一行进路径继续行进，直至绕过障碍物，实现避障的目的。

在本申请实施例中，并不限定自主移动设备根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息，规划绕开障碍物的第一行进路径的实施方式。在一可选实施例中，可根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息确定已经采集到的障碍物上的点，并对已采集到的障碍物上的点进行膨胀，基于膨胀后的障碍物上的点确定障碍物的边界轮廓，并根据边界轮廓，规划绕开障碍物的第一行进路径。例如，以自主移动设备采用差动旋转的方式补充采集盲区范围内的障碍物信息为例，自主移动设备根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息确定已经采集到的障碍物上的点，即图3d中实线上的点；对已采集到的障碍物上的点进行膨胀，基于膨胀后的障碍物上的点确定障碍物的边界轮廓，如图4b所示的边界轮廓线；进一步，自主移动设备根据所确定的障碍物的边界轮廓线规划出第一行进路径，即图4b中带箭头的曲线所示。自主移动设备沿着第一行进路径继续行进可绕过障碍物。

在本申请实施例中，对于障碍物上点的膨胀程度不做限定，为了保证自主移动设备在沿边模式下行进时不“刮蹭”到障碍物，该膨胀的最小程度以自主移动设备沿着障碍物行进时不碰触障碍物为准。其中，沿边模式是指自主移动设备的某一侧沿着障碍物行进，例如，以自主移动设备行进的方向为正方向，若自主移动设备在其左侧贴近障碍物的情况下行进，则称为左沿边模式，若自主移动设备在其右侧贴近障碍物的情况下行进，则称为左沿边模式。如图4b所示，自主移动设备在探测到障碍的边界后，可将探测到的障碍物上的点进行膨胀，得到如图4b所示的边界轮廓，进一步，自主移动设备可向障碍物移动，以达到边界轮廓的位置并以右沿边模式沿着边界轮廓继续行进，直至自主移动设备行进到障碍物边界，并在其前行方向上探测不到障碍物信息，即绕过障碍物。

在本申请实施例中，不限定自主移动设备规划绕开障碍物的第一行进路径的方式，自主移动设备可以先规划第一行进路径，再沿着规划好的第一行进路径行进，也可以边行进边规划第一行进路径，在此不做过多限定。在本申请实施例中，也不限定自主移动设备选择第一行进路径的方向，自主移动设备可以确定第一次探测到障碍物边界一侧为第一行进路径的方向，也可以通过补漏动作探测到障碍物两侧边界后，选择其中一侧作为第一行进路径的方向，或者根据障碍物两侧边界周围的环境信息，选择其中一个更容易绕过障碍物的一侧作为第一行进路径的方向，在此不做过多限定。

场景实施例2：

图5a为本申请实施例提供的一种环境地图构建方法的流程示意图，如图5a所示，在图3a中的步骤33a之后，还包括：

54a、根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息，规划环绕障碍物移动的第二行进路径，并沿第二行进路径，环绕障碍物移动。

55a、在环绕障碍物移动的过程中，继续利用结构光模组采集障碍物信息以得到障碍物的完整信息。

56a、将障碍物的完整信息标记在环境地图中；其中，障碍物是与补充采集到的和之前采集到的障碍物信息对应的障碍物。

在本申请实施例中，自主移动设备根据正常行进过程中探测到的障碍信息以及在执行补漏动作过程中补充采集到的盲区范围内的障碍物信息，可以获得障碍物的大致轮廓信息，基于此，可规划环绕障碍物的第二行进路径，并沿着第二行进路径环绕障碍物行进。进一步，自主移动设备在环绕障碍物行进的过程中，可继续利用结构光模组采集障碍物信息，以得到障碍物的完整信息，并将采集到的障碍物的完整信息标记在环境地图中，用于构建环境地图或者更新已有的环境地图。

在本申请实施例中，并不限定自主移动设备根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息，规划环绕障碍物的第二行进路径的实施方式，在一可选实施例中，可根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息确定已经采集到的障碍物上的点，并对已采集到的障碍物上的点进行膨胀，基于膨胀后的障碍物上的点确定障碍物的边界轮廓，并根据边界轮廓，规划环绕障碍物的第二行进路径。例如，以自主移动设备采用差动旋转的方式补充采集盲区范围内的障碍物信息为例，自主移动设备根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息确定已经采集到的障碍物上的点，即图3d中实线上的点；对已采集到的障碍物上的点进行膨胀，基于膨胀后的障碍物上的点确定障碍物的边界轮廓，如图5b所示的边界轮廓线；进一步，自主移动设备根据所确定的障碍物的边界轮廓线规划出第二行进路径，即图5b中带箭头的曲线所示。自主移动设备沿着第二行进路径继续行进。

在本申请实施例中，不限定自主移动设备规划环绕障碍物的第二行进路径的方式，自主移动设备可以先规划第二行进路径，再沿着规划好的第二行进路径行进，也可以边行进边规划第二行进路径，在此不做过多限定。在本申请实施例中，也不限定自主移动设备选择第二行进路径的方向，自主移动设备可以确定第一次探测到障碍物边界一侧为第二行进路径的方向，也可以通过补漏动作探测到障碍物两侧边界后，选择其中一侧作为第二行进路径的方向，或者根据障碍物两侧边界周围的环境信息，选择其中一个更容易绕过障碍物的一侧作为第二行进路径的方向，在此不做过多限定。

进一步地，为了保证自主移动设备在沿边模式下环绕障碍物行进的过程中不“刮蹭”到障碍物，自主移动设备在行进过程中可利用结构光模组持续探测障碍物，并根据探测到的障碍物信息随时更新以障碍物边界轮廓为基准规划好的第二行进路径，调整行进方向。如图5c所示，当自主移动设备行进到障碍物的边界并在其前行方向探测不到障碍物信息时，可继续执行补漏动作指导探测到障碍物信息，并根据探测到的障碍物信息更新以障碍物边界轮廓为基准规划好的第二行进路径，得到新的第二行进路径，即图5c中带箭头的曲线所示；进一步，自主移动设备可根据更新后的第二行进路径调整方向，实现环绕障碍物行进的目的，并继续以右沿边模式沿着障碍物行进；当到达障碍物另一边界，可采用同样的方式调整方向，继续以右沿边模式沿着障碍物行进，直至到达沿第二行进路径行进的起点，实现环绕障碍物。进一步地，自主移动设备沿着第二行进路径环绕障碍物行进一周后，可采集完整的障碍物信息，基于采集到的完整的障碍物信息可构建环境地图，或者更新已有的环境地图，为后续的作业及避障提供基础。

场景实施例3：

在该场景实施例中，以自主移动设备是扫地机器人为例，扫地机器人上带有结构光模组，结构光模组的实现结构如图1a或图1b所示。扫地机器人在执行清扫任务时，可利用结构光模组采集前行方向上的障碍物信息，基于采集到的障碍物信息进行避障。下面结合图6a，对扫地机器人执行清扫任务的过程进行说明。

如图6a所示，扫地机器人执行清扫任务的过程包括：

步骤61a、扫地机器人在接收到清扫指令时，开始执行清扫任务。

步骤62a、在执行清扫任务的过程中，利用结构光模组采集其前行方向上的障碍物信息。

步骤63a、当探测到其前行方向上存在障碍物时，扫地机器人可减速行进直至介于设定距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间。

步骤64a、扫地机器人执行补漏动作，以补充采集障碍物在执行补漏动作之前的结构光模组盲区范围内的点，并基于在补漏动作前后采集到的障碍物上的点规划绕开障碍物的第一行进路径。

步骤65a、扫地机器人沿第一行进路径行进，并利用结构光模组持续采集行进路径上的障碍物信息，据此判断扫地机器人是否绕过障碍物。

步骤66a、在探测到扫地机器人前行方向上仍然有障碍物的情况下，继续沿第一行进路径行进，直至探测不到障碍物，即绕过障碍物，并继续执行清扫任务。

在本实施例中，扫地机器人在接收到清扫指令后可执行清扫任务，并在清扫任务过程中，利用结构光模组持续探测其前行方向上是否存在障碍物，当在其前行方向上探测到障碍物后，扫地机器人可行进至设定距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间，即在结构光模组的盲区范围之外，针对结构光模组的盲区范围执行补漏动作。在本实施例中，并不限定扫地机器人执行补漏动作的方式，扫地机器人可采用上述实施例中的任一种补漏动作方式补充采集结构光模组盲区范围内的障碍物信息，执行补漏动作的具体过程可参见上述实施例，在此不再赘述。

进一步地，扫地机器人根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息可确定障碍物上的点，并对采集到的障碍物上的点进行膨胀，基于膨胀后的障碍物上的点可确定障碍物的边界轮廓。进一步，根据边界轮廓，扫地机器人可规划绕开障碍物的第一行进路径，关于基于障碍上的点膨胀并规划第一行进路径的具体方式，可参见图4b对应的实施例内容。

进一步地，扫地机器人在确定行进方向后可沿着第一行进路径行进，并在行进过程中利用结构光模组持续探测障碍物信息，以判断扫地机器人是否绕过障碍物。由于扫地机器人行进所沿的第一行进路径与障碍物之间的就离小于扫地机器人的有效量程，因此，扫地机器人在行进过程中可持续探测到障碍物。当扫地机器人行进至障碍物的边界，并在其前行方向上探测不到障碍物信息时，说明扫地机器人与障碍物之间的距离已经超出了扫地机器人的有效量程，即扫地机器人此时已经绕过障碍物。进一步，扫地机器人可朝其前行方向继续行进，执行清扫任务。若扫地机器人在行进过程中可以持续探测到障碍物，说明障碍物仍然在扫地机器人的有效量程范围内，即扫地机器人还没有绕过障碍物。因此，扫地机器人可继续沿第一行进路径行进，并持续探测障碍物，直至在其前行方向上探测不到障碍物，即扫地机器人已经到达障碍物边界并绕过障碍物。进而，扫地机器人可朝其前行方向继续行进，执行清扫任务。

场景实施例4：

在该场景实施例中，以自主移动设备是扫地机器人为例，扫地机器人上带有结构光模组，结构光模组的实现结构如图1a或图1b所示。扫地机器人可以在执行清扫任务过程中，利用结构光模组采集前行方向上的障碍物信息，一方面基于采集到的障碍物信息进行避障，另一方面在环境地图尚未构建完成的情况下或者在环境地图上尚不存在该障碍物信息的情况下还可以根据采集到的障碍物信息构建环境地图。下面结合图6b，对扫地机器人边执行清扫任务边构建环境地图的过程进行说明。

如图6b所示，扫地机器人边执行清扫任务边构建环境地图的过程包括：

步骤61b、扫地机器人在接收到清扫指令时，开始执行清扫任务。

步骤62b、在执行清扫任务的过程中，利用结构光模组采集其前行方向上的障碍物信息。

步骤63b、当探测到其前行方向上存在障碍物时，扫地机器人判断当前位置与障碍物之间的距离是否小于设定距离阈值且大于盲区范围对应的边界距离；若大于设定距离阈值，表示扫地机器人距离障碍物较远；小于边界距离，表示扫地机器人距离障碍物很近。

步骤64b、在扫地机器人距离障碍物较远的情况下，减速行进至设定距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间；在扫地机器人距离障碍物很近的情况下，后退至设定距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间。

步骤65b、扫地机器人执行补漏动作，以补充采集障碍物在执行补漏动作之前的结构光模组盲区范围内的点，并基于在补漏动作前后采集到的障碍物上的点规划环绕障碍物的第二行进路径。

步骤66b、扫地机器人沿第二行进路径行进，并利用结构光模组持续探测障碍物，进而判断扫地机器人是否绕完障碍物或者撞到其他障碍物。

步骤67b、若扫地机器人尚未绕完障碍物且未碰到其它障碍物信息，判断扫地机器人是否行进至第二行进路径的边界点(即尽头)；若是，再次执行步骤65b；若否，执行步骤68b。

步骤68b、继续沿第二行进路径行进，直至绕完障碍物或撞到其他障碍物，并进入步骤69b。

步骤69b、在扫地机器人绕完障碍物或撞到其他障碍物的情况下，基于环绕障碍物所采集到的障碍物信息进行障碍物识别，并构建环境地图。

步骤610b、扫地机器人绕完障碍物后，可继续执行清扫任务，直至清扫任务执行完毕。

在本实施例中，扫地机器人在接收到清扫指令后可执行清扫任务，并在清扫任务过程中，利用结构光模组持续探测其前行方向上是否存在障碍物。当在其前行方向上探测到障碍物后，扫地机器人会判断当前位置与障碍物之间的距离是否适合对结构光模组的盲区范围执行补漏动作。若扫地机器人判断当前位置距离障碍物较远，说明不适合执行补漏动作或执行补漏动作的效果较差，则扫地机器人可继续行进至设定距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间，即合适的位置，之后对结构光模组的盲区范围执行补漏动作。若扫地机器人判断当前位置距离障碍物很近，同样说明不适合执行补漏动作或执行补漏动作的效果较差，则扫地机器人可后退至设定距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间，即合适的位置，之后对结构光模组的盲区范围执行补漏动作。

在本实施例中，不限定扫地机器人执行补漏动作的方式，扫地机器人可采用上述实施例中的任一种补漏动作方式补充采集结构光模组盲区范围内的障碍物信息，执行补漏动作的具体过程可参见上述实施例，在此不再赘述。

进一步地，扫地机器人根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息可以获得障碍物的大致轮廓信息，并对已采集到的障碍物上的点进行膨胀，基于膨胀后的障碍物上的点可确定障碍物的边界轮廓。进一步，根据边界轮廓，扫地机器人可规划环绕障碍物的第二行进路径，关于基于障碍上的点膨胀并规划第二行进路径的具体方式，可参见图5b对应的实施例内容。

进一步地，扫地机器人可沿着第二行进路径行进，并在行进过程中利用结构光模组持续探测障碍物信息，以判断扫地机器人是否绕完障碍物。在扫地机器人行进过程中，若在其前行方向上可持续探测到障碍物，说明扫地机器人尚未绕完障碍物，因此继续沿第二行进轨迹行进，并利用结构光模组持续探测障碍物。在扫地机器人沿着第二行进路径行进过程中，若在其前行方向探测不到障碍物，说明扫地机器人此时已经到达障碍物边界，认为已经绕完障碍物。在该过程中，扫地机器人还可以判断是否已经行进至第二路径的边界点，如果在行进至第二路劲的边界点时尚未绕完障碍物，可再次执行补漏动作，并重新规划新的第二行进路径，继续沿着新的第二行进路径行进，直至绕完障碍物为止，得到完整的障碍物信息，基于完整的障碍物信息构建环境地图。在此说明，本实施例并不限定步骤69b和610b的执行顺序，例如，在绕完障碍物后，可以继续执行清扫任务，直至清扫任务结束之后，再根据采集到的完整障碍物信息构建或更新环境地图；或者，在绕完障碍物后，先根据完整的障碍物信息构建或更新环境地图，在构建或更新环境地图之后继续执行清扫任务；或者，在绕完障碍物后，继续执行清扫任务，与此同时根据采集到的完整障碍物信息构建或更新环境地图。

进一步地，若扫地机器人在行进过程中撞到其他障碍物，同样可对该障碍物进行探测并采集该障碍物的信息，进而，基于环绕障碍物采集到的障碍物信息以及探测其他障碍采集到的物信息构建环境地图，以为后续执行作业任务及避障提供基础。在本实施例中，并不限定扫地机器人在环绕障碍物行进过程中撞到其他障碍后的探测方式，扫地机器人可根据具体的作业环境灵活处理。例如，在作业环境比较宽阔的情况下，扫地机器人可在环绕当前障碍行进结束后再环绕探测其他障碍物；也可以在撞到其他障碍物的情况下，先环绕探测其他障碍物，再继续环绕探测之前的障碍物；也可以在撞到其他障碍物的情况下，对该障碍物进行探测并根据探测结果绕开该障碍物。或者，在作业环境比较窄小的情况下，若扫地机器人在环绕当前障碍物行进过程中撞到其他障碍物后无法继续行进，可向用户发出报警。例如，通过指示灯闪烁、蜂鸣报警、输出语音以及向用户终端发送提示消息等。进一步，当扫地机器人探测完障碍物信息后，可继续执行清扫任务，直至任务结束。

在本申请实施例中，自主移动设备可通过结构光模组采集环境信息，并通过执行补漏动作补充采集结构光模组盲区范围内的障碍物信息，使自主移移动设备在执行任务过程中探测到更丰富准确的环境信息，避免遗漏较低矮的障碍物信息。进一步，根据探测到的障碍物信息可实现避障和构建环境地图，为后续的执行作业任务及避障提供基础。

需要说明的是，上述实施例所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤31a至步骤33a的执行主体可以为设备a；又比如，步骤31a和32a的执行主体可以为设备a，步骤3a的执行主体可以为设备b；等等。

另外，在上述实施例及附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如61a、62a等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

图7为本申请实施例提供的一种自主移动设备100的结构示意图。本申请实施例提供的自移动设备100可以是任何能够在其所在环境中自主地进行移动的机械设备，例如，可以是机器人、净化器、无人驾驶车等。其中，机器人可以包括扫地机器人、擦玻璃机器人、家庭陪护机器人、迎宾机器人、自主服务机器人等。

如图7所示，自主移动设备100包括：设备本体110，设备本体110上设有处理器10以及存储计算机指令的存储器20。其中，处理器10和存储器20可以是一个或多个，并且可设置于设备本体110内部，也可以设置于设备本体110的表面。

设备本体110是自主移动设备100的执行机构，可以在确定的环境中执行处理器10指定的操作。其中，设备本体110一定程度上体现了自主移动设备100的外观形态。在本实施例中，并不限定自主移动设备100的外观形态。当然，根据自主移动设备100实现形态的不同，自主移动设备100的形状也会有所不同。以自主移动设备100的外轮廓形状为例，自主移动设备100的外轮廓形状可以是不规则形状，也可以是一些规则形状。例如，自主移动设备100的外轮廓形状可以是圆形、椭圆形、方形、三角形、水滴形或d形等规则形状。规则形状之外的称为不规则形状，例如人形机器人的外轮廓、无人驾驶车的外轮廓等属于不规则形状。

存储器20，主要用于存储计算机程序，这些计算机程序可被处理器10执行，致使处理器10控制自主移动设备100实现相应功能、完成相应动作或任务。除了存储计算机程序之外，存储器20还可被配置为存储其它各种数据以支持在自主移动设备100上的操作。这些数据的示例包括用于在自主移动设备100上操作的任何应用程序或方法的指令，自主移动设备100所处环境对应的环境地图。其中，环境地图可以是预先存储的整个环境对应的一幅或多幅地图，或者也可以是之前正在构建的部分地图。

存储器20，可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

在本申请实施例中，并不限定处理器10的实现形态，例如可以是但不限于cpu、gpu或mcu等。处理器10，可以看作是自主移动设备100的控制系统，可用于执行存储器20中存储的计算机程序，以控制自主移动设备100实现相应功能、完成相应动作或任务。值得说明的是，根据自主移动设备100实现形态以及所处于场景的不同，其所需实现的功能、完成的动作或任务会有所不同；相应地，存储器20中存储的计算机程序也会有所不同，而处理器10执行不同计算机程序可控制自主移动设备100实现不同的功能、完成不同的动作或任务。

在一些可选实施例中，如图7所示，自主移动设备100还可包括：通信组件40、电源组件50以及驱动组件60等其它组件。图7中仅示意性给出部分组件，并不意味着自主移动设备100只包括图7所示组件。其中，驱动组件50可以包括驱动轮、驱动电机、万向轮等。进一步可选地，针对不同的应用需求，自主移动设备100还可以包括显示器70和音频组件80等其他组件，在图7中以虚线框示例，可以理解为虚线框内的组件为可选组件，而非必选组件，具体可视自主移动设备100的产品形态而定。若自主移动设备100是扫地机器人，则自主移动设备100还可以包括集尘桶和地刷组件等，在此不做过多说明。

在本实施例中，自主移动设备100可自主移动，并可在处理器10的控制下在自主移动的基础上完成一定作业任务。例如，在超市、商场等购物场景中，购物车机器人需要跟随顾客移动，以容纳顾客选购的商品。又例如，在一些公司的仓储分拣场景中，分拣机器人需要跟随分拣人员移动到货架拣货区，然后开始分拣订单货物。又例如，在家庭清扫场景中，扫地机器人需要清扫客厅、卧室、厨房等区域。在这些应用场景中，自主移动设备100需要依赖周围环境信息进行自主移动。

进一步，如图7所示，设备本体110上还设有如图1a所示结构的结构光模组30，用于采集自主移动设备100周围的环境信息。其中，结构光模组30包括：摄像头模组31和分布于摄像头模组31两侧的线激光传感器32。关于结构光模组30的详细介绍，可参见上述实施例，在此不再赘述。

在本申请实施例中，当处理器10执行存储器20中的计算机程序时，以用于：在自主移动设备100行进过程中，利用结构光模组30采集前方区域内的障碍物信息；在结构光模组30采集到障碍物信息的情况下，控制自主移动设备100在结构光模组30的盲区范围之外，针对盲区范围执行补漏动作；在执行补漏动作的过程中，利用结构光模组30补充采集盲区范围内的障碍物信息。

在一可选实施例中，处理器10控制自主移动设备100在结构光模组30的盲区范围之外，针对盲区范围执行补漏动作时，用于：根据结构光模组30采集到的障碍物信息，计算自主移动设备100与障碍物之间的距离；在距离介于设定距离阈值与盲区范围对应的边界距离之间时，控制自主移动设备100针对盲区范围执行补漏动作；其中，设定的距离阈值大于边界距离。

在一可选实施例中，在自主移动设备100与障碍物之间的距离大于或等于设定距离阈值的情况下，处理器10控制自主移动设备100继续向障碍物移动，直至距离介于设定距离阈值与边界距离之间；或者在自主移动设备100与障碍物之间的距离小于边界距离的情况下，处理器10控制自主移动设备100后退以远离障碍物，直至距离介于设定距离阈值与边界距离之间。

在一可选实施例中，处理器10在控制自主移动设备100继续向障碍物移动时，用于：控制自主移动设备100以减速方式，继续向障碍物移动；或者控制自主移动设备100以匀速方式，继续向障碍物移动。

在一可选实施例中，处理器10控制自主移动设备100在结构光模组30的盲区范围之外，针对盲区范围执行补漏动作时，用于：

控制自主移动设备100在结构光模组30的盲区范围之外进行原地旋转；或者，

控制自主移动设备100在结构光模组30的盲区范围之外进行差动旋转；或者，

控制自主移动设备100在结构光模组30的盲区范围之外在多个方向上移动；或者，

控制自主移动设备100在结构光模组30的盲区范围之外在不同于当前行进方向的另一方向上移动。

在一可选实施例中，处理器10在利用结构光模组30补充采集盲区范围内的障碍物信息之后，还用于：根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息进行避障；和/或，根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息构建环境地图。

在一可选实施例中，处理器10在根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息进行避障时，用于：根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息，规划绕开障碍物的第一行进路径；控制自主移动设备100沿第一行进路径继续行进直至绕过障碍物为止；其中，障碍物是与补充采集到的和之前采集到的障碍物信息对应的障碍物。

在一可选实施例中，处理器10根据采集到的障碍物信息，规划绕开障碍物的第一行进路径时，用于：根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息确定已经采集到的障碍物上的点，并对已采集到的障碍物上的点进行膨胀；基于膨胀后的障碍物上的点确定障碍物的边界轮廓，并根据边界轮廓，规划绕开障碍物的第一行进路径。

在一可选实施例中，处理器10在根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息构建环境地图时，用于：根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息，规划环绕障碍物移动的第二行进路径，并控制自主移动设备100沿第二行进路径，环绕障碍物移动；以及在自主移动设备100环绕障碍物移动的过程中，继续利用结构光模组30采集障碍物信息以得到障碍物的完整信息；将障碍物的完整信息标记在环境地图中，其中，障碍物是与补充采集到的和之前采集到的障碍物信息对应的障碍物。

在一可选实施例中，处理器10根据补充采集到的和之前采集到的障碍物信息，规划环绕障碍物移动的第二行进路径时，用于：根据采集到的障碍物信息确定已经采集到的障碍物上的点，并对已采集到的障碍物上的点进行膨胀；基于膨胀后的障碍物上的点确定障碍物的边界轮廓，并根据边界轮廓和自主移动设备100的沿边模式，确定环绕障碍物的第二行进路径。

本申请实施例提供的自主移动设备可以是任何能够在其所在环境中自主地进行移动的机械设备，例如，可以是机器人、净化器、无人驾驶车等。其中，机器人可以包括扫地机器人、擦玻璃机器人、家庭陪护机器人、迎宾机器人、自主服务机器人等，在此不做限定。

相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当计算机程序被处理器执行时，致使处理器至少实现以下动作：在自主移动设备行进过程中，利用结构光模组采集前方区域内的障碍物信息；在结构光模组采集到障碍物信息的情况下，在结构光模组的盲区范围之外，针对盲区范围执行补漏动作；在执行补漏动作的过程中，利用结构光模组补充采集盲区范围内的障碍物信息。

上述图7中的通信组件被配置为便于通信组件所在设备和其他设备之间有线或无线方式的通信。通信组件所在设备可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g、3g、4g/lte、5g等移动通信网络，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件还可以包括近场通信(nfc)模块，射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术等。

上述图7中的显示器包括屏幕，其屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。

上述图7中的电源组件，为电源组件所在设备的各种组件提供电力。电源组件可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电源组件所在设备生成、管理和分配电力相关联的组件。

上述图7中的音频组件，可被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件包括一个麦克风(mic)，当音频组件所在设备处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器或经由通信组件发送。在一些实施例中，音频组件还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

本领域内的技术人员应明白，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。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

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(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。

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暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，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、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理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权利要求范围之内。