一种控制方法、系统、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及智能控制技术领域，具体而言，涉及一种控制方法、系统、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着智能控制技术(例如，巡检机器人)的发展，智能控制技术逐渐被广泛应用于巡检工作领域。
3.目前，在巡检工作领域(例如，化工厂巡检领域)中的各种巡检设备各自独立工作(例如，部署用于巡检的固定摄像头和用于巡检的机器人)，由于各种设备之间信息无法共享融合，因此导致对风险区域检测速度慢、检测结果不准确，且巡检机器人到达风险点的速度也会受到制约。
4.因此如何提升巡检效果成了亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术一些实施例的目的在于提供一种控制方法、系统、存储介质及电子设备，通过本技术一些实施例的技术方案可以实现监控端与移动设备的数据信息共享，可以及时获取目标区域的位置信息，并使得移动设备及时到达目标区域，降低了时间成本，提升了巡检效率，进而为值班人员提供了可靠准确的信息情报，有效确保了抢险应急的最佳时机，同时有效防止了风险事故的进一步扩散。
6.第一方面，本技术一些实施例提供了一种控制方法，应用于移动设备，包括：获取目标区域的位置信息，其中，所述目标区域的位置信息是根据由至少一个区域监控端采集的初始区域的位置信息得到的；获取由至少一个路径信息监控端采集的路径状态信息，其中，所述路径状态信息用于表征被采集路段上是否存在障碍物；根据所述路径状态信息生成用于到达所述目标区域的全局路径。
7.本技术一些实施例通过根据路径状态信息为移动设备规划出到达目标区域的最优路径(也就是全局路径)，使得移动设备可以在最短的时间内到达目标区域，降低了时间成本，同时也可以为值班人员及时提供与目标区域相关的可靠有效的信息情报。
8.在一些实施例，所述路径信息监控端为图像采集设备，所述路径状态信息包括障碍物位置和障碍物尺寸。
9.本技术一些实施例通过采集路径状态信息中的障碍物位置和障碍物尺寸，可以为移动设备规划出耗费时间最短的全局路径，进而提升移动设备的工作效率。
10.在一些实施例，所述根据所述路径状态信息生成用于到达所述目标区域的全局路径，包括：根据所述障碍物尺寸和所述障碍物位置，确定障碍物对所在路段的阻挡系数，其中，所述阻挡系数用于表征所述移动设备对所述路段的阻挡程度；根据所述阻挡系数，生成所述全局路径，其中，所述全局路径包括至少一个目标路段，所述目标路段是通过所述阻挡系数确定的。
11.本技术一些实施例通过障碍物位置和障碍物尺寸，确定障碍物在所在路段的阻挡程度，进而判定移动设备是否可以通过该路段，以此为移动设备快速地规划出耗费时间最短的全局路径。
12.在一些实施例，第i路段对应的所述路径信息监控端的数量为多个，所述第i路段属于可通行的任意一条路段，其中，在所述根据所述路径状态信息生成用于到达所述目标区域的全局路径之前，所述方法还包括：获取与所述第i路段对应的每一个路径信息监控端采集的障碍物所在区域；求解所有所在区域的交集，得到与所述第i路段对应的障碍物尺寸和障碍物位置。
13.本技术一些实施例通过第i路段的多个路径信息监控端采集的障碍物所在区域的交集，得到精准度较高的障碍物尺寸和障碍物位置，为全局路径的规划奠定基础。
14.在一些实施例，所述区域监控端的数量为n个，所述初始区域的个数为n，且n为大于1的整数，其中，所述目标区域是通过求解n个初始区域的交集得到的。
15.本技术一些实施例通过n个初始区域获取最终的目标区域，提升了对目标区域定位的精准度，进而可以提升移动设备的工作效率。
16.在一些实施例，在所述根据所述路径状态信息生成用于到达所述目标区域的全局路径之后，所述方法还包括：根据所述全局路径到达所述目标区域；获取所述目标区域的三维图像；根据所述三维图像，识别出风险区域。
17.本技术一些实施例的移动设备通过采集目标区域的三维图像，准确定位出风险区域，为值班人员提供可靠的信息情报，及时有效控制风险区域的进一步扩散。
18.第二方面，本技术一些实施例提供了一种控制方法，应用于主监控端，包括：获取风险区域的深度图像数据；根据所述深度图像数据，确定初始区域的位置信息。
19.本技术一些实施例通过主监控端采集的深度图像数据，可以及时发现并准确定位到风险区域的初始区域的位置信息。
20.在一些实施例，在所述根据所述深度图像数据，确定初始区域的位置信息之后，所述控制方法还包括：向移动设备发送所述初始区域的位置信息。
21.本技术一些实施例通过向移动设备发送初始区域的位置信息，可以实现主监控端和移动设备的数据信息共享，提升移动设备的工作效率。
22.在一些实施例，在所述根据所述深度图像数据，确定初始区域的位置信息之后，所述控制方法还包括：接收来自于由从监控端获取的初始区域的位置信息；将所有初始区域的位置信息取交集得到目标区域的位置信息；向移动设备发送所述目标区域的位置信息。
23.本技术一些实施例通过将主监控端和从监控端的初始区域的位置信息进行综合求解，得到目标区域的位置信息，提升了目标区域的位置信息的精准度。
24.在一些实施例，所述控制方法还包括：获取路径状态信息；向所述移动设备发送所述路径状态信息。
25.本技术一些实施例通过向移动设备发送主监控端采集的路径状态信息，为移动设备规划全局路径提供有效的路径状态信息，进而提升移动设备的工作效率。
26.在一些实施例，接收来自于由所述从监控端获取的路径状态信息；将所有路径状态信息取交集得到第i路段上的障碍物尺寸和障碍物位置，其中，所述从监控端和所述主监控端被配置为采集所述第i路段上的路径状态信息；向所述移动设备发送所述障碍物尺寸
和所述障碍物位置。
27.本技术一些实施例通过将主监控端和从监控端获取的路径状态信息进行综合求解，得到第i路段上障碍物尺寸和障碍物位置，并发送给移动设备，实现了主监控端和移动设备的数据信息共享，提升了为移动设备的全局路径规划的准确性。
28.第三方面，本技术一些实施例提供了一种检测风险区域的系统，包括：移动设备，被配置为获取目标区域的位置信息，其中，所述目标区域的位置信息是根据由至少一个区域监控端采集的初始区域的位置信息得到的，获取由至少一个路径信息监控端采集的路径状态信息，其中，所述路径状态信息用于表征被采集路段上是否存在障碍物，根据所述路径状态信息生成用于到达所述目标区域的全局路径；监控端，被配置为获取风险区域的深度图像数据，根据所述深度图像数据，确定初始区域的位置信息。
29.第四方面，本技术一些实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时可实现第一方面或第二方面中的任一实施例所述的方法。
30.第五方面，本技术一些实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，其中，所述处理器执行所述程序时可实现第一方面或第二方面中的任一实施例所述的方法。
31.第六方面，本技术一些实施例提供了一种计算机程序产品，所述的计算机程序产品包括计算机程序，其中，所述的计算机程序被处理器执行时可实现如第一方面或第二方面任一实施例所述的方法。
附图说明
32.为了更清楚地说明本技术一些实施例的技术方案，下面将对本技术一些实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
33.图1为本技术一些实施例提供的一种检测风险区域的系统示意图；
34.图2为本技术一些实施例提供的一种控制方法流程图之一；
35.图3为本技术一些实施例提供的区域监控端采集初始区域的示意图；
36.图4为本技术一些实施例提供的获取目标区域的示意图；
37.图5为本技术一些实施例提供的第i路段的示意图；
38.图6为本技术一些实施例提供的一种控制方法流程图之二；
39.图7为本技术一些实施例提供的监控区域的俯视图；
40.图8为本技术一些实施例提供的移动设备组成框图；
41.图9为本技术一些实施例提供的监控端组成框图；
42.图10为本技术一些实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
43.下面将结合本技术一些实施例中的附图，对本技术一些实施例中的技术方案进行描述。
44.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
45.相关技术在需要巡检的区域会部署监控端和巡检机器人来实现对实际场景的实时监控，以防出现风险事故(例如，化学药品泄漏)的发生。但是本技术的发明人在研究中发现，监控端与巡检机器人属于完全两个不同的控制系统。监控端可以实时监控现场情况，但是灵活性较差。当监控端监测到风险事故发生时，由于监控端存在视觉盲区，无法为值班人员提供准确的风险事故位置信息。而巡检机器人移动较灵活，但是无法实时监控现场情况。显然，现有技术的控制方法均会延误值班人员进行抢险应急的最佳时机，造成不可估量的损失。
46.例如，在巡检工作领域中，一般监控端均采用固定的图像采集设备(例如，摄像头)定点24小时监控，实时性较好，但是灵活性较差，无法实现对监控区域的全覆盖。而移动设备(例如，巡检机器人)灵活性较好，但是无法对监控区域进行24小时实时监控。以化工厂为例，化工厂监控通常涉及火源、有毒、高温气体泄漏、危险化学品泄漏等风险事故。对于风险事故所发生的风险区域的检测尤为重要。由于化工厂通常为危险场所，因此当风险事故发生时，需要及时发现风险事故的具体位置和现场情况细节，以使得值班人员可以及时进行抢险应急。当摄像头发现火源或者危险品泄漏事故发生时，由于摄像头可能会存在视觉盲区，泄漏事故发生的风险区域通常不能被摄像头完全覆盖，因此无法让值班人员准确确认风险区域的位置信息和规模。如果采用巡检机器人进行监控，又不能保证实时获取泄漏事故的现场信息。
47.由上述相关技术可知，现有技术是分别对监控端和移动设备进行控制，来实现对现场区域是否出现风险事故的监控检测，由于监控端和移动设备不能实现数据信息共享，导致监控效果较差，无法及时提醒值班人员全面掌握风险区域的实际位置信息并提前指定应对计划，不能有效防止风险事故的扩大化。
48.鉴于此，本技术一些实施例提供了一种控制方法、系统、存储介质及电子设备，该方法的移动设备可以根据区域监控端采集的初始区域的位置信息得到目标区域的位置信息，然后再根据路径信息监控端的路径状态信息生成用于到达目标区域的全局路径，实现了监控端和移动设备间的数据信息共享，提升了目标区域的定位精准度，使得移动设备可以在最短的时间内到达目标区域，并最终识别出风险区域的精确位置，进而为值班人员提供了可靠准确的信息情报，有效确保了抢险应急的最佳时机，同时有效防止了风险事故的进一步扩散。
49.如图1所示，本技术的一些实施例提供了一种检测风险区域的系统示意图，该检测风险区域的系统包括移动设备100和监控端200。图1的监控端200可以向移动设备100至少发送采集的初始区域的位置信息和路径状态信息，移动设备100基于初始区域的位置信息和路径状态信息，可以得到目标区域的位置信息以及移动设备100到达目标区域的全局路径，该检测风险区域的系统中的监控端200和移动设备100可以实现数据信息共享，既实现了对现场情况的实时监控，也提升了移动设备100的工作效率，为值班人员提供了可靠准确的信息情报。
50.下面示例性阐述图1的各单元的相关功能。
51.在本技术一些实施例中，移动设备100至少被配置为：获取目标区域的位置信息，其中，所述目标区域的位置信息是根据由至少一个区域监控端采集的初始区域的位置信息得到的；获取由至少一个路径信息监控端采集的路径状态信息，其中，所述路径状态信息用于表征被采集路段上是否存在障碍物；根据所述路径状态信息生成用于到达所述目标区域的全局路径。需要说明的是，本技术的一些实施例将图1的多个监控端200按照不同的功能划分为路径信息监控端和区域监控端，其中，区域监控端用于监控该监控端所能观测到的所有区域的风险情况，路径信息监控端用于监控该监控端所能观测到的所有路段的障碍物情况。不难理解的是，在一些实施例中，每个监控端也可以同时具备风险情况监控和路段障碍物检测的功能。
52.在本技术一些实施例中，监控端200至少被配置为：获取风险区域的深度图像数据，根据所述深度图像数据，确定初始区域的位置信息。
53.下面结合附图2具体阐述图1中移动设备100在检测风险区域时，所执行的一种控制方法的实现过程。
54.s210，获取目标区域的位置信息，其中，所述目标区域的位置信息是根据由至少一个区域监控端采集的初始区域的位置信息得到的。
55.例如，在本技术一些实施例中，在实际的监控场景中，当只设置有一个区域监控端时，则将该区域监控端采集的初始区域的位置信息作为目标区域的位置信息。
56.在本技术另一些实施例中，所述区域监控端的数量为n个，所述初始区域的个数为n，且n为大于1的整数，其中，所述目标区域是通过求解n个初始区域的交集得到的。
57.例如，在本技术一些实施例中，在实际的监控场景中，当区域监控端的数量有多个时(也就是n个)，每个区域监控端可以采集到一个初始区域的位置信息，移动设备100求解所有的初始区域的交集，得到最终的目标区域。或者，在本技术的另一些实施例中，移动设备100也可以将所有的初始区域发送到设备服务器，设备服务器求解所有的初始区域的交集，获取目标区域，并返回给移动设备100。在本技术一些实施例中，每个区域监控端也可以将采集到的初始区域的位置信息发送给对应的监控服务器，监控服务器求解所有的初始区域的交集，获取目标区域，并发送给移动设备100。在本技术另一些实施例中，每个区域监控端可以采用具有计算能力的深度摄像头或rgb摄像头，每个区域监控端也可以将采集到的初始区域的位置信息发送给区域监控端中具有计算能力的任一个区域监控端(例如，n个区域监控端中有1个是深度摄像头)，具有计算能力的区域监控端会计算求解所有的初始区域的交集，获取目标区域，并发送给移动设备100。在本技术另一些实施例中，区域监控端与移动设备100部署在同一服务器上，此时，每一个区域监控端将采集的初始区域的位置信息发送给服务器，服务器求解所有的初始区域的交集，获取目标区域，并发送给移动设备100。
58.作为本技术的一个具体示例，图3提供了区域监控端采集初始区域的位置信息的示意图。图3中包含1个区域监控端，以发生烟雾风险事故为例，图中(pitch，yaw，roll)为区域监控端的状态信息，其中pitch为区域监控端的俯仰角，yaw为区域监控端的偏航角，roll为区域监控端的翻滚角。(x，y，h)为区域监控端在在世界坐标系中的坐标。图中的不规则的a区域为区域监控端通过目标检测算法识别出的烟雾目标，通过区域监控端与烟雾目标的位置关系，可以得到如图3左上角的四边形的初始区域，以及该四边形的初始区域的位置信息，其中，位置信息以在世界坐标系中的每个顶点的坐标来表征，也就是(x
p0
，y
p0
)、(x
p1
，yp1
)、(x
p2
，y
p2
)和(x
p3
，y
p3
)。
59.作为本技术的一个具体示例，图4提供了获取目标区域的示意图，图中包含两个区域监控端，每个区域监控端可以采集一个多边形的初始区域，其中，图4中的左半幅图的虚线区域分别为两个区域监控端采集的多边形的初始区域，为了可以清楚的看出两个初始区域间的位置关系，图4的右半幅图的斜线阴影区域为采集的初始区域的位置信息，从图中可以看出两个初始区域的交集区域，即为目标区域。
60.s220，获取由至少一个路径信息监控端采集的路径状态信息，其中，所述路径状态信息用于表征被采集路段上是否存在障碍物。
61.例如，由于目前巡检机器人(作为移动设备100的一个具体示例)在进行路径规划时，依靠内部在特定的时刻存储的静态区域地图以及局部地图(巡检机器人利用传感器感知到特定周围的环境信息)，因此当现场环境发生变化时(例如，在为巡检机器人规划的路径上突然出现障碍物时)，巡检机器人并不能实时获取变化后的静态区域地图，此时巡检机器人沿预先规划好的路径移动时就会出现异常(例如，巡检机器人在起始位置与障碍物间往复移动，其中，障碍物位于规划好的路径上的任意位置，且传感器无法感知)。因此在本技术一些实施例中，路径信息监控端可以将实时采集的当前时刻(该时刻晚于生成预先规划路径的时刻)路径状态信息实时发送给移动设备100，以使移动设备100可以根据最新的路径状态信息确定预先规划的路径上是否出现新的障碍物，如果有则调整预先规划路径。
62.在本技术一些实施例中，障碍物的类型可以为移动障碍物(例如，人，推车)也可以为固定障碍物(例如，固定设备)，在此不作具体限定。
63.在本技术一些实施例中，路径信息监控端为图像采集设备，所述路径状态信息包括被观测到的路段上存在的障碍物位置和障碍物尺寸。例如，在本技术一些实施例中可以根据多个路径信息监控端获取障碍物位置和障碍物尺寸，这样能够提升得到的障碍物的属性信息的准确性。
64.作为一个示例，与第i路段对应的路径信息监控端的数量为多个(即有多个路径信息监控端实时检测第i路段上的障碍物情况)，所述第i路段属于巡检机器人到达目标区域可能通过的任一一个路段。获取与所述第i路段对应的每一个路径信息监控端采集的障碍物所在区域；求解所有所在区域的交集，得到与所述第i路段对应的障碍物尺寸和障碍物位置，其中，i为正整数。
65.如图5所示为第i路段的示意图，图中包括墙体510，障碍物520。通过图5中的(a)可以得到图5(b)和图5(c)所示的俯视图。其中，图5(c)为利用两个路径信息监控端得到的与第i路段对应的障碍物尺寸和障碍物位置(即虚线圆形所包围的区域为障碍物所在位置和该障碍物的大小)。图5(b)为根据一个路径信息监控端所采集的数据得到的障碍物所在区域(即圆形虚线区域内部的区域)。不难发现，与图5(b)结果相比，图5(c)对应的采用两个路径信息监控端各自采集的障碍物所在位置的交集作为最终的障碍物位置和障碍物尺寸的技术方案的准确性更高。
66.s230，根据所述路径状态信息生成用于到达所述目标区域的全局路径。
67.在本技术一些实施例中，根据所述障碍物尺寸和所述障碍物位置，确定障碍物对所在路段的阻挡系数，其中，所述阻挡系数用于表征所述移动设备对所述路段的阻挡程度；根据所述阻挡系数，生成所述全局路径，其中，所述全局路径包括至少一个目标路段，所述
目标路段是通过所述阻挡系数确定的。
68.作为本技术的一个具体示例，根据图5(c)得到的障碍物位置和障碍物尺寸，确定障碍物在第i路段的阻挡系数。由图5(c)可知，障碍物520的左侧或右侧均与墙体510之间的距离为d(作为阻挡系数的一个具体示例)，此时可以根据移动设备100的尺寸与d进行比较，确认移动设备是否可以通过，如果可以则将第i路段作为一个目标路段。可以理解的是，如果障碍物520的左侧与墙体510之间的距离和障碍物520的右侧与墙体510之间的距离不同时，则取两者中的距离最大值与移动设备100的尺寸进行比较，确认移动设备是否可以通过。以此方法得到实际场景中的目标路段，生成移动设备100到达目标区域的全局路径，有效避免了全局路径规划的错误率，提升了移动设备100的工作效率。
69.在本技术一些实施例中，当移动设备100到达目标区域后，控制方法还包括：s240(图中未示出)，根据所述全局路径到达所述目标区域；获取所述目标区域的三维图像；根据所述三维图像，识别出风险区域。
70.例如，在本技术一些实施例中，移动设备100到达目标区域后，可以通过对目标区别的三维图像进行目标检测或者识别定位，获取更加精准的风险区域，以使值班人员可以及时采取应对措施，防止风险区域进一步扩大化。其中，风险区域可以是危险物品泄漏区域、出现烟雾区域或者发生火灾区域。
71.下面结合附图6具体阐述图1中监控端200在检测风险区域时，所执行的一种控制方法的实现过程。
72.请参见附图6，图6为本技术一些实施例提供的监控端200执行的一种控制方法流程图。
73.需要说明的是，在一个具体应用场景中包括多个图1的监控端200，且这些监控端的存储资源和计算资源不同，这时可以将监控端划分为主监控端和从监控端，其中，主监控端用于执行更多的功能。可以理解的是，监控端对应的监控设备的类型可以是深度摄像头，也可以是两个rgb摄像头。根据实际的监控场景可以设置对应类型的监控设备，在此不作具体限定。
74.下面示例性阐述上述过程。
75.s610，获取风险区域的深度图像数据；
76.在本技术一些实施例中，当主监控端为深度摄像头时，则主监控端采集的图像区域即为深度图像数据。当主监控端为两个rgb摄像头时，则需要将采集的两幅rgb图像进行图像融合，获取深度图像数据。
77.s620，根据所述深度图像数据，确定初始区域的位置信息。
78.在本技术一些实施例中，根据主监控端获取的深度图像数据转换为在世界坐标系中的坐标，获取初始区域的位置信息。
79.为了实现监控端200和移动设备100间的数据信息共享，在本技术一些实施例中，在s620之后，该控制方法还可以包括：s630(图中未示出)，向移动设备100发送所述初始区域的位置信息。
80.在本技术另一些实施例中，在s620之后，该控制方法还可以包括：s640(图中未示出)，接收来自于由从监控端获取的初始区域的位置信息；将所有初始区域的位置信息取交集得到目标区域的位置信息；向移动设备发送所述目标区域的位置信息。
81.作为本技术的一个具体示例，请参见图7所示的监控区域的俯视图。图中包括，10个监控端(即图7的第一监控端1、第二监控端2、第三监控端3、第四监控端4、第五监控端5、第六监控端6、第七监控端7、第八监控端8、第九监控端9、第十监控端10)，3个障碍物(即图7的第一障碍物、第二障碍物以及第三障碍物)和5个路段(即图7的第一路段、第二路段、第三路段、第四路段以及第五路段)，a为机器人(也就是移动设备100)，b为目标区域(即为由区域监控端探测到的风险区域)。假设第一监控端1为主监控端(也作为区域监控端)，第二监控端2为从监控端(也作为区域监控端)。第一监控端1在得到自身获取到的初始区域的位置信息后，还会接收第二监控端2的针对同一风险源的初始区域的位置信息，该第一监控端1会计算所有的初始区域的位置信息的交集得到目标区域的位置信息，之后由第一监控端1将目标区域的位置信息发送至移动设备100。
82.为了使得移动设备100可以规划出耗费时间最短的全局路径，提升移动设备的工作效率，在本技术一些实施例中，由主控端执行的控制方法还可以包括：获取路径状态信息；向所述移动设备发送所述路径状态信息。
83.如图7所示，当机器人a按照预先规划路径到达第一障碍物附近发现预先规划路径上包括的第一路段无法通过时，其会接收到来自于第三监控端3(作为路径信息监控端)或者来自于第四监控端4获取的第二路段的路径状态信息(或者同时接收来自于第三监控端3和第四监控端4的路径状态信息)，该结果表征在第二路段上存在第二障碍物且根据该障碍物尺寸确定机器人无法通过，此时该机器人在更新预先规划路径时就不会将第二路段作为通行路径上的路段了。接下来，其会接收到来自于第五监控端5(作为路径信息监控端)或者来自于第六监控端6获取的第三路段的路径状态信息(或者同时接收来自于第五监控端5和第六监控端6的路径状态信息)，该结果表征在第三路段上存在第三障碍物且根据该障碍物尺寸确定机器人可以通过，此时该机器人在更新预先规划路径时就会将第三路段作为通行路径上的路段了。
84.需要说明的是，由于监控设备的型号不一样，设备性能也不相同，因此在指定整合路径状态信息的设备时，可以根据监控设备的存储空间或者计算能力来进行选取，在此不作具体限定。
85.在本技术另一些实施例中，由主控端执行的控制方法还可以包括：接收来自于由所述从监控端获取的路径状态信息；将所有路径状态信息取交集得到第i路段上的障碍物尺寸和障碍物位置，其中，所述从监控端和所述主监控端被配置为采集所述第i路段上的路径状态信息；向所述移动设备发送所述障碍物尺寸和所述障碍物位置。
86.作为本技术的一个具体示例，如图7所示，将第三监控端3设置为主监控端，第四监控端4设置从监控端。当机器人a按照预先规划路径到达第一障碍物附近发现预先规划路径上包括的该条路段无法通过时，其只会接收到来自于作为主监控端的第三监控端3发送的路径状态信息(需要说明的是，该路径状态信息包括将由第三监控端3获取的路径状态信息和由作为从监控端的第四监控端4获取的路径状态信息取交集后得到的障碍物尺寸和障碍物位置)，该结果表征在第二路段上存在第二障碍物且根据该障碍物尺寸和障碍物位置确定机器人不可以通过，此时该机器人在更新预先规划路径时就不会将第二路段作为通行路径上的路段了。
87.需要说明的是，上述实施例可以任意组合成为一个完整的实施例。在实际的应用
场景中，可以根据具体需求进行组合，在此不作具体限定。
88.请参考图8，图8示出了本技术一些实施例提供的移动设备的组成框图。应理解，该移动设备与上述图2方法实施例对应，能够执行上述方法实施例涉及的各个步骤，该移动设备的具体功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。
89.图8的移动设备包括至少一个能以软件或固件的形式存储于存储器中或固化在移动设备中的软件功能模块，该移动设备包括：位置信息获取模块810，至少被配置为：获取目标区域的位置信息，其中，所述目标区域的位置信息是根据由至少一个区域监控端采集的初始区域的位置信息得到的。路径信息获取模块820，至少被配置为：获取由至少一个路径信息监控端采集的路径状态信息，其中，所述路径状态信息用于表征被采集路段上是否存在障碍物。路径规划模块830，至少被配置为：根据所述路径状态信息生成用于到达所述目标区域的全局路径。
90.在本技术的一些实施例中，所述路径信息监控端为图像采集设备，所述路径状态信息包括障碍物位置和障碍物尺寸。
91.在本技术的一些实施例中，路径规划模块830，还可以被配置为：根据所述障碍物尺寸和所述障碍物位置，确定障碍物对所在路段的阻挡系数，其中，所述阻挡系数用于表征所述移动设备对所述路段的阻挡程度；根据所述阻挡系数，生成所述全局路径，其中，所述全局路径包括至少一个目标路段，所述目标路段是通过所述阻挡系数确定的。
92.在本技术的一些实施例中，第i路段对应的所述路径信息监控端的数量为多个，所述第i路段属于可通行的任意一条路段，其中，路径信息获取模块820，至少被配置为：获取与所述第i路段对应的每一个路径信息监控端采集的障碍物所在区域；求解所有所在区域的交集，得到与所述第i路段对应的障碍物尺寸和障碍物位置。
93.在本技术的一些实施例中，所述区域监控端的数量为n个，所述初始区域的个数为n，且n为大于1的整数，其中，所述目标区域是通过求解n个初始区域的交集得到的。
94.在本技术的一些实施例中，移动设备还包括识别模块840，识别模块840被配置为：根据所述全局路径到达所述目标区域；获取所述目标区域的三维图像；根据所述三维图像，识别出风险区域。
95.请参考图9，图9示出了本技术一些实施例提供的监控端的组成框图。应理解，该监控端与上述图6方法实施例对应，能够执行上述方法实施例涉及的各个步骤，该监控端的具体功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。
96.图9的监控端包括至少一个能以软件或固件的形式存储于存储器中或固化在监控端中的软件功能模块，该监控端包括：获取模块910，至少被配置为：获取风险区域的深度图像数据。确定模块920，至少被配置为：根据所述深度图像数据，确定初始区域的位置信息。
97.在本技术的一些实施例中，该监控端还包括发送模块930(图中未示出)，发送模块930可以被配置为：向移动设备发送所述初始区域的位置信息。
98.在本技术的一些实施例中，发送模块930还可以被配置为：接收来自于由从监控端获取的初始区域的位置信息；将所有初始区域的位置信息取交集得到目标区域的位置信息；向移动设备发送所述目标区域的位置信息。
99.在本技术的一些实施例中，发送模块930还可以被配置为：获取路径状态信息；向所述移动设备发送所述路径状态信息。
100.在本技术的一些实施例中，发送模块930还可以被配置为：接收来自于由所述从监控端获取的路径状态信息；将所有路径状态信息取交集得到第i路段上的障碍物尺寸和障碍物位置，其中，所述从监控端和所述主监控端被配置为采集所述第i路段上的路径状态信息；向所述移动设备发送所述障碍物尺寸和所述障碍物位置。
101.本技术的一些实施例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，所述程序被处理器执行时可实现如上述实施例提供的控制方法。
102.本技术的一些实施例还提供了一种计算机程序产品，所述的计算机程序产品包括计算机程序，其中，所述的计算机程序被处理器执行时可实现如上述实施例提供的控制方法。
103.如图10所示，本技术一些实施例提供了一种电子设备1000，该电子设备1000包括：存储器1010、处理器1020以及存储在存储器1010上并可在处理器1020上运行的计算机程序，其中，处理器1020通过总线1030从存储器1010读取程序并执行所述程序时可实现如上述控制方法包括的任意实施例对应的方法。
104.处理器1020可以处理数字信号，可以包括各种计算结构。例如复杂指令集计算机结构、结构精简指令集计算机结构或者一种实行多种指令集组合的结构。在一些示例中，处理器1020可以是微处理器。
105.存储器1010可以用于存储由处理器1020执行的指令或指令执行过程中相关的数据。这些指令和/或数据可以包括代码，用于实现本技术实施例描述的一个或多个模块的一些功能或者全部功能。本技术公开实施例的处理器1020可以用于执行存储器1010中的指令以实现上述任一实施例所示的方法。存储器1010包括动态随机存取存储器、静态随机存取存储器、闪存、光存储器或其它本领域技术人员所熟知的存储器。
106.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
107.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
108.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。