CN108931246A - 一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法和装置 - Google Patents
一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法和装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法和装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，其中，所述前沿点是在地图的未占用位置中与未知位置的交界处相邻的位置；基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点；控制智能设备移动至所述目标前沿点，检测所述地图中包括的未知位置的障碍物存在概率。采用本发明，可以节约用户的时间。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法和装置。
背景技术
智能设备进入一个新的区域后，一般都需要构建地图，构建地图的方法一般是：用户使用手机与智能设备建立连接，智能设备可以将已构建的地图发送至手机或电脑，手机或电脑则会显示已构建的地图，并在已构建的地图中显示包括的未知位置，用户可以通过手机操控智能设备进行移动，并在移动过程中确定未知位置的障碍物存在概率，然后使用确定出的未知位置的障碍物存在概率对已构建的地图进行更新。
在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：
如果区域范围比较大，且区域复杂度比较高，用户通过手机操控智能设备进行移动，会花费用户大量的时间。
发明内容
为了解决花费用户大量的时间的问题，本发明实施例提供了一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法和装置。所述技术方案如下：
第一方面，提供了一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法，所述方法包括：
在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，其中，所述前沿点是在地图的未占用位置中与未知位置的交界处相邻的位置点；
基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点；
控制智能设备移动至所述目标前沿点，检测所述地图中包括的未知位置的障碍物存在概率。
可选的，所述地图为栅格地图，所述未知位置为未知栅格，所述未占用位置为未占用栅格；
所述前沿点是在地图的未占用栅格中与未知栅格的交界处相邻的栅格的中心点。
可选的，所述基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点，包括：
基于所述至少一个前沿点的位置信息，确定至少一个前沿点区域，其中，每个前沿点区域至少包括一个前沿点，属于不同前沿点区域的任意两个前沿点之间的距离大于预设数值；
在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点；
在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
可选的，所述在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点，包括：
在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取中心位置的前沿点为所述每个前沿点区域对应的候选前沿点。
这样，可以提高构建栅格地图的效率。
可选的，所述在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点，包括：
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目；将前沿点的数目最大的前沿点区域对应的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；将对应导航路经长度最小的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目，以及当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；根据导航路经长度的预设加权系数和前沿点的数目的预设加权系数，以及每个候选前沿点对应的导航路径长度和所属的前沿点区域包括的前沿点的数目，进行加权运算，确定每个候选前沿点对应的加权值；将对应加权值最大的候选前沿点，确定为目标前沿点。
这样，可以提高构建栅格地图的效率。
可选的，所述在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，包括：
在为目标区域构建栅格地图的移动检测过程中，如果当前位置点的位姿不确定度小于第一预设阈值，则确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点，如果所述当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，则基于闭环检测对当前已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，在校正完成后，确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点。
可选的，所述基于闭环检测对当前已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，包括：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与所述当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点；
基于所述闭环拓扑节点的位置信息，控制智能设备移动至所述闭环拓扑节点；
基于所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后检测的障碍物信息，确定所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后的实际位置信息；
基于所述实际位置信息和所述闭环拓扑节点的位置信息，对所述已确定的拓扑节点的位置信息进行校正；
基于所述已确定的拓扑节点的位置信息，对所述已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正。
可选的，所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点、以及在所述移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点。
可选的，所述如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前的位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前的位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点，包括：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前的位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前的位置点的栅格距离小于第三预设阈值，且所述当前的位置点的位姿不确定度大于第四预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点。
可选的，所述在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点，包括：
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取对应的导航路径长度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
在所述至少一个目标拓扑节点中，选取位姿不确定度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；根据位姿不确定度的预设加权系数和导航路径长度的预设加权系数，以及每个目标拓扑节点对应的导航路径长度和位姿不确定度，进行加权运算，确定每个目标拓扑节点对应的加权值；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取加权值最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
第二方面，提供了一种检测未知位置的障碍物存在概率的装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，其中，所述前沿点是在地图的未占用位置中与未知位置的交界处相邻的位置点；
第二确定模块，用于基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点；
检测模块，用于控制智能设备移动至所述目标前沿点，检测所述地图中包括的未知位置的障碍物存在概率。
可选的，所述地图为栅格地图，所述未知位置为未知栅格，所述未占用位置为未占用栅格；
所述前沿点是在地图的未占用栅格中与未知栅格的交界处相邻的栅格的中心点。
可选的，所述第二确定模块包括第一确定子模块、第一选取子模块和第二确定子模块，其中：
所述第一确定子模块，用于基于所述至少一个前沿点的位置信息，确定至少一个前沿点区域，其中，每个前沿点区域至少包括一个前沿点，属于不同前沿点区域的任意两个前沿点之间的距离大于预设数值；
所述第一选取子模块，用于在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点；
所述第二确定子模块，用于在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
可选的，所述第一选取子模块，用于：
在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取中心位置的前沿点为所述每个前沿点区域对应的候选前沿点。
可选的，所述第二确定子模块，用于：
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目；将前沿点的数目最大的前沿点区域对应的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；将对应导航路经长度最小的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目，以及当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；根据导航路经长度的预设加权系数和前沿点的数目的预设加权系数，以及每个候选前沿点对应的导航路径长度和所属的前沿点区域包括的前沿点的数目，进行加权运算，确定每个候选前沿点对应的加权值；将对应加权值最大的候选前沿点，确定为目标前沿点。
可选的，所述第一确定模块，用于：
在为目标区域构建栅格地图的移动检测过程中，如果当前位置点的位姿不确定度小于第一预设阈值，则确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点，如果所述当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，则基于闭环检测对当前已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，在校正完成后，确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点。
可选的，所述第一确定模块包括第二选取子模块、控制子模块、第三确定子模块和校正子模块，其中：
所述第二选取子模块，用于如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与所述当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点；
所述控制子模块，用于基于所述闭环拓扑节点的位置信息，控制智能设备移动至所述闭环拓扑节点；
所述第三确定子模块，用于基于所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后检测的障碍物信息，确定所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后的实际位置信息；
所述校正子模块，用于基于所述实际位置信息和所述闭环拓扑节点的位置信息，对所述已确定的拓扑节点的位置信息进行校正；
所述校正子模块，用于基于所述已确定的拓扑节点的位置信息，对所述已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正。
可选的，所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点、以及在所述移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点。
可选的，所述第二选取子模块，用于：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前的位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前的位置点的栅格距离小于第三预设阈值，且所述当前的位置点的位姿不确定度大于第四预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点。
可选的，所述第二选取子模块，用于：
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取对应的导航路径长度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
在所述至少一个目标拓扑节点中，选取位姿不确定度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；根据位姿不确定度的预设加权系数和导航路径长度的预设加权系数，以及每个目标拓扑节点对应的导航路径长度和位姿不确定度，进行加权运算，确定每个目标拓扑节点对应的加权值；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取加权值最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
本发明实施例中，智能设备或智能设备的控制终端可以在已构建的地图中包括的至少一个前沿点中，选取满足预设探测条件的目标前沿点，然后控制智能设备移动至目标前沿点，智能设备可以检测地图中包括的未知位置的障碍物存在的概率，用户不需要操控智能设备进行移动，从而可以节约用户的时间。
附图说明
图1a是本发明实施例提供的一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法的流程示意图；
图1b是本发明实施例提供的一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的栅格地图的示意图；
图3是本发明实施例提供的选取目标前沿点的流程示意图；
图4(a)是本发明实施例提供的栅格地图中前沿点区域的示意图；
图4(b)是本发明实施例提供的栅格地图中前沿点区域的示意图；
图5是本发明实施例提供的栅格地图中候选前沿点的示意图；
图6是本发明实施例提供的智能设备移动的示意图；
图7是本发明实施例提供的一种对栅格地图进行校正的方法的流程示意图；
图8是本发明实施例提供的拓扑距离与栅格距离的示意图；
图9是本发明实施例提供的一种检测未知位置的障碍物存在概率的装置的结构示意图；
图10是本发明实施例提供的一种检测未知位置的障碍物存在概率的装置的结构示意图；
图11是本发明实施例提供的一种检测未知位置的障碍物存在概率的装置的结构示意图；
图12是本发明实施例提供的一种智能设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明实施例提供了一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法，该方法的执行主体可以是智能设备或智能设备的控制终端。其中，智能设备可以是具有自主移动功能的设备，如机器人等，控制终端可以用于控制智能设备进行移动等，如电脑等，该控制终端中可以设置有处理器、存储器和收发器等，处理器可以用于检测未知位置的障碍物存在概率的处理，存储器可以用于检测未知位置的障碍物存在概率过程中需要的数据以及产生的数据，收发器可以用于接收以及发送消息等。控制终端中还可以设置有屏幕等输入输出设备，屏幕可以用于显示栅格地图等。智能设备中可以设置有处理器、存储器和收发器等，处理器可以用于检测未知位置的障碍物存在概率的处理，存储器可以用于检测未知位置的障碍物存在概率过程中需要的数据以及产生的数据，收发器可以用于接收以及发送消息等。智能设备中还可以设置有距离传感器和行进部件，距离传感器可以是红外传感器、超声波传感器等，可以用于确定智能设备的位置信息、以及障碍物的位置信息等，行进部件包括前进轮、转向轮、电动机等部件，行进部件可以与处理器电性连接，由处理器控制。本实施例中以执行主体为智能设备为例，进行方案的详细描述，其它情况与之类似，本实施例不再累述。
如图1a所示，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：
步骤101，在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点。
其中，前沿点是地图中的未占用位置中与未知位置的交界处相邻的位置点。已构建的地图为已构建的几何地图或已构建的栅格地图，几何地图中包括智能设备移动过程中的多个位置点形成的移动轨迹，栅格地图由栅格组成，包括未知栅格、未占用栅格和被占用栅格。
在实施中，智能设备进入一个新的区域后，智能设备中没有存储该区域的地图，该区域后续可以称为目标区域。用户要控制智能设备自主构建地图，可以将智能设备放置在某个位置点，智能设备可以进行移动，并在移动过程中构建地图，并在已构建的地图中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点。
步骤102，基于至少一个前沿点的位置信息，在至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
在实施中，智能设备可以使用至少一个前沿点的位置信息，在至少一个前沿点中，选取与当前位置点的导航路径最短的前沿点，确定为目标前沿点，或者在至少一个前沿点中，选取位姿不确定度最小的前沿点，确定为目标前沿点。
步骤103，控制智能设备移动至目标前沿点，检测地图中包括的未知位置的障碍物存在概率。
在实施中，智能设备在确定出目标前沿点后，可以将目标前沿点的位置信息和当前位置点的位置信息输入至导航算法中，导航算法则会输出当前位置点至目标前沿点的导航路径，智能设备可以基于导航路径，控制自己移动至目标前沿点，并基于自身的距离传感器，检测地图中包括的未知位置的障碍物存在概率。
智能设备确定未知位置的障碍物存在概率后，可调用本设备中的地图更新程序，将未知位置的障碍物存在概率和已构建的地图作为地图更新程序的输入，地图更新程序的输出即为更新后的已构建的地图，其中包括了智能设备确定的未知位置的障碍物存在概率。
可选的，执行主体是智能设备的控制终端时，智能设备可以将检测到的障碍物存在概率发送至控制终端，控制终端中设置有地图更新程序，控制终端可以调用本设备中的地图更新程序，将未知位置的障碍物存在概率和已构建的地图作为地图更新程序的输入，地图更新程序的输出即为更新后的已构建的地图，其中包括了智能设备确定的未知位置的障碍物存在概率。
如图1b所示，本发明实施例以地图为栅格地图为例进行详细说明，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：
步骤201，在为目标区域构建栅格地图的移动检测过程中，确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点。
其中，地图为栅格地图时，前沿点是在栅格地图的未占用栅格中与未知栅格的交界处相邻的栅格的中心点，未占用栅格为障碍物存在概率小于预设数值的栅格，被占用栅格为障碍物存在概率大于或等于预设数值的栅格，未知栅格为还未确定障碍物存在概率的栅格。例如，如图2所示，白色小格表示未占用栅格，黑色小格表示被占用栅格，斜线小格表示未知栅格，白色小格中有“F”标记的位置点即为前沿点。
在实施中，智能设备进入一个新的区域后，智能设备中没有存储该区域的栅格地图，该区域后续可以称为目标区域。用户要控制智能设备自主构建栅格地图，可以将智能设备放置在某个位置点，并开启智能设备的自主构建栅格地图功能，智能设备则会检测到自主构建栅格地图功能的开启指令，此时目标区域对应的栅格地图中都是未知栅格，每个栅格的大小一般是5cm*5cm，设定开始位置点的位置坐标为(0，0)，以开始位置点为坐标原点、智能设备即将移动的方向为横轴的正方向，建立直角坐标系。智能设备中的距离传感器可以检测开始位置点与障碍物之间的距离，本发明实施例以距离传感器为红外传感器为例进行说明，红外传感器以360度向外发射红外光线，并记录发射时间点、红外光线的发射方向与横轴的正方向的夹角，如果环境中存在障碍物，障碍物会将红外光线反射回来，距离传感器接收被反射回来的红外光线，并记录接收被反射回来的红外光线的接收时间点，然后可以使用公式L＝T*V/2，计算得到障碍物与开始位置点之间的距离，L表示障碍物与开始位置点的距离，V为光速3*108m/s，T为接收红外光线与发射红外光线的时间差，这样，就可以计算得到开始位置点与各个障碍物的距离，得到开始位置点的障碍物信息，并且由于红外传感器记录了红外发射光线的发射方向，发射方向与横轴的夹角为a，横坐标为L*cos(a)，纵坐标为L*sin(a)，智能设备可以确定出障碍物的位置坐标，并将该位置处的障碍物存在概率记录为1，将没有障碍物的位置处的障碍物存在概率记录为0，然后对栅格地图中的未知栅格的障碍物存在概率进行更新，将障碍物存在概率为1的栅格标定为被占用栅格，并将障碍物存在概率为0的栅格标定为未占用栅格，这样已构建的栅格地图中会存在被占用栅格、未占用栅格和未知栅格。
智能设备可以在已构建的栅格地图中，确定未知栅格与未占用栅格的交界处，并将该交界处邻近的未占用栅格的中心位置点，确定为已构建的栅格地图中包括的前沿点。
可选的，在确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点之前，还可以对当前已构建的栅格地图进行预处理，如扩展等，扩展指将某些前沿点所属的未占用栅格标定为未知栅格，这样，如果未知栅格的邻近有障碍物，在进行预处理后的栅格地图中确定的前沿点会距离未知栅格远一点，即使未知栅格的位置处存在障碍物，也不会使智能设备碰到障碍物，降低障碍物和智能设备被损坏的可能性。
可选的，可以基于当前位置点的位姿不确定度，判断是否要确定已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点，相应的步骤201的处理可以如下：
在为目标区域构建栅格地图的移动检测过程中，如果当前位置点的位姿不确定度小于第一预设阈值，则确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点，如果当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，则基于闭环检测对栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，在校正完成后，确定栅格地图中包括的至少一个前沿点。
其中，第一预设阈值可以由技术人员预设，并且存储至智能设备中，如0.3等。
在实施中，智能设备每移动至一个位置点，可以确定当前位置点的位姿不确定度，确定当前位置点的位姿不确定度的方法在后面详细描述，然后智能设备可以判断当前位置点的位姿不确定度是否小于第一预设阈值，如果当前位置点的位姿不确定度大于第一预设阈值，则智能设备可以在已构建的栅格地图中，确定未知栅格与未占用栅格的交界处，并将该交界处邻近的未占用栅格的中心位置点，确定为已构建地图中包括的前沿点。如果当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，则智能设备可以进行闭环检测(闭环检测的方法在后面详细叙述)，使用通用优化工具，如G2O(General Graph Optimization，通用图优化算法)，Ceres Solver等，逐渐进行优化，使已经过的拓扑节点的位置信息更准确，然后使用校正后的已经过的拓扑节点的位置信息，对栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，在校正完成后，在已构建的栅格地图中，确定未知栅格与未占用栅格的交界处，并将该交界处邻近的未占用栅格的中心位置点，确定为已构建地图中包括的前沿点。
可选的，移动检测过程中确定的拓扑节点为移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点；或者，移动检测过程中确定的拓扑节点为移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点；或者，移动检测过程中确定的拓扑节点为移动检测过程开始的位置点、在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点。
在实施中，其中，预设数值可以由技术人员设置，并且存储至智能设备中，如1米，2米等。
在实施中，在移动检测过程中，将移动检测过程开始的位置点确定为第一个拓扑节点。从第一个拓扑节点开始，每移动预设数值，确定一个拓扑节点。
或者，移动检测过程中，将移动检测过程开始的位置点确定为第一个拓扑节点，如果移动至某个位置点(可以称为当前位置点)，与前一拓扑节点的拓扑距离还未达到预设数值，但是当前位置点与前一拓扑节点的连线上存在障碍物，则将当前位置点确定为一个拓扑节点。
或者，在移动检测过程中，将移动检测过程开始的位置点确定为第一个拓扑节点，从第一个拓扑节点开始，每移动预设数值，确定一个拓扑节点，如果移动至某个位置点(可以称为当前位置点)，与前一拓扑节点的拓扑距离还未达到预设数值，但是当前位置点与前一拓扑节点的连线上存在障碍物，则将当前位置点确定为一个拓扑节点。
可选的，确定当前位置点的位姿不确定度的方法可以如下：
对于每个位置点，还可以确定位姿不确定度，可以使用以下公式来确定：Δ＝k*(1/f)，k为预设系数，可以由技术人员设置，并且存储至智能设备中，如0.15等，f表示当前位置点的障碍物信息与前一位置点的障碍物信息的重叠率，即f表示当前位置点的各个障碍物的位置坐标与前一位置点的各个障碍物的位置坐标的重叠率，例如，当前位置点的障碍物的位置坐标中有百分之六十与前一位置点的障碍物的位置坐标重叠，则f为百分之六十，计算出当前位置点的位姿不确定度为Δ＝k*(1/f)＝0.25。
其中，确定当前位置点的障碍物信息的方法可以如下：一般将移动检测过程开始的位置点设置为第一个位置点，并将第一个位置点的位置坐标设定为(0，0)，姿态信息设定为即将移动的方向，位姿不确定度为0，以第一个位置点为坐标原点，即将移动方向为横轴的正方向建立直角坐标系。智能设备中的距离传感器可以检测第一个位置点对应的障碍物信息，障碍物信息包括：障碍物与位置点之间的距离，以及障碍物的位置坐标等。智能设备可以使用前面的方法计算得到第一个位置点与各个障碍物的距离，然后使用障碍物与第一个位置点的距离、红外光线的发射方向与横轴的正方向的夹角，计算出各个障碍物的位置坐标，将与各个障碍物的距离和各个障碍物的位置坐标存储为第一个位置点的障碍物信息。当确定第二个位置点时，按照检测第一个位置点的障碍物信息的方法，确定第二个位置点与障碍物之间的距离，然后使用第一个位置点的位置坐标、第一个位置点的障碍物信息和第二个位置点与障碍物之间的距离，计算出第二个位置点的位置坐标。例如，在横轴的正方向上存在第一障碍物，纵轴的正方向上存在第二障碍物，在第一个位置点上，检测到距离第一障碍物3米，距离第二障碍物4米，在第二个位置点上，检测到距离第一障碍物2米，距离第二障碍物4米，使用第一个位置点的位置坐标(0，0)，即可确定出第二个位置点的位置坐标为(1，0)，在确定出第二个位置点的位置坐标后，还可以使用红外光线的发射方向与横轴的正方向的夹角、第二个位置点与检测到的障碍物的距离，确定出各个障碍物的位置坐标，依此类推，可以确定出每个位置点的障碍物信息。
需要说明的是，上述仅给出了一种确定位姿不确定度的方法，凡是能确定拓扑节点的位姿不确定度的方法都可以用于本发明实施例，本发明实施例不做限定。
步骤202，基于至少一个前沿点的位置信息，在至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
在实施中，智能设备可以获取栅格地图中包括的前沿点的位置信息，该位置信息可以是位置坐标，然后从步骤201确定出的前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
可选的，可以从前沿点组成的前沿点区域中，选取出候选前沿点，并从候选前沿点中，确定目标前沿点，如图3所示，相应的步骤202的处理流程可以如下：
步骤2021中，基于至少一个前沿点的位置信息，确定至少一个前沿点区域，其中，每个前沿点区域至少包括一个前沿点，属于不同前沿点区域的任意两个前沿点之间的距离大于预设数值。
其中，预设数值可以由技术人员预设，并且存储至智能设备中，如6个栅格等。
在实施中，智能设备可以获取栅格地图中包括的前沿点的位置信息，该位置信息可以是位置坐标，使用前沿点的位置信息，将前沿点之间距离比较近的前沿点组成一个前沿点区域，具体可以是将前沿点之间的距离小于或预设数值的前沿点划分到一个前沿点区域，即属于不同前沿点区域的任意两个前沿点之间的距离大于预设数值。如图4(a)所示，图中虚线圈住的前沿点可以构成一个前沿点区域。
可选的，确定前沿点区域时，还可以采用以下方式：前沿点区域中包括的任一前沿点都有至少一个前沿点与之相邻。如图4(b)所示，图中虚线圈住的前沿点可以构成一个前沿点区域。
步骤2022中，在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点。
在实施中，智能设备确定前沿点区域后，可以从每个前沿点区域包括的前沿点中，分别选取出一个候选前沿点，例如，智能设备确定的前沿点区域有3个，则选取出的候选前沿点数目为3个。
可选的，在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取中心位置的前沿点为每个前沿点区域对应的候选前沿点。
在实施中，对于每个前沿点区域，智能设备可以确定中心位置的前沿点，然后选取中心位置的前沿点为该前沿点区域对应的候选前沿点。
需要说明的是，对于每个前沿点区域，中心位置的前沿点有可能是一个，也有可能是两个，例如，如图5所示，前沿点区域A中的中心位置的前沿点为一个，而对于前沿点区域B中，中心位置的前沿点为两个，智能设备可以将确定出的中心位置的前沿点中任意一个前沿点，选取为候选前沿点。
步骤2023中，在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
在实施中，智能设备选取出候选前沿点后，可以在这些候选前沿点中，确定出满足预设探测条件的目标前沿点。
可选的，步骤2023中确定满足预设探测条件的目标前沿点的方式有多种，以下给出三种可行的方式：
方式一：确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目；将前沿点的数目最大的前沿点区域对应的候选前沿点，确定为目标前沿点。
在实施中，智能设备可以确定每个前沿点区域中包括的前沿点的数目，然后确定前沿点的数目最大的前沿点区域，将该前沿点区域对应的候选前沿点，确定为目标前沿点。
方式二：确定当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；将对应导航路经长度最小的候选前沿点，确定为目标前沿点。
在实施中，智能设备可以将当前位置点的位置信息作为开始位置的位置信息、每个候选前沿点的位置信息作为结束位置的位置信息输入至导航算法中，智能设备会确定出当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路径长度。然后将对应导航路径长度最小的候选前沿点，确定为目标前沿点。
方式三：确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目，以及当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；根据导航路经长度的预设加权系数和前沿点的数目的预设加权系数，以及每个候选前沿点对应的导航路径长度和所属的前沿点区域包括的前沿点的数目，进行加权运算，确定每个候选前沿点对应的加权值；将对应加权值最大的候选前沿点，确定为目标前沿点。
其中，导航路径长度的预设加权系数、前沿点的数目的预设加权系数可以由技术人员预设，并且存储至智能设备中，导航路径长度的预设加权系数与前沿点的数目的预设加权系数之和为1，如导航路径长度的预设加权系数为0.4，前沿点的数目的预设加权系数为0.6等。
在实施中，智能设备可以确定每个前沿点区域中包括的前沿点的数目，将当前位置点的位置信息作为开始位置的位置信息、每个候选前沿点的位置信息作为结束位置的位置信息输入至导航算法中，智能设备会确定出当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路径长度。对于每个候选前沿点，智能设备使用以下公式：s＝a*x+b*y，计算出每个候选前沿点对应的加权值，其中，a为导航路径长度的预设加权系数，b为前沿点的数目的预设加权系数，x为候选前沿点对应的导航路径长度，y为候选前沿点所属的前沿点区域中包括的前沿点的数目。
智能设备计算出每个候选前沿点对应的加权值后，可以将加权值最大的候选前沿点，确定为目标前沿点。
需要说明的是，对于上述三种方式，如果确定出的目标前沿点有多个，则可以选择其中任意一个目标前沿点。
步骤203，控制智能设备移动至目标前沿点，检测栅格地图中包括的未知栅格的障碍物存在概率。
在实施中，智能设备确定出目标前沿点后，可以将当前位置点的位置信息作为开始位置的位置信息、目标前沿点的位置信息作为结束位置的位置信息输入至导航算法中，智能设备可以确定出当前位置点至目标前沿点的导航路径。
智能设备可以使用确定出的导航路径，控制自己移动至目标前沿点，然后控制距离传感器检测已构建的栅格地图中包括的未知栅格的障碍物存在概率，此处还是使用距离传感器为红外传感器为例进行说明，红外传感器以360度向外发射红外光线，并记录发射时间点、红外光线的发射方向与横轴的正方向的夹角，如果环境中存在障碍物，障碍物会将红外光线反射回来，距离传感器接收被反射回来的红外光线，并记录接收被反射回来的红外光线的接收时间点，然后可以使用公式L＝T*V/2，计算得到障碍物与目标前沿点之间的距离，L可以表示障碍物与目标前沿点的距离，V为光速3*108m/s，T为接收红外光线与发射红外光线的时间差，这样，就可以计算得到目标前沿点与各个障碍物的距离。
然后使用前一目标前沿点检测到的障碍物的位置信息、前一目标前沿点的位置坐标，当前的目标前沿点检测到的障碍物信息，确定出当前的目标前沿点的位置坐标，例如，在横轴的正方向上存在第一障碍物，纵轴的正方向上存在第二障碍物，在第一个位置点上，检测到距离第一障碍物1米，距离第二障碍物1米，在第二个位置点上，检测到距离第一障碍物4米，距离第二障碍物4米，使用第一个位置点的位置坐标(1，1)，即可确定出第二个位置点的位置坐标为(4，4)，并且由于红外传感器记录了红外发射光线的发射方向，智能设备可以确定出障碍物的位置坐标，发射方向与横轴的夹角为a，横坐标为L*cos(a)，纵坐标为L*sin(a)，智能设备可以确定出障碍物的位置坐标，并将该位置坐标处的障碍物存在概率记录为1，这样，就可以确定出已构建的栅格地图中包括的未知栅格的障碍物存在概率。
智能设备确定已构建的栅格地图中包括的未知栅格的障碍物存在概率后，可以调用本设备中的地图更新程序，将未知栅格的障碍物存在概率和已构建的栅格地图作为地图更新程序的输入，地图更新程序的输出即为更新后的已构建的栅格地图，其中包括了智能设备确定的未知栅格的障碍物存在概率。
可选的，执行主体是智能设备的控制终端时，智能设备可以将检测到的障碍物存在概率发送至控制终端，控制终端中设置有地图更新程序，控制终端可以调用本设备中的地图更新程序，将未知栅格的障碍物存在概率和已构建的栅格地图作为地图更新程序的输入，地图更新程序的输出即为更新后的已构建的栅格地图，其中包括了智能设备确定的未知栅格的障碍物存在概率。
智能设备执行完步骤203后，返回执行步骤201，如果还有目标前沿点，可以移动至目标前沿点，直到已构建的栅格地图中不存在未知栅格，说明目标区域的栅格地图已构建完成。例如，如图6所示，智能设备从当前位置点O移动至目标前沿点D后，更新完已构建的栅格地图后，又确定目标前沿点E，然后移动至目标前沿点E，更新完已构建的栅格地图后，已构建的栅格地图中不存在未知栅格，则结束构建目标区域的栅格地图。
如图7所示，基于闭环检测对栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正的方法可以如下：
步骤701，如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点。
其中，第二预设阈值和第三预设阈值都可以由技术人员预设，并且存储至智能设备中，第二预设阈值大于第三预设阈值，如第二预设阈值为10米，第三预设阈值为0.8米等。如图8所示，拓扑距离为智能设备经过的拓扑节点的连线的长度，如第三个拓扑节点与第五个拓扑节点之间的拓扑距离为第一长度和第二长度之和，其中，第一长度为第三个拓扑节点与第四个拓扑节点连线的长度，第二长度为第四个拓扑节点与第五个拓扑节点连线的长度。栅格距离为两个拓扑节点之间的最短距离，如第三个拓扑节点与第五个拓扑节点的栅格距离为第三个拓扑节点与第五个拓扑节点连线的线段长度。
在实施中，如果当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，智能设备可以在已经确定的拓扑节点中，确定是否存在拓扑节点与当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值，且与当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，如果存在满足上述条件的至少一个拓扑节点，后续这类拓扑节点可以称为目标拓扑节点，则可以在至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点。
可选的，在至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点时，还考虑当前位置点的位姿不确定度，相应的处理可以如下：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，且当前位置点的位姿不确定度大于第四预设阈值，则在至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点。
其中，第四预设阈值可以由技术人员预设，并且存储至智能设备中，如0.5等，第四预设阈值要大于第一预设阈值。
在实施中，如果当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，智能设备可以在已经确定的拓扑节点中，确定是否存在拓扑节点与当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值，且与当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，如果存在满足上述条件的至少一个拓扑节点，后续这类拓扑节点可以称为目标拓扑节点，然后判断当前位置点的位姿不确定度是否大于第四预设阈值，如果当前位置点的位姿不确定度大于第三预设阈值，则在至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点，如果当前位置点的位姿不确定度小于或等于第四预设阈值，则不在至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点，继续进行移动检测。这样，当前位置点的位姿不确定度不是特别大，说明当前位置点的位置信息还比较准确，所以可以不对已确定的拓扑节点的位置信息进行校正，进而不需要进行闭环检测。
可选的，如果当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，但是不存在上述提到的目标拓扑节点，可以确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点。
如果目标拓扑节点仅有一个，则将这一个目标拓扑节点选取为闭环拓扑节点，如果目标拓扑节点有多个，可以采用以下几种方式，选取闭环拓扑节点：
方式一：可以选取对应的导航路径长度最小的目标拓扑节点为闭环拓扑节点，相应的处理可以如下：
确定当前位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；在至少一个目标拓扑节点中，选取对应的导航路径长度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
其中，导航路径长度指从当前位置点移动至目标拓扑节点所移动的实际距离。
在实施中，智能设备确定出多个目标拓扑节点后，对于每个目标拓扑节点，可以将当前位置点的位置信息和目标拓扑节点的位置信息作为导航算法的输入，得到当前位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径，并确定导航路径长度。然后在至少一个目标拓节点中，选取对应的导航路径长度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点，这样，导航路径长度最小的目标拓扑节点距离当前位置点最近，可以节约导航路径成本。
方式二，在至少一个目标拓扑节点中，选取位姿不确定度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
在实施中，智能设备可以获取存储的每个目标拓扑节点的位姿不确定度，从中选取位姿不确定度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。由于进行闭环检测的最终目的是对每个拓扑节点的位置信息进行校正，使每个拓扑节点的位姿不确定度尽量减小，所以要选取位姿不确定度最小的目标拓扑节点作为闭环拓扑节点，这样可以提高校正速度。
方式三：可以同时考虑目标拓扑节点的位姿不确定度和导航路径长度，选取闭环拓扑节点，相应的处理可以如下：
确定当前位置点至每个目标拓扑节点的导航路径长度；根据位姿不确定度的预设加权系数和导航路径长度的预设加权系数，以及每个目标拓扑节点对应的导航路径长度和位姿不确定度，进行加权运算，确定每个目标拓扑节点对应的加权值；在至少一个目标拓扑节点中，选取加权值最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
其中，位姿不确定度的预设加权系数和导航路径长度的预设加权系数可以由技术人员预设，并且存储至智能设备中，位姿不确定度的预设加权系数与导航路径长度的预设加权系数之和为1，如位姿不确定度的预设加权系数为0.7，导航路径长度的预设加权系数为0.3等。
在实施中，智能设备可以使用上述方式二中的方法确定出每个目标拓扑节点的位姿不确定度，此处不再赘述，还可以使用上述方式一中的方法确定出当前位置点至每个目标拓扑节点的导航路径长度，然后使用以下公式：s＝a*Δ+b*x，计算出每个目标拓扑节点对应的加权值，其中，a为位姿不确定度的预设加权系数，b为导航路径长度的预设加权系数，Δ为目标拓扑节点的位姿不确定度，x为当前位置点至每个目标拓扑节点的导航路径长度。
智能设备确定出每个目标拓扑节点的加权值后，可以在至少一个目标拓扑节点中，选取加权值最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
步骤702，基于闭环拓扑节点的位置信息，控制智能设备移动至闭环拓扑节点。
在实施中，在选取出闭环拓扑节点后，可以将存储的闭环拓扑节点的位置信息和当前位置点的位置信息，输入到导航算法中，得到当前位置点至闭环拓扑节点的导航路径，然后按照导航路径控制智能设备移动至闭环拓扑节点。
步骤703，基于智能设备移动至闭环拓扑节点后检测的障碍物信息，确定智能设备移动至闭环拓扑节点后的实际位置信息。
在实施中，由于在确定当前位置点的位置信息时，是基于前一拓扑节点的位置信息，所以确定出的当前位置点的位置信息累积了前一拓扑节点的位置信息，假设闭环拓扑节点的位置坐标为(0，0)，当前位置点的位置坐标为(20，32)，如果当前位置点的位置坐标有误差，相对于当前位置点的位置坐标为(0，0)的位置点不再是智能设备原来记录的位置坐标为(0，0)的位置点，所以移动至闭环拓扑节点后的实际位置信息与存储的闭环拓扑节点的位置信息不相同。
智能设备按照导航路径移动至闭环拓扑节点后，可以按照上述方式二中的方法，来检测移动至闭环拓扑节点后的位置点与障碍物之间的距离，得到障碍物信息，此处不再赘述，然后使用闭环拓扑节点的位置坐标、闭环拓扑节点的障碍物信息和移动至闭环拓扑节点后的位置点的障碍物信息，计算出移动至闭环拓扑节点后的位置点的位置坐标，即确定了移动至闭环拓扑节点后的实际位置信息。
步骤704，基于实际位置信息和闭环拓扑节点的位置信息，对已确定的拓扑节点的位置信息进行校正。
在实施中，智能设备确定出移动至闭环拓扑节点后的实际位置信息后，可以将移动至闭环拓扑节点后的实际位置信息和闭环拓扑节点的位置信息形成一个闭环约束条件，如横坐标差值与纵坐标差值分别为15、17等，然后使用通用优化工具，如G2O(GeneralGraph Optimization，通用图优化算法)，Ceres Solver等，逐渐进行优化，使移动至闭环拓扑节点后的实际位置信息与记录的闭环拓扑节点的位置信息更接近，完成对已确定的拓扑节点的位置信息的校正，使已确定的拓扑节点的位置信息更加准确。
需要说明的是，对已确定的拓扑节点的位置信息进行校正的方法，与现有技术中使用闭环约束条件进行位置校正的方法相同，凡是可以用于使用闭环约束条之间进行位置校正的方法都可以用于本发明实施例，本发明实施例不做限定。
步骤705，基于已确定的拓扑节点的位置信息，对已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正。
在实施中，在对已确定的拓扑节点的位置信息进行校正后，将已构建的栅格地图中的坐标原点与校正后的位置信息中的坐标原点对应，然后使用校正后的位置信息、以及障碍物的位置信息，对已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行更新，例如，某个栅格校正前中心点的位置坐标为(0，8)，障碍物在距离5个栅格位置处，将栅格地图中的坐标原点与校正后的位置信息中的坐标原点重合后，原来的位置坐标为(0，8)的点被校正至(0，7.5)，所以障碍物会在向左移动0.5。
由于校正后的位置信息相对比较准确，这样，原来距离校正之前一定数值的障碍物的位置坐标也会发生改变，使确定出的障碍物的位置坐标更准确，进而栅格地图中每个栅格的障碍物存在概率也更准确。
需要说明的是，基于校正后的位置信息对已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行更新的方法，与现有技术中对栅格地图进行更新的方法相同，凡是可以用于对栅格地图进行更新的方法都可以用于本发明实施例。
另外，本发明实施例中，每确定出一个拓扑节点时，可以将当前位置点与前一拓扑节点连线，形成拓扑地图。同样在对已确定的拓扑节点的位置信息进行校正后，可以将校正后的拓扑节点的位置信息更新至拓扑地图中，使拓扑地图中的各拓扑节点的位置信息更加准确。
需要说明的是，本发明实施例是以智能设备为执行主体为例进行说明，如果执行主体是智能设备的控制终端，控制终端可以控制智能设备进行移动，智能设备将检测到的障碍物信息发送至控制终端，控制终端可以构建地图，并确定地图中存在的目标前沿点，还可以确定每一拓扑节点的位姿不确定度、以及对栅格地图进行校正。
本发明实施例中，智能设备或智能设备的控制终端可以在已构建的地图中包括的至少一个前沿点中，选取满足预设探测条件的目标前沿点，然后控制智能设备移动至目标前沿点，智能设备可以检测地图中包括的未知位置的障碍物存在的概率，用户不需要操控智能设备进行移动，从而可以节约用户的时间。
基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种检测未知位置的障碍物存在概率的装置，如图9所示，该装置包括：
第一确定模块910，用于在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，其中，所述前沿点是在地图的未占用位置中与未知位置的交界处相邻的位置点；
第二确定模块920，用于基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点；
检测模块930，用于控制智能设备移动至所述目标前沿点，检测所述地图中包括的未知位置的障碍物存在概率。
可选的，所述地图为栅格地图，所述未知位置为未知栅格，所述未占用位置为未占用栅格；
所述前沿点是在地图的未占用栅格中与未知栅格的交界处相邻的栅格的中心点。
可选的，如图10所示，所述第二确定模块920包括第一确定子模块921、选取子模块922和第二确定子模块923，其中：
所述第一确定子模块921，用于基于所述至少一个前沿点的位置信息，确定至少一个前沿点区域，其中，每个前沿点区域至少包括一个前沿点，属于不同前沿点区域的任意两个前沿点之间的距离大于预设数值；
所述第一选取子模块922，用于在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点；
所述第二确定子模块923，用于在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
可选的，所述第一选取子模块922，用于：
在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取中心位置的前沿点为所述每个前沿点区域对应的候选前沿点。
可选的，所述第二确定子模块923，用于：
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目；将前沿点的数目最大的前沿点区域对应的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；将对应导航路经长度最小的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目，以及当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；根据导航路经长度的预设加权系数和前沿点的数目的预设加权系数，以及每个候选前沿点对应的导航路径长度和所属的前沿点区域包括的前沿点的数目，进行加权运算，确定每个候选前沿点对应的加权值；将对应加权值最大的候选前沿点，确定为目标前沿点。
可选的，所述第一确定模块910，用于：
在为目标区域构建栅格地图的移动检测过程中，如果当前位置点的位姿不确定度小于第一预设阈值，则确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点，如果所述当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，则基于闭环检测对当前已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，在校正完成后，确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点。
可选的，如图11所示，所述第一确定模块910包括第二选取子模块911、控制子模块912、第三确定子模块913和校正子模块914，其中：
所述第二选取子模块911，用于如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与所述当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点；
所述控制子模块912，用于基于所述闭环拓扑节点的位置信息，控制智能设备移动至所述闭环拓扑节点；
所述第三确定子模块913，用于基于所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后检测的障碍物信息，确定所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后的实际位置信息；
所述校正子模块914，用于基于所述实际位置信息和所述闭环拓扑节点的位置信息，对所述已确定的拓扑节点的位置信息进行校正；
所述校正子模块914，用于基于所述已确定的拓扑节点的位置信息，对所述已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正。
可选的，所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点、以及在所述移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点。
可选的，所述第二选取子模块911，用于：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前的位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前的位置点的栅格距离小于第三预设阈值，且所述当前的位置点的位姿不确定度大于第四预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点。
可选的，所述第二选取子模块911，用于：
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取对应的导航路径长度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
在所述至少一个目标拓扑节点中，选取位姿不确定度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；根据位姿不确定度的预设加权系数和导航路径长度的预设加权系数，以及每个目标拓扑节点对应的导航路径长度和位姿不确定度，进行加权运算，确定每个目标拓扑节点对应的加权值；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取加权值最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
本发明实施例中，智能设备或智能设备的控制终端可以在已构建的地图中包括的至少一个前沿点中，选取满足预设探测条件的目标前沿点，然后控制智能设备移动至目标前沿点，智能设备可以检测地图中包括的未知栅格的障碍物存在的概率，用户不需要操控智能设备进行移动，从而可以节约用户的时间。
需要说明的是：上述实施例提供的检测未知位置的障碍物存在概率的装置在检测未知位置的障碍物存在概率时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的检测未知位置的障碍物存在概率的装置与检测未知位置的障碍物存在概率的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
请参考图12，其示出了本发明实施例所涉及的智能设备的结构示意图，该智能设备可以用于实施上述实施例中提供的检测未知位置的障碍物存在概率的方法。具体来讲：
智能设备1200可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路110、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器120、输入单元130、显示单元140、传感器150、音频电路160、WiFi(wireless fidelity，无线保真)模块170、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器180、以及电源190等部件。本领域技术人员可以理解，图12中示出的智能设备结构并不构成对智能设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
RF电路110可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器180处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，RF电路110包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SIM)卡、收发信机、耦合器、LNA(Low Noise Amplifier，低噪声放大器)、双工器等。此外，RF电路110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA(CodeDivision Multiple Access，码分多址)、WCDMA(Wideband Code Division MultipleAccess,宽带码分多址)、LTE(Long Term Evolution,长期演进)、电子邮件、SMS(ShortMessaging Service，短消息服务)等。
存储器120可用于存储软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器120可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据智能设备1200的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器120还可以包括存储器控制器，以提供处理器180和输入单元130对存储器120的访问。
输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，输入单元130可包括触敏表面131以及其他输入设备132。触敏表面131，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面131上或在触敏表面131附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面131可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器180，并能接收处理器180发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面131。除了触敏表面131，输入单元130还可以包括其他输入设备132。具体地，其他输入设备132可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及智能设备1200的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元140可包括显示面板141，可选的，可以采用LCD(Liquid CrystalDisplay，液晶显示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等形式来配置显示面板141。进一步的，触敏表面131可覆盖显示面板141，当触敏表面131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器180以确定触摸事件的类型，随后处理器180根据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。虽然在图12中，触敏表面131与显示面板141是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面131与显示面板141集成而实现输入和输出功能。
智能设备1200还可包括至少一种传感器150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板141的亮度，接近传感器可在智能设备1200移动到耳边时，关闭显示面板141和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于智能设备1200还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路160、扬声器161，传声器162可提供用户与智能设备1200之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出；另一方面，传声器162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器180处理后，经RF电路110以发送给比如另一智能设备，或者将音频数据输出至存储器120以便进一步处理。音频电路160还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与智能设备1200的通信。
WiFi属于短距离无线传输技术，智能设备1200通过WiFi模块170可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图12示出了WiFi模块170，但是可以理解的是，其并不属于智能设备1200的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器180是智能设备1200的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器120内的数据，执行智能设备1200的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器180可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器180可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器180中。
智能设备1200还包括给各个部件供电的电源190(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器180逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源190还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
尽管未示出，智能设备1200还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，智能设备1200的显示单元是触摸屏显示器，智能设备1200还包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，其中，所述前沿点是在地图的未占用位置中与未知位置的交界处相邻的位置；
基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点；
控制智能设备移动至所述目标前沿点，检测所述地图中包括的未知位置的障碍物存在概率。
可选的，所述地图为栅格地图，所述未知位置为未知栅格，所述未占用位置为未占用栅格；
所述前沿点是在地图的未占用栅格中与未知栅格的交界处相邻的栅格的中心点。
可选的，所述基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点，包括：
基于所述至少一个前沿点的位置信息，确定至少一个前沿点区域，其中，每个前沿点区域至少包括一个前沿点，属于不同前沿点区域的任意两个前沿点之间的距离大于预设数值；
在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点；
在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
可选的，所述在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点，包括：
在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取中心位置的前沿点为所述每个前沿点区域对应的候选前沿点。
可选的，所述在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点，包括：
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目；将前沿点的数目最大的前沿点区域对应的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；将对应导航路经长度最小的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目，以及当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；根据导航路经长度的预设加权系数和前沿点的数目的预设加权系数，以及每个候选前沿点对应的导航路径长度和所属的前沿点区域包括的前沿点的数目，进行加权运算，确定每个候选前沿点对应的加权值；将对应加权值最大的候选前沿点，确定为目标前沿点。
可选的，所述在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，包括：
在为目标区域构建栅格地图的移动检测过程中，如果当前位置点的位姿不确定度小于第一预设阈值，则确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点，如果所述当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，则基于闭环检测对当前已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，在校正完成后，确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点。
可选的，所述基于闭环检测对当前已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，包括：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与所述当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点；
基于所述闭环拓扑节点的位置信息，控制智能设备移动至所述闭环拓扑节点；
基于所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后检测的障碍物信息，确定所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后的实际位置信息；
基于所述实际位置信息和所述闭环拓扑节点的位置信息，对所述已确定的拓扑节点的位置信息进行校正；
基于所述已确定的拓扑节点的位置信息，对所述已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正。
可选的，所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点、以及在所述移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点。
可选的，所述如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前的位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前的位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点，包括：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前的位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前的位置点的栅格距离小于第三预设阈值，且所述当前的位置点的位姿不确定度大于第四预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点。
可选的，所述在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点，包括：
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取对应的导航路径长度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
在所述至少一个目标拓扑节点中，选取位姿不确定度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；根据位姿不确定度的预设加权系数和导航路径长度的预设加权系数，以及每个目标拓扑节点对应的导航路径长度和位姿不确定度，进行加权运算，确定每个目标拓扑节点对应的加权值；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取加权值最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
本发明实施例中，智能设备或智能设备的控制终端可以在已构建的地图中包括的至少一个前沿点中，选取满足预设探测条件的目标前沿点，然后控制智能设备移动至目标前沿点，智能设备可以检测地图中包括的未知位置的障碍物存在的概率，用户不需要操控智能设备进行移动，从而可以节约用户的时间。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (20)
1.一种检测未知位置的障碍物存在概率的方法，其特征在于，所述方法包括：
在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，其中，所述前沿点是在地图的未占用位置中与未知位置的交界处相邻的位置点；
基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点；
控制智能设备移动至所述目标前沿点，检测所述地图中包括的未知位置的障碍物存在概率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图为栅格地图，所述未知位置为未知栅格，所述未占用位置为未占用栅格；
所述前沿点是在地图的未占用栅格中与未知栅格的交界处相邻的栅格的中心点。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点，包括：
基于所述至少一个前沿点的位置信息，确定至少一个前沿点区域，其中，每个前沿点区域至少包括一个前沿点，属于不同前沿点区域的任意两个前沿点之间的距离大于预设数值；
在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点；
在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点，包括：
在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取中心位置的前沿点为所述每个前沿点区域对应的候选前沿点。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点，包括：
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目；将前沿点的数目最大的前沿点区域对应的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；将对应导航路经长度最小的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目，以及当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；根据导航路经长度的预设加权系数和前沿点的数目的预设加权系数，以及每个候选前沿点对应的导航路径长度和所属的前沿点区域包括的前沿点的数目，进行加权运算，确定每个候选前沿点对应的加权值；将对应加权值最大的候选前沿点，确定为目标前沿点。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，包括：
在为目标区域构建栅格地图的移动检测过程中，如果当前位置点的位姿不确定度小于第一预设阈值，则确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点，如果所述当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，则基于闭环检测对当前已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，在校正完成后，确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于闭环检测对当前已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，包括：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与所述当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点；
基于所述闭环拓扑节点的位置信息，控制智能设备移动至所述闭环拓扑节点；
基于所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后检测的障碍物信息，确定所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后的实际位置信息；
基于所述实际位置信息和所述闭环拓扑节点的位置信息，对所述已确定的拓扑节点的位置信息进行校正；
基于所述已确定的拓扑节点的位置信息，对所述已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点、以及在所述移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前的位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前的位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点，包括：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前的位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前的位置点的栅格距离小于第三预设阈值，且所述当前的位置点的位姿不确定度大于第四预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点。
10.根据权利要求7至9任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点，包括：
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取对应的导航路径长度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
在所述至少一个目标拓扑节点中，选取位姿不确定度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；根据位姿不确定度的预设加权系数和导航路径长度的预设加权系数，以及每个目标拓扑节点对应的导航路径长度和位姿不确定度，进行加权运算，确定每个目标拓扑节点对应的加权值；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取加权值最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
11.一种检测未知位置的障碍物存在概率的装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于在为目标区域构建地图的移动检测过程中，确定当前已构建的地图中包括的至少一个前沿点，其中，所述前沿点是在地图的未占用位置中与未知位置的交界处相邻的位置点；
第二确定模块，用于基于所述至少一个前沿点的位置信息，在所述至少一个前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点；
检测模块，用于控制智能设备移动至所述目标前沿点，检测所述地图中包括的未知位置的障碍物存在概率。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述地图为栅格地图，所述未知位置为未知栅格，所述未占用位置为未占用栅格；
所述前沿点是在地图的未占用栅格中与未知栅格的交界处相邻的栅格的中心点。
13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块包括第一确定子模块、第一选取子模块和第二确定子模块，其中：
所述第一确定子模块，用于基于所述至少一个前沿点的位置信息，确定至少一个前沿点区域，其中，每个前沿点区域至少包括一个前沿点，属于不同前沿点区域的任意两个前沿点之间的距离大于预设数值；
所述第一选取子模块，用于在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取一个候选前沿点；
所述第二确定子模块，用于在选取出的候选前沿点中，确定满足预设探测条件的目标前沿点。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一选取子模块，用于：
在每个前沿点区域包括的前沿点中，选取中心位置的前沿点为所述每个前沿点区域对应的候选前沿点。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二确定子模块，用于：
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目；将前沿点的数目最大的前沿点区域对应的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；将对应导航路经长度最小的候选前沿点，确定为目标前沿点；或者，
确定每个前沿点区域包括的前沿点的数目，以及当前位置点分别至每个候选前沿点的导航路经长度；根据导航路经长度的预设加权系数和前沿点的数目的预设加权系数，以及每个候选前沿点对应的导航路径长度和所属的前沿点区域包括的前沿点的数目，进行加权运算，确定每个候选前沿点对应的加权值；将对应加权值最大的候选前沿点，确定为目标前沿点。
16.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，用于：
在为目标区域构建栅格地图的移动检测过程中，如果当前位置点的位姿不确定度小于第一预设阈值，则确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点，如果所述当前位置点的位姿不确定度大于或等于第一预设阈值，则基于闭环检测对当前已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正，在校正完成后，确定当前已构建的栅格地图中包括的至少一个前沿点。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括第二选取子模块、控制子模块、第三确定子模块和校正子模块，其中：
所述第二选取子模块，用于如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与所述当前位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前位置点的栅格距离小于第三预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点；
所述控制子模块，用于基于所述闭环拓扑节点的位置信息，控制智能设备移动至所述闭环拓扑节点；
所述第三确定子模块，用于基于所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后检测的障碍物信息，确定所述智能设备移动至所述闭环拓扑节点后的实际位置信息；
所述校正子模块，用于基于所述实际位置信息和所述闭环拓扑节点的位置信息，对所述已确定的拓扑节点的位置信息进行校正；
所述校正子模块，用于基于所述已确定的拓扑节点的位置信息，对所述已构建的栅格地图中每个栅格的位置信息进行校正。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、以及在移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点；或者，
所述移动检测过程中确定的拓扑节点为所述移动检测过程开始的位置点、在移动轨迹上与前一拓扑节点之间的栅格距离等于预设数值的位置点、以及在所述移动轨迹上与前一拓扑节点的连线上存在障碍物的各位置点中与所述前一拓扑节点之间栅格距离最小的位置点。
19.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第二选取子模块，用于：
如果在已确定的拓扑节点中存在至少一个目标拓扑节点与当前的位置点的拓扑距离大于第二预设阈值且与所述当前的位置点的栅格距离小于第三预设阈值，且所述当前的位置点的位姿不确定度大于第四预设阈值，则在所述至少一个目标拓扑节点中选取闭环拓扑节点。
20.根据权利要求17至19任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述第二选取子模块，用于：
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取对应的导航路径长度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
在所述至少一个目标拓扑节点中，选取位姿不确定度最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点；或者，
确定所述当前的位置点分别至每个目标拓扑节点的导航路径长度；根据位姿不确定度的预设加权系数和导航路径长度的预设加权系数，以及每个目标拓扑节点对应的导航路径长度和位姿不确定度，进行加权运算，确定每个目标拓扑节点对应的加权值；在所述至少一个目标拓扑节点中，选取加权值最小的目标拓扑节点，为闭环拓扑节点。
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