CN111523334B - 虚拟禁区的设置方法、装置、终端设备、标签和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种虚拟禁区的设置方法、装置、终端设备、标签和存储介质，该设置方法可应用于扫地机器人，该设置方法包括：识别终端设备所显示的标签图像，终端设备放置于目标禁区的边界处；根据标签图像与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。本申请提供的技术方案使得目标禁区的虚拟禁区的边界易于设置，可大幅度提升虚拟禁区边界的设置效率。

Description

虚拟禁区的设置方法、装置、终端设备、标签和存储介质

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，尤其涉及一种虚拟禁区的设置方法、装置、终端设备、标签和存储介质。

背景技术

机器人技术领域基本采用虚拟禁区来标识机器人的禁入区域，其主要有红外虚拟禁区和磁条虚拟禁区两种，其中，红外线虚拟禁区由红外线产生装置产生的红外线作为虚拟禁区，磁条虚拟禁区是利用磁条作为虚拟禁区。然而，由于虚拟禁区的设置需要借助红外线产生装置这类专用设备，或者需要布设专门的磁条，这就使得虚拟禁区不易设置。

发明内容

本申请实施例提供一种虚拟禁区的设置方法、装置、终端设备、标签和存储介质，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种虚拟禁区的设置方法，包括：

识别终端设备所显示的标签图像，该终端设备放置于目标禁区的边界处；

根据该标签图像与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，根据该标签图像与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，包括：

根据该终端设备的设备信息，确定该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系；

根据该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系，以及该标签图像与该扫地机器人的位置关系，在该地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，该设备信息包括设备放置方位和设备尺寸；根据该终端设备的设备信息，确定该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系，包括：

获取该终端设备的设备放置方位和设备尺寸；

根据该标签图像在该终端设备上的显示位置，以及该终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系。

在一种实施方式中，该终端设备为至少两个，该标签图像中包括设备标识信息，该设备信息包括设备身份信息、设备放置方位和设备尺寸；对于每一个该标签图像，该根据该终端设备的设备信息，确定该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系，包括：

根据该标签图像中的设备标识信息，以及各该终端设备的设备身份信息，确定与该设备标识信息相对应的终端设备；

根据该标签图像在与该设备标识信息相对应的终端设备上的显示位置，以及与该设备标识信息相对应的终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系。

在一种实施方式中，该标签图像中包括边界标识信息；根据该标签图像与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，包括：

根据该边界标识信息，从该目标禁区的各边界中确定出该目标禁区的目标边界；

根据该标签图像与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

在一种实施方式中，该终端设备的设备信息包括该终端设备图像；根据该终端设备的设备信息，确定该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系，包括：

获取该终端设备图像；

将该终端设备图像输入位置关系识别模型，以得到该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系；该位置关系识别模型为基于多个样本终端设备图像训练深度学习网络模型而得到。

第二方面，本申请实施例提供了一种标签图像的生成方法，应用于终端设备，该终端设备放置于目标禁区的边界处，该生成方法包括：

响应于生成指令，生成用于在该终端设备显示的标签图像；该标签图像应用于上述任一种实施方式的设置方法。

在一种实施方式中，该终端设备具有设备身份信息；生成标签图像包括：

确定与该设备身份信息相对应的设备标识信息；

将该设备标识信息添加至该标签图像中。

在一种实施方式中，该生成指令中包括该目标禁区的目标边界；生成标签图像包括：

确定与该目标边界相对应的边界标识信息；

将该边界标识信息添加至该标签图像中。

第三方面，本申请实施例提供了另一种虚拟禁区的设置方法，应用于扫地机器人，该设置方法包括：

利用该扫地机器人的激光雷达扫描标签上的立体图形，该标签设置于目标禁区的边界处；

解析该激光雷达的扫描数据，以确定该标签与扫地机器人的位置关系，并根据该标签与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，该立体图形中包括边界标识信息；解析该激光雷达的扫描数据，以确定该标签与扫地机器人的位置关系，并根据该标签与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，包括：

解析该边界标识信息的扫描数据，以从该目标禁区的各边界中确定出该目标禁区的目标边界；

根据该标签与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

在一种实施方式中，该立体图形中包括禁区标识信息；解析该激光雷达的扫描数据，以确定该标签与扫地机器人的位置关系，并根据该标签与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，包括：

解析该禁区标识信息的扫描数据，以从多个禁区中确定出该目标禁区；

根据该标签与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

第四方面，本申请实施例提供了一种虚拟禁区的设置装置，应用于扫地机器人，该设置装置包括：

图像识别模块，用于识别终端设备所显示的标签图像，该终端设备放置于目标禁区的边界处；

边界设置模块，用于根据该标签图像与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，该边界设置模块包括：

第一确定子模块，用于根据该终端设备的设备信息，确定该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系；

第一设置子模块，用于根据该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系，以及该标签图像与该扫地机器人的位置关系，在该地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，该设备信息包括设备放置方位和设备尺寸；该第一确定子模块用于：

获取该终端设备的设备放置方位和设备尺寸；

根据该标签图像在该终端设备上的显示位置，以及该终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系。

在一种实施方式中，该终端设备为至少两个，该标签图像中包括设备标识信息，该设备信息包括设备身份信息、设备放置方位和设备尺寸；对于每一个该标签图像，该第一确定子模块用于：

根据该标签图像中的设备标识信息，以及各该终端设备的设备身份信息，确定与该设备标识信息相对应的终端设备；

根据该标签图像在与该设备标识信息相对应的终端设备上的显示位置，以及与该设备标识信息相对应的终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系。

在一种实施方式中，该标签图像中包括边界标识信息；该边界设置模块包括：

第二确定子模块，用于根据该边界标识信息，从该目标禁区的各边界中确定出该目标禁区的目标边界；

第二设置子模块，用于根据该标签图像与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

在一种实施方式中，该终端设备的设备信息包括该终端设备的图像；该第一确定子模块用于：

获取该终端设备的图像；

将该终端设备的图像输入位置关系识别模型，以得到该标签图像与该目标禁区的边界之间的位置关系；该位置关系识别模型为基于多个样本终端设备图像训练深度学习网络模型而得到。

第五方面，本申请实施例提供了一种标签图像的生成装置，应用于终端设备，该终端设备放置于目标禁区的边界处，该生成装置包括：

生成模块，响应于生成指令，生成用于在该终端设备显示的标签图像；该标签图像应用于上述任一种实施方式的设置方法。

在一种实施方式中，该终端设备具有设备身份信息；该生成模块包括：

第一确定子模块，用于确定与该设备身份信息相对应的设备标识信息；

第一添加子模块，用于将该设备标识信息添加至该标签图像中。

在一种实施方式中，该生成指令中包括该目标禁区的目标边界；该生成模块包括：

第二确定子模块，用于确定与该目标边界相对应的边界标识信息；

第二添加子模块，用于将该边界标识信息添加至该标签图像中。

第六方面，本申请实施例提供了另一种虚拟禁区的设置装置，应用于扫地机器人，该设置装置包括：

标签识别模块，用于识别立体标签，该立体标签设置于目标禁区的边界处；

边界设置模块，用于根据该立体标签与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，该立体标签中包括边界标识信息；该边界设置模块包括：

第一确定子模块，用于根据该边界标识信息，从该目标禁区的各边界中确定出该目标禁区的目标边界；

第一设置子模块，用于根据该立体标签与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

在一种实施方式中，立体标签中包括禁区标识信息；该边界设置模块包括：

第二确定子模块，用于根据该禁区标识信息，从多个禁区中确定出该目标禁区；

第二设置子模块，用于根据该立体标签与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

第七方面，本申请实施例提供了一种扫地机器人，包括：

至少一个第一处理器；以及

与该至少一个第一处理器通信连接的第一存储器；其中，

该第一存储器存储有可被该至少一个第一处理器执行的指令，该指令被该至少一个第一处理器执行，以使该至少一个第一处理器能够执行上述第一方面提供的任一种实施方式的设置方法。

第八方面，本申请实施例提供了一种扫地机器人，包括：

至少一个第一处理器；以及

与该至少一个第一处理器通信连接的第一存储器；其中，

该第一存储器存储有可被该至少一个第一处理器执行的指令，该指令被该至少一个第一处理器执行，以使该至少一个第一处理器能够执行上述第三方面提供的任一种实施方式的设置方法。

第九方面，本申请实施例提供了一种终端设备，其特征在于，包括：

至少一个第二处理器；以及

与该至少一个第二处理器通信连接的第二存储器；其中，

该第二存储器存储有可被该至少一个第二处理器执行的指令，该指令被该至少一个第二处理器执行，以使该至少一个第二处理器能够执行上述任一种实施方式的生成方法。

第十方面，本申请实施例提供了一种虚拟禁区的设置系统，包括：

上述第七方面提供的任一种实施方式的扫地机器人；

上述任一种实施方式的终端设备，该终端设备放置于目标禁区的边界处；

该扫地机器人识别该终端设备所显示的标签图像，以在扫地机器人的地图中设置该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

第十一方面，本申请实施例提供了一种标签，该标签上设置有立体图形，在该标签设置于目标禁区的边界处的情况下，该立体图形用于供扫地机器人通过激光雷达扫描，确定该标签与扫地机器人的位置关系，并根据该标签与扫地机器人的位置关系，在该扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，该立体图形中包括边界标识信息和/或禁区标识信息，该边界标识信息用于从该目标禁区的各边界中确定出该目标禁区的目标边界，该禁区标识信息用于从多个禁区中确定出该目标禁区。

第十二方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现上述任一种实施方式的方法。

上述技术方案中的优点或有益效果至少包括：通过识别终端设备所显示的标签图像，并根据标签图像与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，无需依赖专用的红外线产生装置和磁条，使得目标禁区的虚拟禁区的边界易于设置，可大幅度提升虚拟禁区边界的设置效率。

上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本申请进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

附图说明

在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本申请公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本申请范围的限制。

图1为根据本申请一实施例的虚拟禁区的设置方法的流程示意图；

图2A为根据本申请实施例中目标禁区为门洞的一个应用场景的示意图；

图2B为根据本申请实施例中目标禁区为门洞的另一个应用场景的示意图；

图2C为根据本申请实施例中目标禁区为门洞的又一个应用场景的示意图；

图3为根据本申请实施例中目标禁区位于行驶地面的一个应用场景的示意图；

图4A为根据本申请实施例中扫地机器人、第一终端设备和第二终端设备的位置示意图；

图4B为根据本申请实施例中扫地机器人、第一终端设备和第二终端设备之间的位置关系示意图；

图5为根据本申请实施例中步骤S102的一个流程示意图；

图6为根据本申请实施例中步骤S501的一个流程示意图；

图7为根据本申请实施例中终端设备横向放置的一个应用场景的示意图；

图8为根据本申请实施例中步骤S501的另一个流程示意图；

图9A为根据本申请实施例中终端设备依次放置的第一个应用场景示意图；

图9B为根据本申请实施例中终端设备依次放置的第二个应用场景示意图；

图10为根据本申请实施例中标签图像具有边界标识信息的示意图；

图11为根据本申请实施例的标签图像的生成方法的流程示意图；

图12根据本申请另一实施例的虚拟禁区的设置方法的流程示意图；

图13为根据本申请一实施例的虚拟禁区的设置装置的结构框图；

图14为根据本申请实施例的标签图像的生成装置的结构框图；

图15为根据本申请另一实施例的虚拟禁区的设置装置的结构框图；

图16为根据本申请一实施例的扫地机器人的结构框图；

图17为根据本申请实施例的终端设备的结构框图。

具体实施方式

在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本申请的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。

图1示出根据本申请一实施例的虚拟禁区的设置方法的流程示意图。如图1所示，该设置方法可以应用于扫地机器人，该设置方法可以包括：

S101、识别终端设备所显示的标签图像，终端设备放置于目标禁区的边界处。

终端设备可以包括手机、平板电脑等具有显示屏的设备。其中，终端设备所显示的标签图像可以是条形码、二维码和其他图像样式，标签图像的图像样式可以根据实际需要进行调整和选择，只要能够标识出目标禁区以供扫地机器人识别即可，本申请实施例对标签图像的图像样式不作限制。扫地机器人上设置有图像识别机构，用于识别标签图像。

目标禁区可以是扫地机器人所在工作场地中的门洞、巷道、走廊等具有特定形状的建筑结构，也可以是位于扫地机器人行驶地面上的潮湿区域、高温区域、低温区域等环境条件较差的区域。目标禁区可以根据实际的需要进行选择和调整，本申请实施例对目标禁区的类型、形状和位置不作限制。

需要说明的是，本申请实施例中的“边界”为广义的含义，其可以位于目标禁区或虚拟禁区的边缘或端部，也可以为位于目标禁区或虚拟禁区内部某一子区域的边缘或端部。

在一个示例中，如图2A至图2C所示，以目标禁区201是门洞、终端设备包括第一终端设备202和第二终端设备203为例进行说明，第一终端设备202和第二终端设备203的边缘与门洞边缘的外侧(图2A)、内侧(图2B)或顶角(图2C)贴合放置，以使第一终端设备202所显示的标签图像212和第二终端设备203所显示的标签图像213靠近门洞的边界设置，以标识门洞的边界。

在一个示例中，如图3所示，以目标禁区201是位于扫地机器人204的行驶地面上的区域为例进行说明，第一终端设备202可放置于目标禁区201的一个顶角，第二终端设备可以放置于标禁区201的另一个顶角，以标识出目标禁区201的一个边界。需要说明的是，图3中目标禁区201的其余边界，可采用相似的方式标识出，在此不再赘述。

S102、根据标签图像与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

其中，目标禁区相对应的虚拟禁区的边界可以是目标禁区的边界相对应的虚拟禁区的边界，二者的对应关系可以根据实际需要进行调整和选择，本申请实施例不作限制。

扫地机器人的地图与扫地机器人所在工作场地之间可具有对应关系，如此，扫地机器人在识别终端设备所显示的标签图像后，可以根据标签图像与扫地机器人的位置关系，确定目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，进而可在虚拟禁区的边界之间完成虚拟禁区的设置。

根据本申请实施例的虚拟禁区的设置方法，通过识别终端设备所显示的标签图像，并根据标签图像与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，无需依赖专用的红外线产生装置和磁条，使得目标禁区的虚拟禁区的边界易于设置，可大幅度提升虚拟禁区边界的设置效率。

在一种实施方式中，步骤S102可以包括：根据标签图像与扫地机器人之间的位置关系，确定标签图像在扫地机器人的地图中的位置；将标签图像在扫地机器人的地图中的位置设置为目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一个示例中，如图2A、图4A和图4B所示，扫地机器人204在分别识别出第一终端设备202所显示的标签图像212以及第二终端设备203所显示的标签图像213的情况下，可确定出扫地机器人204与第一终端设备202所显示的标签图像212之间的第一距离CA、扫地机器人204与第二终端设备203所显示的标签图像213之间的第二距离CB以及第一距离CA与第二距离CB之间的夹角α，其中，A为第一终端设备202的位置、B为第二终端设备203的位置、C为扫地机器人204的位置；根据扫地机器人204、第一终端设备202所显示的标签图像212以及第二终端设备203所显示的标签图像213之间的几何位置关系，以及扫地机器人的地图与扫地机器人所在工作场地之间的对应关系，即可确定出第一终端设备202所显示的标签图像212和第二终端设备203所显示的标签图像213在扫地机器人204的地图中的位置；进而可将标签图像213和标签图像214在扫地机器人的地图中的位置设置为目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在本实施例中，可通过标签图像与扫地机器人之间的位置关系直接确定标签图像在扫地机器人的地图中的位置，并直接设置标签图像在扫地机器人的地图中的位置为目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，有利于快速完成设置，提高设置效率。

在一种实施方式中，如图5所示，步骤S102可以包括：

S501、根据终端设备的设备信息，确定标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系；

S502、根据标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系，以及标签图像与扫地机器人的位置关系，在地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一个示例中，标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系可以包括标签图像与目标禁区的边界之间的距离关系；如此，可以根据标签图像与目标禁区的边界之间的距离关系，以及标签图像与扫地机器人的位置关系，在地图中设置与目标禁区的边界相对应的虚拟禁区的边界，可提高设置的准确性。

在一种实施方式中，设备信息包括设备放置方位和设备尺寸，如图6所示，步骤S501可以包括：

S601、获取终端设备的设备放置方位和设备尺寸。

其中，终端设备的设备放置方位，如横屏放置、竖屏放置或倾斜一定角度放置等信息，可以由终端设备的惯性测量组件(Inertial measurement unit，简称IMU)检测到。该惯性测量组件可以包括陀螺仪传感器、加速度传感器和磁力计，以及其他可检测终端设备放置方位的传感器。本申请实施例对终端设备的惯性测量组件所包含的传感器不作限制，只要能够实现终端设备的放置方位的检测即可。

终端设备的设备尺寸可以直接存储在终端设备中，以供扫地机器人获取。终端设备的设备尺寸也可以根据终端设备的设备标识信息确定。例如，可以预先存储终端设备的设备标识信息与设备尺寸的关系映射表，在获取到终端设备的设备标识信息情况下，查询该关系映射表即可得到对应的设备尺寸。该关系映射表可以存储于服务器，以供扫地机器人查询。

S602、根据标签图像在终端设备上的显示位置，以及终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系。

在一个示例中，步骤S602可以包括：根据标签图像在终端设备上的显示位置，以及终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定标签图像在终端设备上的显示位置与目标禁区的边界之间的距离关系。

具体地，如图7所示，在第一终端设备202和第二终端设备203的设备放置方位为横向(横屏)的情况下，根据标签图像212在第一终端设备202上的显示位置(图中未示出)以及第一终端设备202的长度尺寸，标签图像213在第二终端设备203上的显示位置(图中未示出)以及第二终端设备203的长度尺寸可以确定出标签图像213的显示位置与目标禁区201的边界之间的距离关系。

例如，当标签图像212在第一终端设备202上的显示位置为第一终端设备202的中心位置时，可确定出标签图像212的显示位置与目标禁区201的边界之间的距离为L1/2，其中，L1表示第一终端设备202的长度。

可以理解的，在第一终端设备202和第二终端设备203的设备放置方位为竖向的情况下，标签图像212的显示位置和标签图像213的显示位置与目标禁区201的边界之间的距离关系的确定方法与上述横向放置的确定的方法相似，在此不再赘述。

在本实施例中，通过标签图像在终端设备上的显示位置、终端设备的设备放置方位和设备尺寸，可以确定出标签图像在终端设备上的显示位置与目标禁区的边界之间的距离。如此，可以准确确定目标禁区的边界位置，进而可在地图中设置于目标禁区的边界位置相匹配的虚拟禁区的边界，大幅度提高设置的准确性。

在一种实施方式中，终端设备为至少两个，进而标签图像也相应地至少为两个。每个标签图像中包括设备标识信息，设备信息包括设备身份信息、设备放置方位和设备尺寸；如图8所示，步骤S501可以包括：对于每一个标签图像，执行如下操作：

S801、根据标签图像中的设备标识信息，以及各终端设备的设备身份信息，确定与设备标识信息相对应的终端设备。

其中，设备标识信息可以是终端设备的型号，设备身份信息可以是终端设备的ID(Identification，简称ID，身份标识)。

S802、根据标签图像在与设备标识信息相对应的终端设备上的显示位置，以及与设备标识信息相对应的终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系。

在一个示例中，如图9A至9B所示，第一终端设备202和第二终端设备203可依次放置于目标禁区201的两个边界处(即每次只放置一个终端设备)：

如图9A所示，对于第一终端设备202所显示的标签图像212，则可根据标签图像212中的设备标识信息以及第一终端设备202的设备身份信息确定与设备标识信息相对应的第一终端设备202；根据标签图像212在第一终端设备202上的显示位置以及第一终端设备202的设备放置位置和设备尺寸，确定标签图像212与目标禁区201的边界之间的位置关系。

可以理解的，如图9B所示，对于第二终端设备203所显示的标签图像213，标签图像213与目标禁区201的边界之间的位置关系的确定与上述标签图像212相似，在此不再赘述。

在一个示例中，如图2A所示，第一终端设备202和第二终端设备203可同时放置于目标禁区201的两个边界处。其中，标签图像212和标签图像213与目标禁区201的边界之间的位置关系的确定与上述标签图像212相似，其不同之处仅在于，标签图像212和标签图像213与目标禁区201的边界之间的位置关系可同时确定出。

对于第一终端设备202和第二终端设备203依次放置于目标禁区201的两个边界处的情况，扫地机器人204可通过图像识别的方式来分别识别第一终端设备202所显示的标签图像212以及第二终端设备203所显示的标签图像213；对于第一终端设备202和第二终端设备203同时放置于目标禁区201的两个边界处的情况，扫地机器人204可通过图像识别的方式来同时识别第一终端设备202所显示的标签图像212以及第二终端设备203所显示的标签图像213。针对第一终端设备202和第二终端设备203放置于目标禁区201的两个边界处的方式的不同，扫地机器人204还可以可通过其他方式来进行识别，本申请实施例对扫地机器人204的识别方式不作限制。

在本实施例中，通过标签图像中的设备标识信息和终端设备的设备身份信息来确定标签图像与设备终端的对应关系，进而根据标签图像在对应终端设备上的显示位置以及对应终端设备的设备放置位置和设备尺寸，确定标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系。由于标签图像和终端设备具有对应关系，有利于识别出不同的终端设备所显示的标签图像，且不受终端设备放置方式的影响，使得虚拟禁区的设置方法更加灵活和不便于操作。

在一种实施方式中，标签图像中包括边界标识信息，步骤S102可以包括：根据边界标识信息，从目标禁区的各边界中确定出目标禁区的目标边界；根据标签图像与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

其中，如图10所示，以第一终端设备202所显示的标签图像212和第二终端设备203所显示的标签图像213为例，可通过标签图像212的第一个黑条码212A上的短横线来表示边界标识信息，以及在标签图像213的第一个黑条码213A上设置短横线来表示边界标识信息，如此，可确定出目标禁区的目标边界为左边界或右边界等，进而可在地图中设置与目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界，提高设置的准确性。

在一种实施方式中，终端设备的设备信息可以包括终端设备的图像；步骤S501可以包括：获取终端设备图像；将终端设备图像输入位置关系识别模型，以得到标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系；位置关系识别模型为基于多个样本终端设备图像训练深度学习网络模型而得到。

其中，样本终端设备图像中包括样本终端设备的图像部分以及显示于样本终端设备的标签图像的图像部分，进而通过多个样本终端设备图像训练深度学历网络模型。终端设备图像中包括终端设备的图像部分以及显示于终端设备的标签图像的图像部分。在本实施例中，通过向关系识别模型中输入终端设备的图像来直接得到标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系，其确定精度更高。

在一种实施方式中，该设置方法还可以包括：向用户终端发送设置请求；在接收到用户终端发送的确认指令的情况下，确认目标禁区相对应的虚拟禁区的设置；在接收到用户终端发送的取消指令的情况下，取消目标禁区相对应的虚拟禁区的设置。

在本实施例中，通过向用户终端发送设置请求，以便用户确认或取消虚拟禁区的设置，使得虚拟禁区的设置方式符合用户需求，改善用户使用体验。

本申请实施例还提供一种标签图像的生成方法，如图11所示，该标签图像的生成方法可应用于终端设备，终端设备放置于目标禁区的边界处，该生成方法包括：

S1101、响应于生成指令，生成用于在终端设备显示的标签图像；标签图像应用于上述任一种实施方式的虚拟禁区的设置方法。

根据本申请实施例的标签图像的生成方法，由于终端设备响应于生成指令可自动生成标签图像，以对目标禁区的边界进行标识，无需依赖专用的红外线产生装置和磁条，使得虚拟禁区的设置易于操作，可大幅度提升虚拟禁区边界的设置效率。

在一种实施方式中，终端设备具有设备身份信息；生成标签图像，包括：确定与设备身份信息相对应的设备标识信息；将设备标识信息添加至标签图像中。

在本实施例中，通过标签图像中的设备标识信息和终端设备的设备身份信息来确定标签图像与设备终端的对应关系。如此，可以依次在目标禁区的至少两个边界分别放置一个终端设备来标识目标禁区的边界，也可以在目标禁区的至少两个边界上分别放置至少两个终端设备来标识目标禁区的边界，使得目标禁区的标识方式灵活、易于操作。

在一种实施方式中，生成指令中包括目标禁区的目标边界；生成标签图像，包括：确定与目标边界相对应的边界标识信息；将边界标识信息添加至标签图像中。

在本实施中，通过在标签图像中添加边界标识信息可以提高目标禁区边界标识的准确性。

需要说明的是，尽管以扫地机器人和终端设备作为示例介绍了虚拟禁区的设置方法及标签图像的生成方法如上，但本领域技术人员能够理解，本申请应不限于此。事实上，用户完全可根据个人喜好和/或实际应用场景灵活设定终端设备放置于目标禁区的方式，只要能够实现虚拟禁区的设置即可。

这样，通过设定终端设备放置于目标禁区的方式，根据本申请上述实施例的虚拟禁区的设置方法使得目标禁区的虚拟禁区的边界易于设置，可大幅度提升虚拟禁区边界的设置效率。

图12示出根据本申请另一实施例的虚拟禁区的设置方法，可应用于扫地机器人，该设置方法包括：

S1201、利用扫地机器人的激光雷达扫描标签上的立体图形，该标签设置于目标禁区的边界处。

标签可以是立体条形码和立体二维码，其中，立体条形码可利用不同宽度比的吸光材料和反射光材料形成，以对目标禁区的边界处进行标识；该标签还可以是其他样式，本申请实施例对标签的样式不作限制，只要能够标识目标禁区的边界即可。标签上的立体图形可以呈凹凸不平状，以具备不同的吸光性能和反光性能。

接下来，以立体条形码为例，对标签的设置方式进行说明。立体条形码设置于目标禁区的方式与图2A至图2C中的终端设备的设置方式相似，其不同之处仅在于本申请实施例中是采用立体条形码来标识目标禁区的边界，图2A至图2C中是利用终端设备所显示的标签图像来标识目标禁区的边界。

S1202、解析激光雷达的扫描数据，以确定标签与扫地机器人的位置关系，并根据标签与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一个示例中，与图4A和图4B中类似，扫地机器人可以通过激光雷达扫描和解析标签上的立体图形，以识别标签与扫地机器人之间的位置关系，进而可通过扫地机器人与标签之间的位置关系，以及扫地机器人的地图与扫地机器人所在工作场地之间的对应关系，确定出立体标签在扫地机器人的地图中的位置，从而可将标签在扫地机器人的地图中的位置设置为目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。如此，可以复用扫地机器人的激光雷达，无需增加额外的识别装置。

在本实施例中，通过扫描标签上的立体图形，并根据标签与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，无需依赖专用的红外线产生装置和磁条，使得目标禁区的虚拟禁区的边界易于设置，可大幅度提升虚拟禁区边界的设置效率。此外，由于标签为无源构件，其不存在像红外线产生装置需要更换电池的问题；并且利用标签来标识目标禁区的边界，也不存在需要磁条虚拟禁区的边界需与目标禁区的边界一致的问题；因而，本实施例的设置方法还具有设置方便、成本低的优势。

在一种实施方式中，立体图形中可以包括边界标识信息；步骤S1202可以包括：

解析边界标识信息的扫描数据，以从目标禁区的各边界中确定出目标禁区的目标边界；

根据标签与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

在一个示例中，可参考图10，标签可以是立体条形码，立体条形码的第一个黑条码上的短横线可表示边界标识信息。如此，可确定出目标禁区的目标边界为左边界或右边界等，进而可在地图中设置与目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界，提高设置的准确性。

此外，请继续参考图10，还可以在标签上设置带箭头的直线来提示粘贴方向，使得粘贴的方向与目标禁区的左边界或右边界的边界方向相对应，以便用户对标签进行区分。

在一种实施方式中，立体图形中可以包括禁区标识信息，步骤S1202可以包括：

解析禁区标识信息的扫描数据，以从多个禁区中确定出目标禁区；

根据标签与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一个示例中，禁区标识信息可以是禁区的编号信息，可利用具有相同编号信息的立体标签来标识同一个禁区，例如，可采用一对具有“第1号”的立体标签来标识同一个禁区。如此可以根据禁区标识信息区分出同一工作场地中的不同禁区，进而可准确确定出目标禁区并设置对应的虚拟禁区的边界，提高设置的便利性和准确性。

图13示出根据本申请一实施例的虚拟禁区的设置装置的结构框图。如图13所示，该虚拟禁区的设置装置1300可应用于扫地机器人，该装置可以包括：

图像识别模块1301，用于识别终端设备所显示的标签图像，终端设备放置于目标禁区的边界处；

边界设置模块1302，用于根据标签图像与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，边界设置模块1302可以包括：

第一确定子模块，用于根据终端设备的设备信息，确定标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系；

第一设置子模块，用于根据标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系，以及标签图像与扫地机器人的位置关系，在地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，设备信息包括设备放置方位和设备尺寸；第一确定子模块可用于：

获取终端设备的设备放置方位和设备尺寸；

根据标签图像在终端设备上的显示位置，以及终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系。

在一种实施方式中，终端设备为至少两个，标签图像中包括设备标识信息，设备信息包括设备身份信息、设备放置方位和设备尺寸；对于每一个标签图像，第一确定子模块用于：

根据标签图像中的设备标识信息，以及各终端设备的设备身份信息，确定与设备标识信息相对应的终端设备；

根据标签图像在与设备标识信息相对应的终端设备上的显示位置，以及与设备标识信息相对应的终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系。

在一种实施方式中，标签图像中包括边界标识信息；边界设置模块1202可以包括：

第二确定子模块，用于根据边界标识信息，从目标禁区的各边界中确定出目标禁区的目标边界；

第二设置子模块，用于根据标签图像与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

在一种实施方式中，终端设备的设备信息包括终端设备的图像；第一确定子模块可用于：

获取终端设备的图像；

将终端设备的图像输入位置关系识别模型，以得到标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系；位置关系识别模型为基于多个样本终端设备图像训练深度学习网络模型而得到。

图14示出根据本申请实施例的标签图像的生成装置的结构框图。该标签图像的生成装置1400可应用于终端设备，终端设备放置于目标禁区的边界处，标签图像的生成装置1400可以包括：

生成模块1401，响应于生成指令，生成用于在终端设备显示的标签图像；标签图像应用于上述任一种实施方式的设置方法。

在一种实施方式中，终端设备具有设备身份信息；生成模块1301可以包括：

第一确定子模块，用于确定与设备身份信息相对应的设备标识信息；

第一添加子模块，用于将设备标识信息添加至标签图像中。

在一种实施方式中，生成指令中包括目标禁区的目标边界；生成模块1301可以包括：

第二确定子模块，用于确定与目标边界相对应的边界标识信息；

第二添加子模块，用于将边界标识信息添加至标签图像中。

本申请实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述一种虚拟禁区的设置方法中的对应描述，在此不再赘述。

图15示出根据本申请另一实施例的虚拟禁区的设置装置的结构框图。如图15所示，该虚拟禁区的设置装置1500可应用于扫地机器人，该装置可以包括：

标签识别模块1501，用于识别立体标签，立体标签设置于目标禁区的边界处；

边界设置模块1502，用于根据立体标签与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与该目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

在一种实施方式中，立体标签中包括边界标识信息；边界设置模块1502可以包括：

第一确定子模块，用于根据边界标识信息，从目标禁区的各边界中确定出目标禁区的目标边界；

第一设置子模块，用于根据立体标签与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

在一种实施方式中，立体标签中包括禁区标识信息；边界设置模块1502可以包括：

第二确定子模块，用于根据禁区标识信息，从多个禁区中确定出目标禁区；

第二设置子模块，用于根据立体标签与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

本申请实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述另一种虚拟禁区的设置方法中的对应描述，在此不再赘述。

图16示出根据本申请一实施例的扫地机器人的结构框图。如图16所示，该扫地机器人包括：第一存储器1610和第一处理器1620，第一存储器1610内存储有可在第一处理器1620上运行的指令。第一处理器1620执行该指令时实现上述实施例中的一种虚拟禁区的设置方法。第一存储器1610和第一处理器1620的数量可以为一个或多个。该扫地机器人旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。扫地机器人还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

该扫地机器人还可以包括第一通信接口1630，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。各个设备利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。第一处理器1620可以对在扫地机器人内执行的指令进行处理，包括存储在第一存储器1620中或者第一存储器1610上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个第一处理器1620和/或多条总线与多个第一存储器1610一起使用。同样，可以连接多个扫地机器人，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图16中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果第一存储器1610、第一处理器1620及第一通信接口1630集成在一块芯片上，则第一存储器1610、第一处理器1620及第一通信接口1630可以通过内部接口完成相互间的通信。

可选的，第一存储器1610可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据虚拟禁区的设置方法的扫地机器人的使用所创建的数据等。此外，第一存储器1610可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，第一存储器1610可选包括相对于第一处理器1620远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至虚拟禁区的设置方法的扫地机器人。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

本申请另一实施例还提供了一种扫地机器人，其结构与上述扫地机器人相似，不同之处在于，其处理器用于执行指令实现上述另一实施例中的虚拟禁区的设置方法。

图17示出根据本申请实施例的终端设备的结构框图。如图17所示，该终端设备包括：第二存储器1710和第二处理器1720，第二存储器1710内存储有可在第二处理器1720上运行的指令。第二处理器1720执行该指令时实现上述实施例中的标签图像的生成方法。

该终端设备的还可以包括第二通信接口1730，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。

该终端设备中的第二储存器1710、第二处理器1720和第二通信接口1730与上述扫地机器人的相似，在此不再赘述。

应理解的是，上述处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Dignal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Sntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。值得说明的是，处理器可以是支持进阶精简指令集机器(advanced RISC machines，ARM)架构的处理器。

本申请实施例提供了一种虚拟禁区的设置系统，该系统可以包括：上述一种扫地机器人和上述任一种实施方式的终端设备，终端设备放置于目标禁区的边界处；扫地机器人识别终端设备所显示的标签图像，以在地图中设置目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

本申请实施例中的扫地机器人和终端设备的功能可以参见上述方法和装置中的对应描述，在此不再赘述。

本申请实施例提供了一种标签(可参考图10)，该标签上设置有立体图形，在该标签设置于目标禁区的边界处的情况下，立体图形用于供扫地机器人通过激光雷达扫描，确定标签与扫地机器人的位置关系，并根据标签与扫地机器人的位置关系，在扫地机器人的地图中设置与目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。

根据本申请实施例提供的标签，通过将标签设置于目标禁区的边界处，可对目标禁区进行标识，以供扫地机器人通过激光雷达扫描标签上的立体图形来设置目标禁区相对应的虚拟禁区的边界。无需依赖专用的红外线产生装置和磁条，使得虚拟禁区的设置易于操作，可大幅度提升虚拟禁区边界的设置效率。

在一种实施方式中，立体图形中包括边界标识信息和/或禁区标识信息，该边界标识信息用于从目标禁区的各边界中确定出目标禁区的目标边界，禁区标识信息用于从多个禁区中确定出目标禁区。如此，可以区分出同一工作场地中的不同禁区，提高设置的便利性和准确性。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质(如上述的第一存储器1610和第二存储器1710)，其存储有计算机指令，该程序被处理器执行时实现本申请实施例中提供的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包括于本申请的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或多个(两个或两个以上)用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分。并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。

应理解的是，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。上述实施例方法的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。上述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (15)

1.一种虚拟禁区的设置方法，其特征在于，应用于扫地机器人，所述设置方法包括：

识别终端设备所显示的标签图像，所述终端设备放置于目标禁区的边界处；

根据所述终端设备的设备信息，确定所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系；根据所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系，以及所述标签图像与所述扫地机器人的位置关系，在所述扫地机器人的地图中设置与所述目标禁区相对应的虚拟禁区的边界；

其中，所述终端设备的设备信息包括终端设备图像，根据所述终端设备的设备信息，确定所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系，包括：

获取所述终端设备图像，所述终端设备图像中包括所述终端设备的图像部分以及显示于所述终端设备的标签图像的图像部分；将所述终端设备图像输入位置关系识别模型，以得到所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系；所述位置关系识别模型为基于多个样本终端设备图像训练深度学习网络模型而得到，所述样本终端设备图像中包括样本终端设备的图像部分以及显示于所述样本终端设备的标签图像的图像部分。

2.根据权利要求1所述的设置方法，其特征在于，所述设备信息包括设备放置方位和设备尺寸；根据所述终端设备的设备信息，确定所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系，包括：

获取所述终端设备的设备放置方位和设备尺寸；

根据所述标签图像在所述终端设备上的显示位置，以及所述终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系。

3.根据权利要求1所述的设置方法，其特征在于，所述终端设备为至少两个，所述标签图像中包括设备标识信息，所述设备信息包括设备身份信息、设备放置方位和设备尺寸；对于每一个所述标签图像，所述根据所述终端设备的设备信息，确定所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系，包括：

根据所述标签图像中的设备标识信息，以及各所述终端设备的设备身份信息，确定与所述设备标识信息相对应的终端设备；

根据所述标签图像在与所述设备标识信息相对应的终端设备上的显示位置，以及与所述设备标识信息相对应的终端设备的设备放置方位和设备尺寸，确定所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系。

4.根据权利要求1所述的设置方法，其特征在于，所述标签图像中包括边界标识信息；根据所述标签图像与扫地机器人的位置关系，在所述扫地机器人的地图中设置与所述目标禁区相对应的虚拟禁区的边界，包括：

根据所述边界标识信息，从所述目标禁区的各边界中确定出所述目标禁区的目标边界；

根据所述标签图像与扫地机器人的位置关系，在所述扫地机器人的地图中设置与所述目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

5.一种标签图像的生成方法，其特征在于，应用于终端设备，所述终端设备放置于目标禁区的边界处，所述生成方法包括：

响应于生成指令，生成用于在所述终端设备显示的标签图像；所述标签图像应用于权利要求1至4中任一项所述的设置方法。

6.根据权利要求5所述的生成方法，其特征在于，所述终端设备具有设备身份信息；生成标签图像，包括：

确定与所述设备身份信息相对应的设备标识信息；

将所述设备标识信息添加至所述标签图像中。

7.根据权利要求5所述的生成方法，其特征在于，所述生成指令中包括所述目标禁区的目标边界；生成标签图像，包括：

确定与所述目标边界相对应的边界标识信息；

将所述边界标识信息添加至所述标签图像中。

8.一种虚拟禁区的设置装置，其特征在于，应用于扫地机器人，所述设置装置包括：

图像识别模块，用于识别终端设备所显示的标签图像，所述终端设备放置于目标禁区的边界处；

边界设置模块，用于根据所述标签图像与扫地机器人的位置关系，在所述扫地机器人的地图中设置与所述目标禁区相对应的虚拟禁区的边界；所述边界设置模块包括：第一确定子模块，用于根据所述终端设备的设备信息，确定所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系；第一设置子模块，用于根据所述标签图像与所述目标禁区的边界之间的位置关系，以及所述标签图像与所述扫地机器人的位置关系，在所述地图中设置与所述目标禁区相对应的虚拟禁区的边界；

其中，终端设备的设备信息包括终端设备的图像；第一确定子模块可用于：获取终端设备的图像；将终端设备的图像输入位置关系识别模型，以得到标签图像与目标禁区的边界之间的位置关系；位置关系识别模型为基于多个样本终端设备图像训练深度学习网络模型而得到。

9.根据权利要求8所述的设置装置，其特征在于，所述标签图像中包括边界标识信息；所述边界设置模块包括：

第二确定子模块，用于根据所述边界标识信息，从所述目标禁区的各边界中确定出所述目标禁区的目标边界；

第二设置子模块，用于根据所述标签图像与扫地机器人的位置关系，在所述扫地机器人的地图中设置与所述目标禁区的目标边界相对应的虚拟禁区的目标边界。

10.一种标签图像的生成装置，其特征在于，应用于终端设备，所述终端设备放置于目标禁区的边界处，所述生成装置包括：

生成模块，响应于生成指令，生成用于在所述终端设备显示的标签图像；所述标签图像应用于权利要求1至4中任一项所述的设置方法。

11.根据权利要求10所述的生成装置，其特征在于，所述终端设备具有设备身份信息；所述生成模块包括：

第一确定子模块，用于确定与所述设备身份信息相对应的设备标识信息；

第一添加子模块，用于将所述设备标识信息添加至所述标签图像中。

12.根据权利要求10所述的生成装置，其特征在于，所述生成指令中包括所述目标禁区的目标边界；所述生成模块包括：

第二确定子模块，用于确定与所述目标边界相对应的边界标识信息；

第二添加子模块，用于将所述边界标识信息添加至所述标签图像中。

13.一种扫地机器人，其特征在于，包括：

至少一个第一处理器；以及

与所述至少一个第一处理器通信连接的第一存储器；其中，

所述第一存储器存储有可被所述至少一个第一处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第一处理器执行，以使所述至少一个第一处理器能够执行权利要求1-4任一项所述的方法。

14.一种终端设备，其特征在于，包括：

至少一个第二处理器；以及

与所述至少一个第二处理器通信连接的第二存储器；其中，

所述第二存储器存储有可被所述至少一个第二处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第二处理器执行，以使所述至少一个第二处理器能够执行权利要求5-7中任一项所述的方法。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。