CN112115773A - 楼层识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种楼层识别方法、装置、设备及存储介质，涉及机器人领域。该楼层识别方法包括：获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息；获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息；根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值；根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层。采用本申请技术方案，能够有效识别出机器人当前所处楼层是否为目标楼层。

Description

楼层识别方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，尤其涉及一种楼层识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，机器人在乘坐电梯时，需要依赖机器人内部的识别模块对电梯所处楼层进行识别。例如，依赖机器人内部的惯性测量单元IMU来判断机器人上下移动的距离，并基于机器人上下移动的距离确定楼层信息。这种识别方式存在累积误差，且跨楼层越高，累积误差也会越大，使得机器人对电梯楼层的识别准确性不高。

当机器人在电梯中错误识别楼层时，可能会导致机器人在非目标楼层下电梯。然而，在非目标楼层中，机器人会无法正常完成任务，甚至会有一定的安全隐患，并且现有的机器人无法识别出当前所处楼层是否为目标楼层，进而导致后续的任务执行失败。

因此，现有技术中需要一种可以准确识别机器人所处楼层是否为目标楼层的方法。

发明内容

本申请实施例提供了一种楼层识别方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中无法准确识别出机器人当前所处楼层是否为目标楼层的问题。

第一方面，本申请提供一种楼层识别方法，包括：

获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息；

获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息；

根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值；

根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层。

在一种可选的实现方式中，所述根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层，包括：

若所述第一匹配分值大于或等于预设分值，则确定所述当前楼层是所述目标楼层；

若所述第一匹配分值小于所述预设分值，则获取至少一个另外楼层所对应的地图中的第二环境信息，其中，所述另外楼层是除所述当前楼层以外的楼层；

分别确定所述环境特征信息与各个所述第二环境信息之间的第二匹配分值；

若所述至少一个所述第二匹配分值中存在有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层不是所述目标楼层；

若所述至少一个所述第二匹配分值中没有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层是所述目标楼层。

在一种可选的实现方式中，所述获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息，包括：

获取所述目标楼层所对应的第一环境地图；

获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息；

将所述当前位姿信息投影在所述第一环境地图，以得到所述机器人在所述第一环境地图中的第一位姿信息；

根据所述第一位姿信息和所述第一环境地图确定所述第一环境信息。

在一种可选的实现方式中，所述获取至少一个另外楼层所对应的地图中的第二环境信息，包括：

获取至少一个所述另外楼层所对应的第二环境地图；

获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息；

将所述当前位姿信息投影在各个所述第二环境地图，以分别得到所述机器人在各个所述第二环境地图中的第二位姿信息；

根据所述至少一个所述第二位姿信息和所述至少一个所述第二环境地图，确定所述至少一个所述第二环境信息。

在一种可选的实现方式中，所述若所述第一匹配分值大于或等于预设分值，则所述当前楼层是所述目标楼层，包括：

若所述第一匹配分值大于或等于所述预设分值，则在所述当前楼层检测是否存在预设目标物体；

若检测到所述预设目标物体，则确定所述当前楼层为所述目标楼层。

在一种可选的实现方式中，所述预设目标物体为充电桩；所述若检测到所述预设目标物体，则确定所述当前楼层为所述目标楼层之后，

所述方法，还包括：

若所述机器人满足预设充电条件，则根据所述充电桩的位置和方向在所述当前楼层进行充电。

在一种可选的实现方式中，所述获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息，包括：

对所述当前楼层进行激光扫描，以获得所述环境特征信息的点云信息；和/或

对所述当前楼层进行图像扫描，以获得所述环境特征信息的图像信息。

第二方面，本申请提供一种楼层识别装置，包括：

第一获取模块，用于获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息；

第二获取模块，用于获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息；

确定模块，用于根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值；

判断模块，用于根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层。

在一种可选的实现方式中，所述判断模块，还用于：若所述第一匹配分值大于或等于预设分值，则确定所述当前楼层是所述目标楼层；若所述第一匹配分值小于所述预设分值，则获取至少一个另外楼层所对应的地图中的第二环境信息，其中，所述另外楼层是除所述当前楼层以外的楼层；分别确定所述环境特征信息与各个所述第二环境信息之间的第二匹配分值；若所述至少一个所述第二匹配分值中存在有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层不是所述目标楼层；若所述至少一个所述第二匹配分值中没有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层是所述目标楼层。

在一种可选的实现方式中，所述第二获取模块，还用于：获取所述目标楼层所对应的第一环境地图；获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息；将所述当前位姿信息投影在所述第一环境地图，以得到所述机器人在所述第一环境地图中的第一位姿信息；根据所述第一位姿信息和所述第一环境地图确定所述第一环境信息。

在一种可选的实现方式中，所述判断模块，还用于：获取至少一个所述另外楼层所对应的第二环境地图；获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息；将所述当前位姿信息投影在各个所述第二环境地图，以分别得到所述机器人在各个所述第二环境地图中的第二位姿信息；根据所述至少一个所述第二位姿信息和所述至少一个所述第二环境地图，确定所述至少一个所述第二环境信息。

在一种可选的实现方式中，所述判断模块，还用于：若所述第一匹配分值大于或等于所述预设分值，则在所述当前楼层检测是否存在预设目标物体；若检测到所述预设目标物体，则确定所述当前楼层为所述目标楼层。

在一种可选的实现方式中，所述预设目标物体为充电桩；楼层识别装置还包括：

充电模块，用于若所述机器人满足预设充电条件，则根据所述充电桩的位置和方向在所述当前楼层进行充电。

在一种可选的实现方式中，所述第一获取模块，具体用于：

对所述当前楼层进行激光扫描，以获得所述环境特征信息的点云信息；和/或对所述当前楼层进行图像扫描，以获得所述环境特征信息的图像信息。

第三方面，本申请提供一种楼层识别设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或第一方面的任意可选方式所述的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面的任意可选方式所述的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在楼层识别设备上运行时，使得楼层识别设备执行上述第一方面所述的楼层识别方法的步骤。

与现有技术相比，本申请技术方案的有益效果是：采用本申请提供的楼层识别方法，能够有效识别出机器人当前所处楼层是否为目标楼层，从而可以避免机器人在非目标楼层执行任务。

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提供的楼层识别方法的应用场景示意图；

图2是本申请一实施例提供的楼层识别方法的示意流程图；

图3是图2中步骤S202的具体实现流程图；

图4是图1中步骤S204的具体实现流程图；

图5是本申请实施例提供的楼层识别装置的示意图；

图6是本申请实施例提供的楼层识别设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

还应当理解，在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

在说明本申请提供的楼层识别方法之前，首先结合图1对本申请所提出的楼层识别方法的应用场景进行示例性的说明。

图1是本申请一实施例提供的楼层识别方法的应用场景示意图。结合图1可知，本申请实施例是针对机器人101在乘坐电梯102时，如果对电梯楼层判断出现误差，会导致机器人在非目标楼层(不是预设的机器人下电梯的目标楼层)下电梯。例如，如图1所示，在本实例中，假设预设的机器人102下电梯的目标楼层103为4楼，而机器人102在非目标楼层104(2楼)下电梯，可以理解地，非目标楼层104可以是除目标楼层103之外的其它任意楼层，在本实施例中，仅示出一个非目标楼层104，以进行示例性的说明。如果机器人101无法识别出当前所处的楼层为非目标楼层104，则会影响机器人101后续执行任务。因此，需要一种机器人可以识别自身所处楼层是否为目标楼层的方法，以帮助机器人在非目标楼层时，可以及时返回电梯并执行后续任务。

本申请中，引入了将当前楼层的环境特征信息与目标楼层的第一环境信息进行匹配，通过匹配分值来确定机器人当前所处当前楼层是否为目标楼层的技术方案。下面通过具体实施例，对本申请提供的楼层识别方法进行示例性的说明。

请参见图2，图2是本申请一实施例提供的楼层识别方法的示意流程图。本实施例中楼层识别方法的执行主体为楼层识别设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、可穿戴设备、计算机、服务器等可以与机器人进行通信的设备，还可以是各种应用场景下的机器人或移动服务机器人。为了便于说明，在本申请实施例中，以机器人为执行主体进行说明，如图2所示的楼层识别方法可包括以下步骤S201-S204：

步骤S201，获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息。

在本申请一可选的实施例中，机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息可以为机器人处于当前楼层时，通过激光雷达扫描得到的当前楼层的激光点云信息。可选地，所述激光点云信息包括当前楼层的环境特征信息的点云信息。

在本申请另一可选的实施例中，所述机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息可以为机器人处于当前楼层时，对所述当前楼层进行图像扫描，获得的图像信息。可选地，所述图像信息可以是视觉特征信息，所述视觉特征信息可以是机器人对所述当前楼层通过视觉传感器进行扫描，获得的视觉特征信息。

步骤S202，获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息。

在本申请的实施例中，所述目标楼层为预先设置的机器人执行任务的楼层。所述目标楼层的第一环境信息，为预先存储于机器人内部的所述目标楼层的第一环境地图中的局部环境对应的地图信息，该局部环境对应的地图信息与机器人当前的第一位姿信息相关。示例性地，所述第一环境信息为机器人处于目标楼层时，在当前的第一位姿下能够扫描到的环境对应的地图信息。

示例性地，如图3所示，图3是图2中步骤S202的具体实现流程图。由图3可知，步骤S202包括步骤S2021至S2024，详述如下：

步骤S2021，获取所述目标楼层所对应的第一环境地图。

在本申请实施例中，所述第一环境地图可以是栅格地图或者视觉特征地图。

步骤S2022，获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息。

在本申请实施例中，机器人在所述当前楼层的当前位姿信息为机器人当前的位置和姿态，具体可以是机器人的末端执行器相对于基座的位置和姿态。可以通过现有常见的机器人位姿信息获取方法，获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息，例如，常见的传感器获取位置信息并结合位置坐标系确定位姿信息的方法。

步骤S2023，将所述当前位姿信息投影在所述第一环境地图，以得到所述机器人在所述第一环境地图中的第一位姿信息。

示例性地，若所述第一环境地图为栅格地图，则可以根据预设的目标楼层的栅格地图与当前楼层的栅格地图之间的信息变换关系，将所述当前位姿信息投影在所述第一环境地图。若所述第一环境地图为视觉特征地图，则可以根据预设的目标楼层的视觉特征地图与当前楼层的视觉特征地图之间的信息变换关系，将所述当前位姿信息投影在所述第一环境地图。

步骤S2024，根据所述第一位姿信息和所述第一环境地图确定所述第一环境信息。

在本实施例中，可以预先设置有机器人的位姿信息与环境信息之间的映射关系，当得到机器人在目标楼层的所述第一位姿信息后，根据所述映射关系确定机器人在目标楼层的所述第一环境信息。

步骤S203，根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值。

在本申请实施例中，所述环境特征信息可以为点云信息，也可以是视觉特征信息。所述第一环境信息可以由栅格地图表示，也可以由视觉地图表示。

根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值，可以包括：计算所述第一环境信息包含的各个栅格地图分别被所述点云信息占据的概率值，并根据预设的概率值与匹配分值之间的映射关系，确定所述点云信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值。可以理解地，各个栅格分别被所述点云信息占据的概率值越大，对应的第一匹配分值越高。

或者，根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值，可以包括：计算所述第一环境信息包含的视觉特征信息与所述视觉地图中的视觉特征性之间的相似度，并根据所述相似度来确定所述点云信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值。可以理解地，相似度越高，对应的第一匹配分值越高。

可以理解地，当机器人在非目标楼层下电梯，且非目标楼层的环境与目标楼层的环境相差较大时，例如在非目标楼层和目标楼层中布置有不同的物体或非目标楼层和目标楼层的空间格局不同时，则对应的第一匹配分值较低。当机器人在非目标楼层下电梯，且非目标楼层的环境与目标楼层的环境相差较小时，例如在非目标楼层和目标楼层中布置有相同的物体且非目标楼层和目标楼层的空间格局相同时，对应的第一匹配分值较高。

步骤S204，根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层。

可以理解地，所述第一匹配分值代表了机器人在当前所处的当前楼层扫描到的环境特征信息与预设的目标楼层的第一环境地图中的第一环境信息之间的匹配分值。在本实施例中，可以预设分值，并通过比较所述第一匹配分值与预设分值之间的大小关系，来识别所述当前楼层是否为所述目标楼层。

示例性地，如图4所示，图4是图2中步骤S204的具体实现流程图。由图4可知，步骤S204包括步骤S2041至S2045，详述如下：

步骤S2041，若所述第一匹配分值大于或等于预设分值，则确定所述当前楼层是所述目标楼层。

步骤S2042，若所述第一匹配分值小于所述预设分值，则获取至少一个另外楼层所对应的地图中的第二环境信息，其中，所述另外楼层是除所述当前楼层以外的楼层。

在本实施例中，所述获取至少一个另外楼层所对应的地图中的第二环境信息，可以包括：获取至少一个所述另外楼层所对应的第二环境地图；获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息；将所述当前位姿信息投影在各个所述第二环境地图，以分别得到所述机器人在各个所述第二环境地图中的第二位姿信息；根据所述至少一个所述第二位姿信息和所述至少一个所述第二环境地图，确定所述至少一个所述第二环境信息。

步骤S2043，分别确定所述环境特征信息与各个所述第二环境信息之间的第二匹配分值。

步骤S2044，若所述至少一个所述第二匹配分值中存在有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层不是所述目标楼层。

步骤S2045，若所述至少一个所述第二匹配分值中没有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层是所述目标楼层。

可以理解地，若所述第二匹配分值中存在大于所述第一匹配分值的分值，则判定所述当前楼层不是所述目标楼层。可选地，机器人在确定了所述当前楼层不是所述目标楼层后，可以原路返回电梯口，并重新进入电梯，以继续执行任务。

可选地，由于存在非目标楼层的环境信息与目标楼层的环境信息相似的情景，因此，若所述第一匹配分值大于或等于预设分值时，也有可能存在误判的现象。针对此种情况，机器人可能会在非目标楼层执行任务，例如，假设机器人计划给4楼的402房间客户送物品，实际到达3楼之后，由于识别楼层错误，在3楼下电梯，又由于3楼和4楼的空间格局完全一致，则机器人可能会将物品送至3楼的302房间。

为了避免这种现象，在本申请的另一实施例中，在机器人到达目标地点后，机器人可以进行视觉或语音识别，以确定是否准确的目标地点。例如，机器人到达房间门口之后，通过视觉识别门牌号，判断门牌号是否正确，进一步判断是否到达准确的房间。或者，机器人在送物品到达房间门口后，会拨打对应房间的电话，通过识别电话的铃声来判断是否到达准确的房间，如果机器人进一步判断而得知到达的不是目标地点，则可以返回电梯口，重新乘坐电梯，选择重新执行任务。

可选地，在某些应用场景中，机器人在非目标楼层中到达地点时，可能无法通过视觉识别或者语音识别的方式来判断到达的地点是否为预设的目的地，此时，机器人可能会误认为已达到目标地点，将对应的物品放在到达的地点。

在本申请实施例中，为了进一步使机器人能够检测是否来到目标地点，楼层中放置有预设目标物体。若所述第一匹配分值大于或等于所述预设分值，则在所述当前楼层检测是否存在预设目标物体；若检测到所述预设目标物体，则确定所述当前楼层为所述目标楼层。示例性地，所述预设目标物体为充电桩，机器人若在所述当前楼层检测到所述充电桩，则确定所述当前楼层为所述目标楼层。

进一步地，若所述机器人满足预设充电条件，则根据所述充电桩的位置和方向在所述当前楼层进行充电。例如，机器人的电量少于预设值(例如，20％)，则机器人满足预设充电条件，并根据所述充电桩的位置和方向在所述当前楼层进行充电。

若机器人在所述当前楼层检测不到所述充电桩，则机器人需要进一步通过与至少一个另外楼层的第二环境信息进行匹配，来确定目标楼层。可以理解地，机器人在确定了目标楼层后，可以返回电梯，重新乘坐电梯，以保证能够继续执行任务。

基于上述实施例可知，在本申请提供的楼层识别方法中，通过获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息；获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息；根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值；根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层，从而能够有效识别出机器人当前所处楼层是否为目标楼层，从而可以避免机器人在非目标楼层执行任务。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

基于上述实施例所提供的楼层识别方法，本发明实施例进一步给出实现上述方法实施例的装置实施例。

请参见图5，图5是本申请实施例提供的楼层识别装置的示意图。包括的各模块或单元用于执行图2对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图2对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图5，楼层识别装置5包括：

第一获取模块501，用于获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息；

第二获取模块502，用于获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息；

确定模块503，用于根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值；

判断模块504，用于根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层。

在一种可选的实现方式中，所述判断模块504，还用于：若所述第一匹配分值大于或等于预设分值，则确定所述当前楼层是所述目标楼层；若所述第一匹配分值小于所述预设分值，则获取至少一个另外楼层所对应的地图中的第二环境信息，其中，所述另外楼层是除所述当前楼层以外的楼层；分别确定所述环境特征信息与各个所述第二环境信息之间的第二匹配分值；若所述至少一个所述第二匹配分值中存在有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层不是所述目标楼层；若所述至少一个所述第二匹配分值中没有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层是所述目标楼层。

在一种可选的实现方式中，所述第二获取模块502，还用于：获取所述目标楼层所对应的第一环境地图；获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息；将所述当前位姿信息投影在所述第一环境地图，以得到所述机器人在所述第一环境地图中的第一位姿信息；根据所述第一位姿信息和所述第一环境地图确定所述第一环境信息。

在一种可选的实现方式中，所述判断模块504，还用于：获取至少一个所述另外楼层所对应的第二环境地图；获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息；将所述当前位姿信息投影在各个所述第二环境地图，以分别得到所述机器人在各个所述第二环境地图中的第二位姿信息；根据所述至少一个所述第二位姿信息和所述至少一个所述第二环境地图，确定所述至少一个所述第二环境信息。

在一种可选的实现方式中，所述判断模块504，还用于：若所述第一匹配分值大于或等于所述预设分值，则在所述当前楼层检测是否存在预设目标物体；若检测到所述预设目标物体，则确定所述当前楼层为所述目标楼层。

在一种可选的实现方式中，所述预设目标物体为充电桩；楼层识别装置还包括：

充电模块，用于若所述机器人满足预设充电条件，则根据所述充电桩的位置和方向在所述当前楼层进行充电。

在一种可选的实现方式中，所述第一获取模块501，具体用于：

对所述当前楼层进行激光扫描，以获得所述环境特征信息的点云信息；和/或对所述当前楼层进行图像扫描，以获得所述环境特征信息的图像信息。

需要说明的是，上述模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

图6是本申请实施例提供的楼层识别设备的示意图。如图6所示，该实施例的楼层识别设备6包括：处理器600、存储器601以及存储在所述存储器601中并可在所述处理器600上运行的计算机程序602，例如楼层识别程序。处理器600执行所述计算机程序602时实现上述各个楼层识别方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S201至S204。或者，所述处理器600执行所述计算机程序602时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块501至504的功能。

示例性的，所述计算机程序602可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器601中，并由处理器600执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序602在所述楼层识别设备6中的执行过程。例如，所述计算机程序602可以被分割成第一获取模块501、第二获取模块502、确定模块503和判断模块503，各模块具体功能请参阅图5对应地实施例中地相关描述，此处不赘述。

所述楼层识别设备可包括，但不仅限于，处理器600、存储器601。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是楼层识别设备6的示例，并不构成对楼层识别设备6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，例如所述楼层识别设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器600可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable 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该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器601可以是所述楼层识别设备6的内部存储单元，例如楼层识别设备6的硬盘或内存。所述存储器601也可以是所述楼层识别设备6的外部存储设备，例如所述楼层识别设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器601还可以既包括所述楼层识别设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器601用于存储所述计算机程序以及所述楼层识别设备所需的其他程序和数据。所述存储器601还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述视频稳化方法。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在楼层识别设备上运行时，使得楼层识别设备执行时实现可实现上述楼层识别方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、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单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，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单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种楼层识别方法，其特征在于，包括：

获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息；

获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息；

根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值；

根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层，包括：

若所述第一匹配分值大于或等于预设分值，则确定所述当前楼层是所述目标楼层；

若所述第一匹配分值小于所述预设分值，则获取至少一个另外楼层所对应的地图中的第二环境信息，其中，所述另外楼层是除所述当前楼层以外的楼层；

分别确定所述环境特征信息与各个所述第二环境信息之间的第二匹配分值；

若所述至少一个所述第二匹配分值中存在有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层不是所述目标楼层；

若所述至少一个所述第二匹配分值中没有大于或等于所述第一匹配分值的匹配分值，则判定所述当前楼层是所述目标楼层。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息，包括：

获取所述目标楼层所对应的第一环境地图；

获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息；

将所述当前位姿信息投影在所述第一环境地图，以得到所述机器人在所述第一环境地图中的第一位姿信息；

根据所述第一位姿信息和所述第一环境地图确定所述第一环境信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取至少一个另外楼层所对应的地图中的第二环境信息，包括：

获取至少一个所述另外楼层所对应的第二环境地图；

获取所述机器人在所述当前楼层的当前位姿信息；

将所述当前位姿信息投影在各个所述第二环境地图，以分别得到所述机器人在各个所述第二环境地图中的第二位姿信息；

根据所述至少一个所述第二位姿信息和所述至少一个所述第二环境地图，确定所述至少一个所述第二环境信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若所述第一匹配分值大于或等于预设分值，则确定所述当前楼层是所述目标楼层，包括：

若所述第一匹配分值大于或等于所述预设分值，则在所述当前楼层检测是否存在预设目标物体；

若检测到所述预设目标物体，则确定所述当前楼层为所述目标楼层。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设目标物体为充电桩；所述若检测到所述预设目标物体，则确定所述当前楼层为所述目标楼层之后，所述方法还包括：

若所述机器人满足预设充电条件，则根据所述充电桩的位置和方向在所述当前楼层进行充电。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息，包括：

对所述当前楼层进行激光扫描，以获得所述环境特征信息的点云信息；和/或对所述当前楼层进行图像扫描，以获得所述环境特征信息的图像信息。

8.一种楼层识别装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取机器人当前所处的当前楼层的环境特征信息；

第二获取模块，用于获取目标楼层所对应的地图中的第一环境信息；

确定模块，用于根据所述环境特征信息与所述第一环境信息，确定所述环境特征信息与所述第一环境信息之间的第一匹配分值；

判断模块，用于根据所述第一匹配分值，判断所述当前楼层是否为所述目标楼层。

9.一种楼层识别设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

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