CN117311367B - 自移动设备的控制方法、控制单元及自移动设备 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供自移动设备的控制方法、控制单元及自移动设备，其中自移动设备的控制方法包括：获取定位装置采集到的设备位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界；确定区域交界的位置属性，其中，位置属性用于指示区域交界处的通行和工作的限制情况；根据位置属性确定自移动设备在区域交界的工作路线，并控制自移动设备沿工作路线进行工作，其中，工作路线适配限制情况。如此，根据区域交界处的通行和工作的限制情况，动态调整工作路线适配限制情况，避免在区域交界存在遗漏区域，提高自移动设备的工作区域的覆盖率，保证自移动设备在行进过程中的安全。

Description

自移动设备的控制方法、控制单元及自移动设备

技术领域

本说明书实施例涉及人工智能技术领域，特别涉及自移动设备的控制方法、控制单元及自移动设备。

背景技术

随着计算机技术、互联网和人工智能技术的快速发展，自移动设备逐渐应用在工作生活的各个方面，如服务机器人、割草机器人等各种机器人。为实现自移动设备在实际使用场景（即实际物理空间）中的自动行走功能，需要基于自移动设备上的定位装置进行定位，控制自移动设备进行移动。

在现有技术中，自移动设备的工作区域环境较为复杂，用户会将工作区域手动或者通过算法自动分为多个区域，由于自移动设备的定位装置在局部区域存在定位偏差，导航控制存在控制偏差，因而在相邻区域的交界处可能会存在遗漏区域，自移动设备的工作区域的覆盖率较差，进而需要更准确的方法进行自移动设备的控制操作或者处理。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种自移动设备的控制方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种自移动设备的控制单元，一种自移动设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种自移动设备的控制方法，所述自移动设备上设置有定位装置，所述方法包括：

获取所述定位装置采集到的设备位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界；

确定所述区域交界的位置属性，其中，所述位置属性用于指示所述区域交界处的通行和工作的限制情况；

根据所述位置属性确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线，并控制所述自移动设备沿所述工作路线进行工作，其中，所述工作路线适配所述限制情况。

根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种自移动设备的控制单元，所述自移动设备上设置有定位装置，所述控制单元包括：

获取模块，被配置为获取所述定位装置采集到的设备位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界；

第一确定模块，被配置为确定所述区域交界的位置属性，其中，所述位置属性用于指示所述区域交界处的通行和工作的限制情况；

第二确定模块，被配置为根据所述位置属性确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线，并控制所述自移动设备沿所述工作路线进行工作，其中，所述工作路线适配所述限制情况。

根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种自移动设备，包括：

本体，

驱动模块，设置于所述本体，用于驱动所述本体行进；

执行模块，设置于所述本体，用于执行工作任务；

定位装置，设置于所述本体；

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，与所述存储器耦合，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作包括上述的自移动设备的控制方法的操作。

根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述的自移动设备的控制方法的步骤。

根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的自移动设备的控制方法的步骤。

本说明书一个实施例提供了一种自移动设备的控制方法，所述自移动设备上设置有定位装置，所述方法包括：获取所述定位装置采集到的设备位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界；确定所述区域交界的位置属性，其中，所述位置属性用于指示所述区域交界处的通行和工作的限制情况；根据所述位置属性确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线，并控制所述自移动设备沿所述工作路线进行工作，其中，所述工作路线适配所述限制情况。

本说明书一个实施例实现了确定区域交界的位置属性，该位置属性可以指示区域交界处的通行和工作的限制情况，根据该位置属性可以确定自移动设备在区域交界的工作路线，并控制自移动设备沿确定出的工作路线进行工作，该工作路线适配该限制情况。如此，可以根据相邻区域的区域交界处的通行和工作的限制情况，动态调整对应的工作路线适配该限制情况，避免在相邻区域的区域交界存在遗漏区域，提高了自移动设备的工作区域的覆盖率，且保证了自移动设备在行进过程中的安全，另外在相邻区域的区域交界动态调整对应的工作路线，可以使得自移动设备更智能，交互性更好。

附图说明

图1是本说明书一个实施例提供的一种自移动设备的控制方法的流程图；

图2a是本说明书一个实施例提供的一种自移动设备的建图过程的示意图；

图2b是本说明书一个实施例提供的第一种物体类型的识别过程示意图；

图2c是本说明书一个实施例提供的第二种物体类型的识别过程示意图；

图2d是本说明书一个实施例提供的第三种物体类型的识别过程示意图；

图2e是本说明书一实施例提供的一种弓字形路线的动态控制方法的流程图；

图2f是本说明书一实施例提供的一种延边路线的动态控制方法的流程图；

图2g是本说明书一实施例提供的一种弓字形路线的行进示意图；

图2h是本说明书一实施例提供的一种延边路线的行进示意图；

图3是本说明书一个实施例提供的一种自移动设备的控制方法的处理过程流程图；

图4是本说明书一个实施例提供的一种自移动设备的控制单元的结构示意图；

图5是本说明书一个实施例提供的一种自移动设备的结构框图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本说明书。但是本说明书能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本说明书内涵的情况下做类似推广，因此本说明书不受下面公开的具体实施的限制。

在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

在本说明书实施例中，提供了一种自移动设备的控制方法，本说明书同时涉及一种自移动设备的控制单元，一种自移动设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。

参见图1，图1示出了根据本说明书一个实施例提供的一种自移动设备的控制方法的流程图，该自移动设备上设置有定位装置，具体包括以下步骤102-106。

步骤102：获取定位装置采集到的设备位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界。

具体的，定位装置是指自移动设备上设置的、能够确定自移动设备的当前位置的组件模块，如该定位模块可以为定位传感器，如GPS或者超声波定位等等；又或者，该定位模块可以包括普通相机或鱼眼相机、IMU模组、全景相机、UWB标签、编码器等，在该方案下自移动设备执行工作任务的区域周围需布置UWB基站，UWB基站可由用户或厂家技术人员手动布置在区域周围，并可通过UWB基站布局推荐算法，进行合理地布置。当然，实际应用中，该定位装置还可以是指其他能够确定自移动设备的当前位置的组件模块，本说明书实施例对此不进行限制。

另外，该自移动设备可以是指服务机器人、割草机器人等。

需要说明的是，自移动设备上的控制单元可以获取定位装置采集到的设备位置信息，以监测自移动设备的行进情况，确定自移动设备当前行进至哪个位置，从而便于后续对行进路线进行控制。

另外，还可以获取至少两个工作区域的区域交界，该区域交界是指工作地图中哪些位置存在区域交界，以便结合自移动设备的设备位置信息和区域交界，确定区域交界的位置属性，控制自移动设备的工作路线。

本实施例一个可选的实施方式中，在监测自移动设备的行进情况之前，还可以先对自移动设备的工作区域进行建图，也即获取定位装置采集到的设备位置信息之前，还包括：

构建工作地图；

将工作地图划分为至少两个工作区域，并标记相邻区域的区域交界。

实际实现时，自移动设备在初次使用时，需要对工作区域进行建图。具体的，可以人为操控自移动设备依次遍历需要执行工作任务的各个位置，或者自移动设备自动遍历需要执行工作任务的各个位置，构建工作地图。

需要说明的是，由于自移动设备的工作环境一般较为复杂，因而还可以由用户手动将工作地图划分为至少两个工作区域，或者还可以直接利用算法自动将工作地图划分为至少两个工作区域。并且，为了提高相邻两工作区域的工作覆盖率，还可以标记相邻区域的交界，以便后续可以监测自移动设备是否移动至区域交界附近，并基于区域交界的通行和工作的限制情况，动态调整自移动设备在区域交界处的工作路线，使得自移动设备在区域交界处的工作路线适配区域交界的实际情况，提高工作覆盖率。

示例的，图2a是本说明书一个实施例提供的一种自移动设备的建图过程的示意图，如图2a所示，开始建图，然后用户遥控自移动设备/自移动设备自动构建工作地图；工作地图构建完成后，自动分区或者用户手动分区，获得轮廓地图（工作地图的外边界地图）与分区地图，建图完成。

本实施例一个可选的实施方式中，除了标记相邻区域的交界之外，还可以进一步标记交界处的位置属性，也即标记相邻区域的区域交界之后，还包括：

在相邻区域的区域交界标记位置属性。

需要说明的是，位置属性用于指示相邻区域的交界处的通行和工作的限制情况，如位置属性可以包括不可通行且不可工作、可通行且不可工作、可工作等，以便基于该限制情况调整自移动设备在区域交界处的工作路线，使得该工作路线适配区域交界处的通行和工作的限制情况。

具体实现时，可以接收用户在相邻区域的区域交界的标记操作，该标记操作携带区域交界的位置属性，将该位置属性和该区域交界对应存储。

实际实现时，相邻区域的区域交界通常为一个交界线，该交界具有一定长度，交界的不同位置点可能具有不同的位置属性，因而在标记相邻区域的交界的位置属性时，若整个交界均为同一种属性，则可以将该交界整体标记为该位置属性；若整个交界为不同属性，则可以分别标记交界的各个位置点的位置属性。

本说明书实施例中，在标记相邻区域的区域交界之后，还可以进一步标记区域交界处的位置属性，后续可以直接获取区域交界处的位置属性，然后适配对应的工作路线，无需进一步额外分析区域交界处的通行和工作的限制情况，提高了自移动设备的控制效率。

步骤104：确定区域交界的位置属性，其中，位置属性用于指示区域交界处的通行和工作的限制情况。

需要说明的是，由于相邻区域的区域交界处往往环境复杂，有不同的限制，因而可以在自移动设备行进时，针对区域交界处的环境进行分析，适配对应的工作路线。具体的，控制单元可以在自移动设备的行进过程中，获取自移动设备的设备位置信息，并获取至少两个工作区域的区域交界，然后确定获取到的区域交界的位置属性，通过该位置属性指示该区域交界处的通行和工作的限制情况，以便控制在该区域交界附近的工作路线。

本实施例一个可选的实施方式中，可以在自移动设备行进至区域交界附近时，再确定该区域交界的位置属性，也即确定所述区域交界的位置属性，包括：

根据所述设备位置信息和至少两个工作区域的区域交界，确定所述自移动设备周围是否存在区域交界，若是，则确定所述自移动设备周围的区域交界的位置属性。

需要说明的是，控制单元可以在自移动设备的行进过程中，获取自移动设备的设备位置信息，并获取至少两个工作区域的区域交界，监测自移动设备的行进情况，确定自移动设备周围是否存在区域交界，若是，则说明自移动设备行进至某区域交界附近，此时可以确定自移动设备周围的区域交界的位置属性。

实际实现时，将工作地图划分为至少两个工作区域后，可以标记有各个相邻区域的区域交界，在接收到定位装置采集的设备位置信息后，可以计算设备位置信息指示的设备位置与各个区域交界的距离，若存在距离某个区域交界的位置小于距离阈值，则说明自移动设备当前距离该区域交界较近，也即自移动设备周围存在区域交界，获取该区域交界的标识。或者，将工作地图划分为至少两个工作区域后，也可以不标记相邻区域的区域交界，而是保存分区地图，在获取到定位装置采集到的设备位置信息后，可以将位置信息和该分区地图进行匹配，判定自移动设备当前与某区域交界的距离是否小于距离阈值，从而确定自移动设备周围是否存在区域交界。

具体实现时，在监测到自移动设备周围存在区域交界的情况下，说明自移动设备行进至区域交界附近，为了适应区域交界的复杂环境，可以确定自移动设备周围的区域交界的位置属性，通过该位置属性指示区域交界处的通行和工作的限制情况，从而适配对应的工作路线。

一种可能的实现方式中，若预先标记有区域交界的位置属性，则确定自移动设备周围存在区域交界后，可以获取自移动设备周围的该区域交界的标识，直接根据该区域交界的标识，读取对应的位置属性即可。

另一种可能的实现方式中，若预先未标记有区域交界的位置属性，则可以分析识别区域交界的位置属性。

本实施例一个可选的实施方式中，可以基于区域交界处的物体类型分析识别区域交界的位置属性，也即确定区域交界的位置属性，包括：

确定区域交界处的物体类型，并根据物体类型确定区域交界的位置属性；

其中，物体类型包括限制通行类型、非限制通行类型和工作对象类型；位置属性包括不可通行且不可工作属性、可通行且不可工作属性和可工作属性。

实际实现时，可以分析确定区域交界处的物体类型，然后根据该区域交界处的物体类型确定该区域交界是否可通行，以及是否可工作等限制情况，确定出该区域交界的位置属性，便于基于通行和工作的限制情况适配对应的工作路线，提高自移动设备的工作区域的覆盖率，以及使得自移动设备更加智能化。

需要说明的是，区域交界处的物体类型可以分为限制通行类型、非限制通行类型和工作对象类型，限制通行类型是指不能通行的区域，如障碍物和不能通行的禁区，该不能通行的禁区可以是指泳池、坑、悬崖等自移动设备无法行进的区域；非限制通行类型是指可通行但是自移动设备不能进行工作的区域，如石板路、鹅卵石等自移动设备无法执行工作任务的区域；工作对象类型是指自移动设备工作的对象，如自移动设备为割草机器人，则工作对象类型为草。具体实现时，可以预先配置各个物体所属的物体类型，也即将各个物体划分为不同类型，如限制通行类型、非限制通行类型、工作对象类型等。

另外，不同的物体类型可以对应不同的位置属性，该位置属性包括不可通行且不可工作属性、可通行且不可工作属性和可工作属性。

实际实现时，可以预先配置各种物体类型对应的位置属性，在确定出区域交界处的物体类型后，可以查询该对应关系，确定区域交界的位置属性，如预先配置限制通行类型对应的位置属性为不可通行且不可工作属性，非限制通行类型对应的位置属性为可通行且不可工作属性，工作对象类型对应的位置属性为可工作属性。如此，可以通过位置属性指示区域交界处的通行和工作的限制情况，从而便于后续基于通行和工作的限制情况适配对应的工作路线，提高自移动设备的工作区域的覆盖率，以及使得自移动设备更加智能化。

需要说明的是，还可以在自移动设备中设置图像采集装置，通过图像采集装置采集区域交界处的图像信息，对该图像信息进行分析识别，确定区域交界处的物体类型。

本实施例一个可选的实施方式中，自移动设备上还设置有图像采集装置；确定区域交界处的物体类型，包括：

获取图像采集装置采集到的区域交界处的图像信息；

识别区域交界处的图像信息，确定区域交界处的物体类型。

本实施例一个可选的实施方式中，图像采集装置包括相机和/或3D传感器；识别区域交界处的图像信息，确定区域交界处的物体类型，包括：

根据相机和/或3D传感器采集到的图像信息，利用深度学习模型，确定区域交界处的物体类型。

具体的，该图像采集装置是指自移动设备上设置的、能够采集自移动设备的当前位置的图像信息的组件模块，如该图像采集装置可以为相机和/或3D传感器，该3D传感器可以是指能够采集前方设定距离内的三维点云信息的传感器，该3D传感器为TOF（Time offlight，飞行时间）相机，TOF相机通过给目标连续发送光脉冲，然后接收从目标返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标的三维点云信息，可以采集到精度较高的深度点云，从而保证了获取到的通道的三维点云信息的准确性。当然，实际应用中，该3D传感器还可以为其他能够采集通道的三维点云信息的传感器，如激光雷达等，本说明书实施例对此不进行限制。

实际实现时，可以获取图像采集装置采集到的区域交界处的图像信息，然后对该图像信息进行识别分析，确定区域交界处的物体类型，便于根据该区域交界处的物体类型确定该区域交界是否可通行，以及是否可工作等限制情况，确定出该区域交界的位置属性，便于基于通行和工作的限制情况适配对应的工作路线，提高自移动设备的工作区域的覆盖率，以及使得自移动设备更加智能化。

本实施例一个可选的实施方式中，根据相机和/或3D传感器采集到的图像信息，利用深度学习模型，确定区域交界处的物体类型，包括：

若图像采集装置为相机，则将相机采集到的二维位置图像输入图像识别模型，获得区域交界处的目标物体；

若图像采集装置为3D传感器，则将3D传感器采集到的三维点云信息输入至点云学习模型，获得区域交界处的目标物体；

若图像采集装置为相机和3D传感器，则将3D传感器采集到的三维点云信息映射至相机采集到的二维位置图像，获得结合点云信息；将结合点云信息输入至点云学习模型，获得区域交界处的目标物体；

查询目标物体的目标类型，将目标类型作为区域交界处的物体类型。

具体的，图像识别模型是一种图像深度学习模型，用于识别图像包括的物体，预先基于大量的训练样本训练获得，该训练样本可以为图像，该图像携带对应的物体标签，使得训练完成的图像识别模型可以准确识别输入图像中的物体。另外，点云学习模型是一种点云深度学习模型，用于识别三维点云信息对应的物体，预先基于大量的训练样本训练获得，该训练样本可以为三维点云信息，该三维点云信息携带对应的物体标签，使得训练完成的点云学习模型可以准确识别输入的三维点云信息对应的物体。

实际实现时，若自移动设备上设置有相机，则可以通过相机拍摄区域交界处的二维位置图像，将二维位置图像输入至预先训练完成的图像识别模型，通过图像深度学习方法，识别出区域交界处的目标物体；若自移动设备上设置有3D传感器，则可以通过3D传感器采集区域交界处的三维点云信息，将三维点云信息输入至预先训练完成的点云学习模型，通过点云深度学习方法，识别出区域交界处的目标物体；若自移动设备上设置有相机和3D传感器，则可以通过相机拍摄区域交界处的二维位置图像，并通过3D传感器采集区域交界处的三维点云信息，将3D传感器采集到的三维点云信息映射至相机采集到的二维位置图像中，获得结合点云信息，将结合点云信息输入至预先训练完成的点云学习模型，通过点云深度学习方法，识别出区域交界处的目标物体。

示例的，图2b是本说明书一个实施例提供的第一种物体类型的识别过程示意图，如图2b所示，通过相机拍摄交界位置处的二维位置图像，将二维位置图像输入至预先训练完成的图像识别模型，通过图像深度学习方法，识别出交界位置处的物体，该物体可以包括人、小动物、树、花、树篱笆、景观灯、泳池、坑、悬崖、石板路、鹅卵石、……、草等等，其中，人、小动物、树、花、树篱笆、景观灯、泳池、坑、悬崖、石板路、鹅卵石、……均属于限制通行类型，人、小动物、树、花、树篱笆、景观灯等属于障碍物，泳池、坑、悬崖属于不能通行的禁区，而石板路、鹅卵石、……属于非限制通行类型，草属于工作对象类型。

又一示例的，图2c是本说明书一个实施例提供的第二种物体类型的识别过程示意图，如图2c所示，通过3D传感器采集交界位置处的三维点云信息，该3D传感器为TOF，将三维点云信息输入至预先训练完成的点云学习模型，通过点云深度学习方法，识别出交界位置处的物体，该物体可以包括人、小动物、树、花、树篱笆、景观灯、泳池、坑、悬崖、石板路、鹅卵石、……、草等等，其中，人、小动物、树、花、树篱笆、景观灯、泳池、坑、悬崖、石板路、鹅卵石、……均属于限制通行类型，人、小动物、树、花、树篱笆、景观灯等属于障碍物，泳池、坑、悬崖属于不能通行的禁区，而石板路、鹅卵石、……属于非限制通行类型，草属于工作对象类型。

再一示例的，图2d是本说明书一个实施例提供的第三种物体类型的识别过程示意图，如图2d所示，通过相机拍摄交界位置处的二维位置图像，并通过3D传感器采集交界位置处的三维点云信息，将3D传感器采集到的三维点云信息映射至相机采集到的二维位置图像中，获得结合点云信息，将结合点云信息输入至预先训练完成的点云学习模型，也即结合相机和3D传感器，通过点云深度学习方法，识别出交界位置处的物体，该物体可以包括人、小动物、树、花、树篱笆、景观灯、泳池、坑、悬崖、石板路、鹅卵石、……、草等等，其中，人、小动物、树、花、树篱笆、景观灯、泳池、坑、悬崖、石板路、鹅卵石、……均属于限制通行类型，人、小动物、树、花、树篱笆、景观灯等属于障碍物，泳池、坑、悬崖属于不能通行的禁区，而石板路、鹅卵石、……属于非限制通行类型，草属于工作对象类型。

需要说明的是，通过相机和/或3D传感器采集区域交界处的图像信息，利用深度学习方法，即目标检测方法，识别出图像信息中的目标物体，即可获得区域交界处的物体类型。通过深度学习方法确定区域交界处的物体类型，识别准确率高，且识别效率高。

本实施例一个可选的实施方式中，根据物体类型确定区域交界的位置属性，包括：

在物体类型为限制通行类型的情况下，确定区域交界的位置属性为不可通行且不可工作属性；

在物体类型为非限制通行类型的情况下，确定区域交界的位置属性为可通行且不可工作属性；

在物体类型为工作对象类型的情况下，确定区域交界的位置属性为可工作属性。

需要说明的是，在物体类型为限制通行类型的情况下，说明该区域交界处限制通行，自移动设备不能在区域交界行进，否则会撞到障碍物或进入不能通行的禁区，导致自移动设备损坏，限制通行自移动设备也就不能工作，此时可以确定区域交界的位置属性为不可通行且不可工作属性。在物体类型为非限制通行类型的情况下，说明自移动设备可以进入该区域交界，但是不能在该区域交界执行工作任务，此时可以确定区域交界的位置属性为可通行且不可工作属性。在物体类型为工作对象类型的情况下，说明该区域交界处依旧为自移动设备可以执行工作任务的对象，此时可以确定区域交界的位置属性为可工作属性。

实际实现时，可以预先配置物体类型和位置属性的对应关系，假设如下表1所示。

表1物体类型和位置属性的对应关系表

本说明书实施例中，可以先确定区域交界处的物体类型，然后基于物体类型确定对应的位置属性，以指示区域交界处的通行和工作的限制情况，从而可以在监测到自移动设备行进至区域交界附近的情况下，监测区域交界处的通行和工作的限制情况，以便后续可以动态调整对应的工作路线适配该限制情况。

步骤106：根据位置属性确定自移动设备在区域交界的工作路线，并控制自移动设备沿工作路线进行工作，其中，工作路线适配限制情况。

需要说明的是，位置属性可以指示区域交界处的通行和工作的限制情况，因而需要根据位置属性确定自移动设备在区域交界的工作路线，以使得自移动设备在区域交界处的工作路线适配该区域交界的限制情况，实现充分工作，保证工作区域的覆盖率，且保证自移动设备的安全。

本实施例一个可选的实施方式中，根据位置属性确定自移动设备在区域交界的工作路线，包括：

在位置属性为可通行且不可工作属性的情况下，将区域交界的初始行进路线作为在区域交界的工作路线；

在位置属性为其他工作属性的情况下，对区域交界的初始行进路线进行内缩或外扩，确定自移动设备在区域交界的工作路线。

需要说明的是，初始行进路线是预先为自移动设备配置的、在各个区域行进的路线，该初始行进路线在配置时，对于相邻区域的区域交界，往往是跳过该位置，不执行工作任务，可能会导致遗漏相邻区域之间的区域交界，进而导致工作区域的覆盖率较低。

实际实现时，对于可通行且不可工作属性，说明自移动设备可以在该区域交界行进，但是不能执行工作任务，无需对初始行进路线进行调整，可以依旧将区域交界的初始行进路线作为在区域交界的工作路线，自移动设备可以按照初始行进路线直接穿过该区域交界，然后在相邻区域继续进行工作，无需进行特殊的路线变更。

另外，对于除可通行且不可工作属性之外的其他工作属性，说明在该区域交界处存在特殊的通行或工作限制，需要对初始行进路线进行内缩或外扩，适配区域交界处的特征情况，提高工作区域的覆盖率。

本实施例一个可选的实施方式中，在位置属性为其他工作属性的情况下，对区域交界的初始行进路线进行内缩或外扩，确定自移动设备在区域交界的工作路线，包括：

在位置属性为不可通行且不可工作属性的情况下，对区域交界的初始行进路线进行内缩，确定自移动设备在区域交界的工作路线；

在位置属性为可工作属性的情况下，对区域交界的初始行进路线进行外扩，确定自移动设备在区域交界的工作路线。

实际实现时，对于不可通行且不可工作属性，说明区域交界处有障碍物或者自移动设备不能进入的禁区，如果继续按照初始行进路线行进，则可能会碰撞障碍物或者进入该禁区，损坏自移动设备，因而需要对区域交界的初始行进路线进行内缩，确定自移动设备在区域交界的工作路线，使得该工作路线可以避开障碍物或者自移动设备不能进入的禁区，保证自移动设备的安全。

另外，对于可工作属性，说明区域交界处是自移动设备的工作对象，也即说明该区域交界自移动设备可以通行，且也可以执行工作任务，如果按照初始行进路线行进，则会跳过该区域交界，导致区域遗漏，因而此时可以对区域交界的初始行进路线进行外扩，确定自移动设备在区域交界的工作路线，使得自移动设备从区域交界向外多工作一部分区域，提高工作区域的覆盖率。

本说明书实施例中，可以在位置属性为不可通行且不可工作属性时，内缩一段距离，绕开障碍物或限制通行禁区，保证自移动设备的安全；并且，可以在位置属性为可工作属性时，外扩一段距离，多工作一部分区域，提高工作区域的覆盖率。如此，可以识别相邻区域的边界位置的物体类型，通过算法决定动态扩边或者缩边，完成工作区域更多覆盖或者全覆盖。

需要说明的是，可以预先配置动态缩边、动态扩边的适配参数，如内缩距离、外扩距离等。实际实现时，若确定出需要内缩或外扩，则可以获取预先配置的适配参数进行动态适配，获得工作路线。另外，该内缩距离、外扩距离等适配参数除了可以人工预先配置之外，还可以根据识别到的区域交界处的物体，根据AI识别自动计算获得，动态调整内缩距离、外扩距离等适配参数。

本实施例一个可选的实施方式中，对区域交界的初始行进路线进行内缩或外扩，确定自移动设备在区域交界的工作路线，包括：

获取预先配置的适配参数，其中，适配参数为内缩距离或外扩距离；

确定在第一区域方向与初始行进路线相距适配参数的更新行进路线，将更新行进路线作为自移动设备在区域交界的工作路线，其中，内缩情况下第一区域为自移动设备的当前工作区域，外扩情况下第一区域为自移动设备当前工作区域的相邻区域。

需要说明的是，可以获取预先配置的适配参数，针对内缩情况，可以确定在当前工作区域方向与初始行进路线相距内缩距离的更新行进路线，将更新行进路线作为自移动设备在区域交界的工作路线，以使得自移动设备在该区域交界行进时，向靠近当前工作区域的方向内缩设定距离，绕开障碍物或限制通行区域。针对外扩情况，可以确定在自移动设备当前工作区域的相邻区域与初始行进路线相距该外扩距离的更新行进路线，将更新行进路线作为自移动设备在区域交界的工作路线，以使得自移动设备在该区域交界行进时，向靠近当前工作区域的相邻区域的方向外扩设定距离，从而使得自移动设备在区域交界之外多工作部分区域。

实际应用中，根据位置属性确定自移动设备在区域交界的工作路线，并控制自移动设备沿工作路线进行工作之后，可以返回获取定位装置采集到的设备位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界的操作步骤，继续监测自移动设备周围是否存在区域交界，并在存在时监测区域交界的位置属性，以动态调整自移动设备的工作路线，直至工作完成。

具体实现时，自移动设备的初始行进路线可以预先进行配置，该初始行进路线可以包括多种，如弓字形路线或延边路线。

图2e是本说明书一实施例提供的一种弓字形路线的动态控制方法的流程图，如图2e所示，自移动设备可以先加载工作地图，遍历工作地图包括的各个工作区域，选择未工作的区域作为当前工作区域，自移动设备开始弓字形行进，通过定位传感器识别，当确定自移动设备周围存在区域交界时，通过图像采集装置确定区域交界的物体类型，并根据该物体类型，确定区域交界处的位置属性，确定该位置属性是否为可工作属性，若是，则弓字形路线外扩至当前工作区域的相邻区域一定距离。若否，则确定位置属性是否为不可通行且不可工作属性，若是，则弓字形路线内缩至当前工作区域一段距离，防止自移动设备闯禁区或撞障碍物；若否，则继续沿弓字形路线行进。继续工作，直至该区域工作完成，进入下一区域继续工作。

图2f是本说明书一实施例提供的一种延边路线的动态控制方法的流程图，如图2f所示，自移动设备可以先加载工作地图，遍历工作地图包括的各个工作区域，选择未工作的区域作为当前工作区域，自移动设备开始延边行进，通过定位传感器识别，当确定自移动设备周围存在区域交界时，通过图像采集装置确定区域交界的物体类型，并根据该物体类型，确定区域交界处的位置属性，确定该位置属性是否为可工作属性，若是，则延边路线外扩至当前工作区域的相邻区域一定距离。若否，则确定位置属性是否为不可通行且不可工作属性，若是，则延边路线内缩至当前工作区域一段距离，防止自移动设备闯禁区或撞障碍物；若否，则继续沿延边路线行进。继续工作，直至该区域工作完成，进入下一区域继续工作。

示例的，图2g是本说明书一实施例提供的一种弓字形路线的行进示意图，如图2g所示，整个工作地图中包括工作区域1和工作区域2等两个工作分区，工作区域1和工作区域2的区域交界的中间存在一个椭圆形的限制通行禁区/障碍物。弓字形路线为自移动设备的初始行进路线，也即正常的工作轨迹。自移动设备从工作区域1的A点出发，沿弓字形路线行进，行进至B点时，监测到自移动设备当前位于工作区域1和工作区域2的区域交界附近，也即自移动设备周围存在区域交界，此时通过识别确定出该区域交界处的物体类型为自移动设备的工作对象，也即该区域交界处的位置属性为可工作属性，此时将弓字形路线向工作区域2外扩一定距离，该距离可以根据自移动设备的工作对象的分布情况自适应调整，假设外扩至C点，获得外扩工作路线。自移动设备沿该外扩工作路线继续行进，在行进至D点时，依旧监测到处于工作区域1和工作区域2的区域交界附近，但是通过识别确定出该区域交界处的物体类型为限制通行禁区/障碍物，也即该区域交界处的位置属性为不同通行且不可工作属性，此时将弓字形路线向工作区域1内缩一定距离，该距离可以根据不能通行的禁区/障碍物的分布情况自适应调整，假设内缩至E点，绕行障碍物，获得内缩工作路线，之后继续监测，在自移动设备行进至F点时，可以检测到区域交界处的位置属性恢复为可工作属性，继续将弓字形路线向工作区域2外扩一定距离，假设外扩至G点，获得外扩工作路线，自移动设备沿该外扩工作路线继续行进，执行工作任务，直至区域1工作完毕。

示例的，图2h是本说明书一实施例提供的一种延边路线的行进示意图，如图2h所示，整个工作地图中包括工作区域1和工作区域2等两个工作分区，工作区域1和工作区域2的区域交界的中间存在一个椭圆形的限制通行禁区/障碍物。延边路线为自移动设备的初始行进路线，也即正常的工作轨迹。自移动设备从工作区域1的A点出发，沿延边路线行进，行进至B点时，监测到自移动设备当前位于工作区域1和工作区域2的区域交界附近，也即自移动设备周围存在区域交界，此时通过识别确定出该区域交界处的物体类型为自移动设备的工作对象，也即该区域交界处的位置属性为可工作属性，此时将延边路线向工作区域2外扩一定距离，该距离可以根据自移动设备的工作对象的分布情况自适应调整，假设外扩至C点，获得外扩工作路线。自移动设备沿该外扩工作路线继续行进，在行进至D点时，依旧处于工作区域1和工作区域2的区域交界附近，但是通过识别确定出该区域交界处的物体类型为限制通行禁区/障碍物，也即该区域交界处的位置属性为不同通行且不可工作属性，此时将延边路线向工作区域1内缩一定距离，该距离可以根据不能通行的禁区/障碍物的分布情况自适应调整，假设内缩至E点，绕行障碍物，获得内缩工作路线，之后继续监测，在自移动设备行进至F点时，可以检测到区域交界处的位置属性恢复为可工作属性，继续将延边路线向工作区域2外扩一定距离，假设外扩至G点，获得外扩工作路线，自移动设备沿该外扩工作路线继续行进，执行工作任务，直至回到A点，区域1工作完毕。

本说明书一个实施例提供了一种自移动设备的控制方法，可以确定区域交界的位置属性，该位置属性可以指示区域交界处的通行和工作的限制情况，根据该位置属性可以确定自移动设备在区域交界的工作路线，并控制自移动设备沿确定出的工作路线进行工作，该工作路线适配该限制情况。如此，可以根据相邻区域的区域交界处的通行和工作的限制情况，动态调整对应的工作路线适配该限制情况，避免在相邻区域的区域交界存在遗漏区域，提高了自移动设备的工作区域的覆盖率，且保证了自移动设备在行进过程中的安全，另外在相邻区域的区域交界动态调整对应的工作路线，可以使得自移动设备更智能，交互性更好。

下述结合附图3，以本说明书提供的自移动设备的控制方法在割草机器人的应用为例，对自移动设备的控制方法进行进一步说明。其中，图3示出了本说明书一个实施例提供的一种自移动设备的控制方法的处理过程流程图，具体包括以下步骤。

步骤302：手动或自动控制割草机器人遍历待割草的各个位置，构建割草地图，并手动或自动将工作地图划分为至少两个工作区域，获得分区地图；下载分区地图，控制割草机器人选择未工作区域作为当前工作区域，沿初始行进路线行进，执行工作任务，该初始行进路线为弓字形路线或延边路线。

步骤304：获取割草机器人上的定位传感器采集到的机器人位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界，若该机器人位置信息和至少两个工作区域的区域交界指示割草机器人周围存在区域交界，则获取割草机器人上的相机或TOF采集到的区域交界的图像信息，通过深度学习识别该图像信息包括的目标物体，确定区域交界处的物体类型。

步骤306：在物体类型为限制通行类型的情况下，确定区域交界的位置属性为不可通行且不可工作属性，基于预先配置的内缩距离对区域交界的初始行进路线进行内缩，确定割草机器人在区域交界的工作路线。

步骤308：在物体类型为非限制通行类型的情况下，确定区域交界的位置属性为可通行且不可工作属性，将区域交界的初始行进路线作为在区域交界的工作路线。

步骤310：在物体类型为草的情况下，确定区域交界的位置属性为可工作属性，基于预先配置的外扩距离对区域交界的初始行进路线进行外扩，确定割草机器人在区域交界的工作路线。

步骤312：控制割草机器人沿工作路线进行工作。

返回执行步骤304，直当前工作区域割草完成。

本说明书一个实施例提供了一种自移动设备的控制方法，实现了在割草机器人周围存在区域交界时，也即割草机器人行进至区域交界附近时，确定该区域交界的位置属性，该位置属性可以指示区域交界处的通行和工作的限制情况，根据该位置属性可以确定割草机器人在区域交界的工作路线，并控制割草机器人沿确定出的工作路线进行工作，该工作路线适配该限制情况。如此，可以根据相邻区域的区域交界处的通行和工作的限制情况，动态调整对应的工作路线适配该限制情况，避免在相邻区域的区域交界存在遗漏区域，提高了割草机器人的工作区域的覆盖率，且保证了割草机器人在行进过程中的安全，另外在相邻区域的区域交界动态调整对应的工作路线，可以使得割草机器人更智能，交互性更好。

与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了自移动设备的控制单元实施例，图4示出了本说明书一个实施例提供的一种自移动设备的控制单元的结构示意图。如图4所示，自移动设备上设置有定位装置，控制单元包括：

获取模块402，被配置为获取定位装置采集到的设备位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界；

第一确定模块404，被配置为确定区域交界的位置属性，其中，位置属性用于指示区域交界处的通行和工作的限制情况；

第二确定模块406，被配置为根据位置属性确定自移动设备在区域交界的工作路线，并控制自移动设备沿工作路线进行工作，其中，工作路线适配限制情况。

本实施例一个可选的实施方式中，第一确定模块404，进一步被配置为：

根据所述设备位置信息和至少两个工作区域的区域交界，确定所述自移动设备周围是否存在区域交界，若是，则确定所述自移动设备周围的区域交界的位置属性。

本实施例一个可选的实施方式中，第一确定模块404，进一步被配置为：

确定区域交界处的物体类型，并根据物体类型确定区域交界的位置属性；

其中，物体类型包括限制通行类型、非限制通行类型和工作对象类型；位置属性包括不可通行且不可工作属性、可通行且不可工作属性和可工作属性。

本实施例一个可选的实施方式中，自移动设备上还设置有图像采集装置；第一确定模块404，进一步被配置为：

获取图像采集装置采集到的区域交界处的图像信息；

识别区域交界处的图像信息，确定区域交界处的物体类型。

本实施例一个可选的实施方式中，图像采集装置包括相机和/或3D传感器；第一确定模块404，进一步被配置为：

根据相机和/或3D传感器采集到的图像信息，利用深度学习模型，确定区域交界处的物体类型。

本实施例一个可选的实施方式中，第一确定模块404，进一步被配置为：

在物体类型为限制通行类型的情况下，确定区域交界的位置属性为不可通行且不可工作属性；

在物体类型为非限制通行类型的情况下，确定区域交界的位置属性为可通行且不可工作属性；

在物体类型为工作对象类型的情况下，确定区域交界的位置属性为可工作属性。

本实施例一个可选的实施方式中，第二确定模块406，进一步被配置为：

在位置属性为可通行且不可工作属性的情况下，将区域交界的初始行进路线作为在区域交界的工作路线；

在位置属性为其他工作属性的情况下，对区域交界的初始行进路线进行内缩或外扩，确定自移动设备在区域交界的工作路线。

本实施例一个可选的实施方式中，第二确定模块406，进一步被配置为：

在位置属性为不可通行且不可工作属性的情况下，对区域交界的初始行进路线进行内缩，确定自移动设备在区域交界的工作路线；

在位置属性为可工作属性的情况下，对区域交界的初始行进路线进行外扩，确定自移动设备在区域交界的工作路线。

本实施例一个可选的实施方式中，第二确定模块406，进一步被配置为：

获取预先配置的适配参数，其中，适配参数为内缩距离或外扩距离；

确定在第一区域方向与初始行进路线相距适配参数的更新行进路线，将更新行进路线作为自移动设备在区域交界的工作路线，其中，内缩情况下第一区域为自移动设备的当前工作区域，外扩情况下第一区域为自移动设备当前工作区域的相邻区域。

本实施例一个可选的实施方式中，第一确定模块404，进一步被配置为：

若图像采集装置为相机，则将相机采集到的二维位置图像输入图像识别模型，获得区域交界处的目标物体；

若图像采集装置为3D传感器，则将3D传感器采集到的三维点云信息输入至点云学习模型，获得区域交界处的目标物体；

若图像采集装置为相机和3D传感器，则将3D传感器采集到的三维点云信息映射至相机采集到的二维位置图像，获得结合点云信息；将结合点云信息输入至点云学习模型，获得区域交界处的目标物体；

查询目标物体的目标类型，将目标类型作为区域交界处的物体类型。

本实施例一个可选的实施方式中，该控制单元还包括标记模块，被配置为：

构建工作地图；

将工作地图划分为至少两个工作区域，并标记相邻区域的区域交界。

本实施例一个可选的实施方式中，该标记模块，进一步被配置为：

在相邻区域的区域交界标记位置属性。

本说明书一个实施例提供了一种自移动设备的控制单元，可以确定区域交界的位置属性，该位置属性可以指示区域交界处的通行和工作的限制情况，根据该位置属性可以确定自移动设备在区域交界的工作路线，并控制自移动设备沿确定出的工作路线进行工作，该工作路线适配该限制情况。如此，可以根据相邻区域的区域交界处的通行和工作的限制情况，动态调整对应的工作路线适配该限制情况，避免在相邻区域的区域交界存在遗漏区域，提高了自移动设备的工作区域的覆盖率，且保证了自移动设备在行进过程中的安全，另外在相邻区域的区域交界动态调整对应的工作路线，可以使得自移动设备更智能，交互性更好。

上述为本实施例的一种自移动设备的控制单元的示意性方案。需要说明的是，该自移动设备的控制单元的技术方案与上述的自移动设备的控制方法的技术方案属于同一构思，自移动设备的控制单元的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述自移动设备的控制方法的技术方案的描述。

图5示出了根据本申请一实施例提供的一种自移动设备的结构框图。该自移动设备的部件包括但不限于本体502；驱动模块504，设置于本体502，用于驱动本体502行进；执行模块506，设置于本体502，用于执行工作任务；定位装置508，设置于本体502；存储器510，用于存储计算机程序；处理器512，与存储器510耦合，程序包括指令，指令在由处理器512执行时使处理器512执行操作，操作包括上述的自移动设备的控制方法的操作。

需要说明的是，在自移动设备为割草机的情况下，该执行模块可以为割草机中的切割模块，设置于割草机本体，用于执行切割任务；在自移动设备为扫地机器人的情况下，该执行模块可以为扫地机器人中的清扫模块，设置于扫地机器人本体，用于执行清扫任务；在自移动设备为送餐机的情况下，该执行模块可以为送餐机中的移动模块，设置于送餐机本体，用于执行送餐任务。

本申请实施例提供的自移动设备，可以确定区域交界的位置属性，该位置属性可以指示区域交界处的通行和工作的限制情况，根据该位置属性可以确定自移动设备在区域交界的工作路线，并控制自移动设备沿确定出的工作路线进行工作，该工作路线适配该限制情况。如此，可以根据相邻区域的区域交界处的通行和工作的限制情况，动态调整对应的工作路线适配该限制情况，避免在相邻区域的区域交界存在遗漏区域，提高了自移动设备的工作区域的覆盖率，且保证了自移动设备在行进过程中的安全，另外在相邻区域的区域交界动态调整对应的工作路线，可以使得自移动设备更智能，交互性更好。

上述为本实施例的一种自移动设备的示意性方案。需要说明的是，该自移动设备的技术方案与上述的自移动设备的控制方法的技术方案属于同一构思，自移动设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述自移动设备的控制方法的技术方案的描述。

本说明书一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述自移动设备的控制方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的自移动设备的控制方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述自移动设备的控制方法的技术方案的描述。

本说明书一实施例还提供一种计算机程序，其中，当计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述自移动设备的控制方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机程序的示意性方案。需要说明的是，该计算机程序的技术方案与上述的自移动设备的控制方法的技术方案属于同一构思，计算机程序的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述自移动设备的控制方法的技术方案的描述。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

计算机可执行指令包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些地区，根据专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本说明书实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本说明书实施例，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本说明书实施例所必须的。

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的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上公开的本说明书优选实施例只是用于帮助阐述本说明书。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书实施例的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本说明书实施例的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本说明书。本说明书仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (15)

1.一种自移动设备的控制方法，其特征在于，所述自移动设备上设置有定位装置，所述方法包括：

在所述自移动设备的行进过程中，获取所述定位装置采集到的设备位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界；

确定所述区域交界的位置属性，其中，所述位置属性用于指示所述区域交界处的通行和工作的限制情况，所述位置属性包括不可通行且不可工作属性、可通行且不可工作属性和可工作属性；

根据所述位置属性确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线，并控制所述自移动设备沿所述工作路线进行工作，其中，所述工作路线适配所述限制情况。

2.根据权利要求1所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述确定所述区域交界的位置属性，包括：

根据所述设备位置信息和至少两个工作区域的区域交界，确定所述自移动设备周围是否存在区域交界，若是，则确定所述自移动设备周围的区域交界的位置属性。

3.根据权利要求1所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述确定所述区域交界的位置属性，包括：

确定所述区域交界处的物体类型，并根据所述物体类型确定所述区域交界的位置属性；

其中，所述物体类型包括限制通行类型、非限制通行类型和工作对象类型。

4.根据权利要求3所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述自移动设备上还设置有图像采集装置；所述确定所述区域交界处的物体类型，包括：

获取所述图像采集装置采集到的区域交界处的图像信息；

识别所述区域交界处的图像信息，确定所述区域交界处的物体类型。

5.根据权利要求4所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述图像采集装置包括相机和/或3D传感器；所述识别所述区域交界处的图像信息，确定所述区域交界处的物体类型，包括：

根据所述相机和/或3D传感器采集到的图像信息，利用深度学习模型，确定所述区域交界处的物体类型。

6.根据权利要求3-5任一项所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述根据所述物体类型确定所述区域交界的位置属性，包括：

在所述物体类型为限制通行类型的情况下，确定所述区域交界的位置属性为不可通行且不可工作属性；

在所述物体类型为非限制通行类型的情况下，确定所述区域交界的位置属性为可通行且不可工作属性；

在所述物体类型为工作对象类型的情况下，确定所述区域交界的位置属性为可工作属性。

7.根据权利要求1-5任一项所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述根据所述位置属性确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线，包括：

在所述位置属性为可通行且不可工作属性的情况下，将所述区域交界的初始行进路线作为在所述区域交界的工作路线；

在所述位置属性为其他工作属性的情况下，对所述区域交界的初始行进路线进行内缩或外扩，确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线。

8.根据权利要求7所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述在所述位置属性为其他工作属性的情况下，对所述区域交界的初始行进路线进行内缩或外扩，确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线，包括：

在所述位置属性为不可通行且不可工作属性的情况下，对所述区域交界的初始行进路线进行内缩，确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线；

在所述位置属性为可工作属性的情况下，对所述区域交界的初始行进路线进行外扩，确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线。

9.根据权利要求7所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述对所述区域交界的初始行进路线进行内缩或外扩，确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线，包括：

获取预先配置的适配参数，其中，所述适配参数为内缩距离或外扩距离；

确定在第一区域方向与所述初始行进路线相距所述适配参数的更新行进路线，将所述更新行进路线作为所述自移动设备在所述区域交界的工作路线；

其中，内缩情况下所述第一区域为所述自移动设备的当前工作区域，外扩情况下所述第一区域为所述自移动设备当前工作区域的相邻区域。

10.根据权利要求5所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述根据所述相机和/或3D传感器采集到的图像信息，利用深度学习模型，确定所述区域交界处的物体类型，包括：

若所述图像采集装置为相机，则将所述相机采集到的二维位置图像输入图像识别模型，获得所述区域交界处的目标物体；

若所述图像采集装置为3D传感器，则将所述3D传感器采集到的三维点云信息输入至点云学习模型，获得所述区域交界处的目标物体；

若所述图像采集装置为相机和3D传感器，则将所述3D传感器采集到的三维点云信息映射至相机采集到的二维位置图像，获得结合点云信息；将所述结合点云信息输入至点云学习模型，获得所述区域交界处的目标物体；

查询所述目标物体的目标类型，将所述目标类型作为所述区域交界处的物体类型。

11.根据权利要求1-5任一项所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述获取所述定位装置采集到的设备位置信息之前，还包括：

构建工作地图；

将所述工作地图划分为至少两个工作区域，并标记相邻区域的区域交界。

12.根据权利要求11所述的自移动设备的控制方法，其特征在于，所述标记相邻区域的区域交界之后，还包括：

在所述相邻区域的区域交界标记位置属性。

13.一种自移动设备的控制单元，其特征在于，所述自移动设备上设置有定位装置，所述控制单元包括：

获取模块，被配置为在所述自移动设备的行进过程中，获取所述定位装置采集到的设备位置信息，以及至少两个工作区域的区域交界；

第一确定模块，被配置为确定所述区域交界的位置属性，其中，所述位置属性用于指示所述区域交界处的通行和工作的限制情况，所述位置属性包括不可通行且不可工作属性、可通行且不可工作属性和可工作属性；

第二确定模块，被配置为根据所述位置属性确定所述自移动设备在所述区域交界的工作路线，并控制所述自移动设备沿所述工作路线进行工作，其中，所述工作路线适配所述限制情况。

14.一种自移动设备，其特征在于，其包括：

本体，

驱动模块，设置于所述本体，用于驱动所述本体行进；

执行模块，设置于所述本体，用于执行工作任务；

定位装置，设置于所述本体；

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，与所述存储器耦合，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作包括上述权利要求1-12任一项所述的自移动设备的控制方法的步骤。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-12任一项所述的自移动设备的控制方法的步骤。