1.一种深度估计方法，其特征在于，包括：

获取移动执行设备采集的同一场景的图像数据及点云数据；

对所述图像数据的深度进行估计，得到所述图像数据的第一深度图，所述第一深度图表征所述场景中物体与所述移动执行设备之间的相对深度信息；

根据所述点云数据与所述图像数据之间的映射关系，将所述点云数据映射为与所述图像数据对应的第二深度图，所述第二深度图表征所述场景中物体与所述移动执行设备之间的第一绝对深度信息；

根据所述第一深度图与所述第二深度图，生成目标深度图，以使所述移动执行设备根据所述目标深度图进行作业，其中，所述目标深度图表征所述场景中物体与所述移动执行设备之间的第二绝对深度信息，所述第二绝对深度信息的密度大于所述第一绝对深度信息的密度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一深度图与所述第二深度图，生成目标深度图，包括：根据所述第二深度图中的第一非空深度值，确定在所述第一深度图中与所述第一非空深度值对应的第一深度值；

根据所述第一非空深度值与所述第一深度值，确定所述第一深度图的深度参数；

根据所述深度参数调整所述第一深度图中的深度值，得到所述目标深度图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一非空深度值与所述第一深度值，确定所述第一深度图的深度参数，包括：确定所述第一非空深度值与所述第一深度值之间的第一比值，所述深度参数包括所述第一比值的平均值或中值。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法通过深度估计网络对所述图像数据的深度进行估计，所述深度估计网络还用于生成所述第一深度图中各深度值的置信度，其中，根据所述第一非空深度值与所述第一深度值，确定所述第一深度图的深度参数，包括：根据所述第一深度值的置信度，确定所述第一非空深度值与所述第一深度值之间的第一比值的加权平均值，所述深度参数还包括所述加权平均值。

5.根据权利要求2‑4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法通过深度估计网络对所述图像数据的深度进行估计，所述深度估计网络还用于生成所述第一深度图中各深度值的置信度，其中，根据所述第一非空深度值与所述第一深度值，确定所述第一深度图的深度参数，还包括：根据所述第一深度值的置信度，从所述第一深度值中确定出置信度超过预设阈值的第二深度值；

从所述第一非空深度值中确定出与所述第二深度值对应的第二非空深度值；

根据所述第二非空深度值与所述第二深度值之间的第二比值，确定所述第一深度图的深度参数，所述深度参数包括所述第二比值的平均值或中值。

6.根据权利要求1‑5任一项所述的方法，其特征在于，所述移动执行设备上设置有激光雷达以及一个或多个单目相机，所述激光雷达用于采集所述场景的点云数据，所述单目相机用于采集所述场景的图像数据，所述映射关系包括所述激光雷达与所述单目相机的映射矩阵。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在单目相机为多个的情况下，根据所述多个单目相机与所述激光雷达之间的相对位置，拼接所述多个单目相机采集的多个方位的图像数据，得到所述场景的图像数据。

8.根据权利要求1‑7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述目标深度图，构建针对所述场景的三维地图，以使所述移动执行设备根据所述三维地图进行自定位、避障、路径规划中的至少一种作业。

9.一种深度估计装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取移动执行设备采集的同一场景的图像数据及点云数据；

估计模块，用于对所述图像数据的深度进行估计，得到所述图像数据的第一深度图，所述第一深度图表征所述场景中物体与所述移动执行设备之间的相对深度信息；

映射模块，用于根据所述点云数据与所述图像数据之间的映射关系，将所述点云数据映射为与所述图像数据对应的第二深度图，所述第二深度图表征所述场景中物体与所述移动执行设备之间的第一绝对深度信息；

生成模块，用于根据所述第一深度图与所述第二深度图，生成目标深度图，以使所述移动执行设备根据所述目标深度图进行作业，其中，所述目标深度图表征所述场景中物体与所述移动执行设备之间的第二绝对深度信息，所述第二绝对深度信息的密度大于所述第一绝对深度信息的密度。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至8中任意一项所述的方法。