本申请涉及测绘的领域，其具体地公开了一种绘图机器人及其控制方法，其通过卷积神经网络模型分别提取出所述预定时间段内的接收信号波形图和多个时间点的深度图在高维空间中的特征分布表示，并利用多层感知机模型对每个所述深度图中的每个像素的方位信息进行转化以得到对应于每个所述深度图的体积密度值，进一步再基于所述第一特征矩阵的每个位置的特征值和其对应的所述体积密度值，对于整个所述第一特征矩阵求和以获得体积渲染值，这样融合所述第一特征向量与所述多个体积渲染值构成的第二特征向量进行分类能够提高分类结果的准确性。这样，可以对所述测绘机器人当前飞行的高度合理性进行准确地判断，以确保空间分辨率满足预设要求。