一种智能车辆机械臂运动规划方法、系统及可读存储介质

技术领域

本发明涉及一种机械臂运动规划方法，尤其涉及一种智能车辆机械臂运动规划方法、系统及可读存储介质。

背景技术

垃圾是人类日常生活和生产中产生的固体废弃物，由于排出量大，成分复杂多样，且具有污染性、资源性和社会性，需要无害化、资源化、减量化和社会化处理，如不能妥善处理，就会污染环境，影响环境卫生，浪费资源，破坏生产生活安全，破坏社会和谐。垃圾处理就是要把垃圾迅速清除，并进行无害化处理，最后加以合理的利用。当今广泛应用的垃圾处理方法是卫生填埋、高温堆肥和焚烧。垃圾处理的目的是无害化、资源化和减量化。垃圾处理过程中都是经过垃圾车将各个区域内的垃圾桶内的垃圾统一倒入垃圾车内，随着垃圾分类的普及化，传统的垃圾收集方式以无法满足垃圾分类处理的需求，因此需要一种智能车辆对垃圾桶进行统一运输至指定地点对垃圾进行处理，随着物联网的快速发展，在进行垃圾桶收集过程中，通过机械臂配合进行智能抓取垃圾桶，以实现垃圾收集平台的智能化。

为了能够垃圾收集过程中机械臂运动规划实现精准的控制，需要开发一款与其相匹配的系统进行控制，该系统采集运动空间信息，建立三维空间坐标系；根据三维空间坐标系获取两机械臂初始位置坐标，将两机械臂初始位置坐标进行分解，得到单一坐标轴方向下的位置信息，获取运动信号，对运动信号进行预处理，得到运动信息，根据运动信息建立两机械臂配合规则，并生成配合模型，根据配合模型生成运动轨迹，对垃圾桶实现智能抓取，但是在进行控制过程中，如何实现精准控制的同时，实现机械臂运动规划的智能规划都是亟不可待要解决的问题。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供一种智能车辆机械臂运动规划方法、系统及可读存储介质。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种智能车辆机械臂运动规划方法，包括：

采集运动空间信息，建立三维空间坐标系；

根据三维空间坐标系获取两机械臂初始位置坐标；

将两机械臂初始位置坐标进行分解，得到单一坐标轴方向下的位置信息；

获取运动信号，对运动信号进行预处理，得到运动信息；

根据运动信息建立两机械臂配合规则，并生成配合模型；

根据配合模型生成运动轨迹，得到结果信息；

将结果信息与预设信息进行比较，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设阈值；

若大于，则生成补偿信息，

获取机械臂在单一坐标轴方向下的运动增量，根据补偿信息对机械臂运动增量进行补偿。

本发明一个较佳实施例中，还包括：

获取机械臂参数信息，建立机械臂关节标志点，生成标志点信息；

采集垃圾桶位置信息，根据垃圾桶位置信息，生成标志点弯折姿态信息；

根据标志点弯折姿态信息，建立机械臂运动模型，

根据机械臂运动模型生成运动方式，得到机械臂运动量信息；

根据机械臂运动量信息进行机械臂适配性运动。

本发明一个较佳实施例中，所述机械臂包括第一机械臂与第二机械臂，所述第一机械臂关节处设置有至少一个第一标志点，所述第二机械臂上设置有至少一个第二标志点，所述第一标志点上设置有第一传感器，所述第二标志点上设置有第二传感器，所述第一传感器用于监测第一机械臂姿态信息，所述第二传感器用于监测第二机械臂姿态信息。

本发明一个较佳实施例中，还包括：

获取第一机械臂初始位置信息，并生成正向位移信号，

根据正向位移信号，生成第一机械臂正向位移量；

获取第二机械臂初始位置信息，生成负向位移信号，

根据负向位移信号，生成第二机械臂负向位移量；

将第一机械臂正向位移量与第二机械臂负向位移量进行绝对值求差计算，得到结果信息；

判断所述结果信息是否小于预设阈值，

若小于，则生成第一机械臂与第二机械臂夹持信息，通过夹持信息对垃圾桶进行夹持移动；

若大于，则生成位移补偿信息，通过位移补偿信息对第一机械臂正向位移量或/和第二机械臂负向位移量进行补偿。

本发明一个较佳实施例中，还包括：

获取垃圾桶位置信息，并提取垃圾桶边缘线位置信息，

获取第一机械臂初始位置信息与第二机械臂初始位置信息，

将第一机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第一偏差率；

将第二机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第二偏差率；

若第一偏差率小于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级大于第二机械臂运动优先级；

若第一偏差率大于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级小于第二机械臂运动优先级。

本发明一个较佳实施例中，所述机械臂配合规则包括机械臂相对运动、机械臂夹持、机械臂旋转、机械臂运动先后顺序、机械臂路径配合、机械臂避障配合中的一种或多种。

本发明第二方面还提供了一种智能车辆机械臂运动规划系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括智能车辆机械臂运动规划方法程序，所述智能车辆机械臂运动规划方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

采集运动空间信息，建立三维空间坐标系；

根据三维空间坐标系获取两机械臂初始位置坐标；

将两机械臂初始位置坐标进行分解，得到单一坐标轴方向下的位置信息；

获取运动信号，对运动信号进行预处理，得到运动信息；

根据运动信息建立两机械臂配合规则，并生成配合模型；

根据配合模型生成运动轨迹，得到结果信息；

将结果信息与预设信息进行比较，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设阈值；

若大于，则生成补偿信息，

获取机械臂在单一坐标轴方向下的运动增量，根据补偿信息对机械臂运动增量进行补偿。

本发明一个较佳实施例中，还包括：

获取第一机械臂初始位置信息，并生成正向位移信号，

根据正向位移信号，生成第一机械臂正向位移量；

获取第二机械臂初始位置信息，生成负向位移信号，

根据负向位移信号，生成第二机械臂负向位移量；

将第一机械臂正向位移量与第二机械臂负向位移量进行绝对值求差计算，得到结果信息；

判断所述结果信息是否小于预设阈值，

若小于，则生成第一机械臂与第二机械臂夹持信息，通过夹持信息对垃圾桶进行夹持移动；

若大于，则生成位移补偿信息，通过位移补偿信息对第一机械臂正向位移量或/和第二机械臂负向位移量进行补偿。

本发明一个较佳实施例中，还包括：

获取垃圾桶位置信息，并提取垃圾桶边缘线位置信息，

获取第一机械臂初始位置信息与第二机械臂初始位置信息，

将第一机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第一偏差率；

将第二机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第二偏差率；

若第一偏差率小于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级大于第二机械臂运动优先级；

若第一偏差率大于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级小于第二机械臂运动优先级。

本发明第三方面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中包括智能车辆机械臂运动规划方法程序，所述智能车辆机械臂运动规划方法程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的智能车辆机械臂运动规划方法的步骤。

本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：

(1)采集运动空间信息，建立三维空间坐标系，根据三维空间坐标系获取两机械臂初始位置坐标，根据运动信息建立两机械臂配合规则，根据配合模型自动生成运动轨迹以及两机械臂之间的相互配合关系，机械臂沿运动轨迹进行移动，精度较高。

(2)在通过机械臂对垃圾桶进行夹持过程中，通过第一机械臂与第二机械臂相对运动，第一机械臂进行正向位移，第二机械臂进行负向位移，以实现夹持，通过判断第一机械臂与第二机械臂正向位移量与负向位移量的绝对值之间的差值，以配合不同宽度的垃圾桶进行夹持移动，当出现偏差较大时，通过补偿信息对第一机械臂或第二机械臂的位移量进行补偿，保证在不挤压垃圾桶的同时，能够夹持垃圾桶进行移动。

(3)获取垃圾桶边缘位置信息，分别判断垃圾桶与第一机械臂、第二机械臂的距离，距离较近的机械臂首先进行移动至垃圾桶附近，生成机械臂优先运动排序，保证控制机械臂精准灵活。

(4)通过在机械臂的关节处设置标志点，标志点处通过传感器监测机械臂姿态信息，标志点处监测的姿态信息更加接近机械臂实际运动信息，监测精度较高，更加有利于机械臂运动轨迹的规划。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1示出了本发明一种智能车辆机械臂运动规划方法的流程图；

图2示出了获取机械臂运动量方法流程图；

图3示出了位移量补偿方法流程图；

图4示出了优先级排序方法流程图；

图5示出了一种智能车辆机械臂运动规划系统框图；

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

图1示出了本发明一种智能车辆机械臂运动规划方法的流程图。

如图1所示，本发明第一方面提供了一种智能车辆机械臂运动规划方法，包括：

S102，采集运动空间信息，建立三维空间坐标系；

S104，根据三维空间坐标系获取两机械臂初始位置坐标；

S106，将两机械臂初始位置坐标进行分解，得到单一坐标轴方向下的位置信息；

S108，获取运动信号，对运动信号进行预处理，得到运动信息；

S110，根据运动信息建立两机械臂配合规则，并生成配合模型，根据配合模型生成运动轨迹，得到结果信息；

S112，将结果信息与预设信息进行比较，得到偏差率，判断所述偏差率是否大于预设阈值；

S114，若大于，则生成补偿信息，

S116，获取机械臂在单一坐标轴方向下的运动增量，根据补偿信息对机械臂运动增量进行补偿。

需要说明的是，采集运动空间信息，建立三维空间坐标系，根据三维空间坐标系获取两机械臂初始位置坐标，根据运动信息建立两机械臂配合规则，根据配合模型自动生成运动轨迹以及两机械臂之间的相互配合关系，机械臂沿运动轨迹进行移动，精度较高。根据配合模型生成运动轨迹的方法包括可视图法、栅格分解法、随机路标算法和快速随机扩展树方法中的一种，可视图法首先要在操作空间中建立一个可视图，路径规划就是对该可视图进行搜索，得到一条从起始点到终点的不穿越障碍物的路径，栅格分解法将机器人的工作空间分解为多个栅格。由栅格组成连通图，在连通图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径，随机路标算法是一种快速有效的路径规划算法，一般在位形空间中随机采样进行预处理得到一组随机路标图来表示机器人系统运行的自由空间，然后在此图中为机器人系统搜索到一条可行的路径。快速随机扩展树法是一种增量式前向搜索算法，每次规划是以状态空间中的一个初始点作为根节点，通过随机采样，逐渐增加叶节点的方式，生成一个随机扩展树。当随机树的叶节点中包含了目标点或目标区域中的点，便可在随机树中找到一条以叶节点组成的从初始点到目标点的可达路径。

如图2所示，本发明公开了获取机械臂运动量方法流程图；

本发明一个较佳实施例中，还包括：

S202，获取机械臂参数信息，建立机械臂关节标志点，生成标志点信息；

S204，采集垃圾桶位置信息，根据垃圾桶位置信息，生成标志点弯折姿态信息；

S206，根据标志点弯折姿态信息，建立机械臂运动模型，

S208，根据机械臂运动模型生成运动方式，得到机械臂运动量信息；

S210，根据机械臂运动量信息进行机械臂适配性运动。

本发明一个较佳实施例中，所述机械臂包括第一机械臂与第二机械臂，所述第一机械臂关节处设置有至少一个第一标志点，所述第二机械臂上设置有至少一个第二标志点，所述第一标志点上设置有第一传感器，所述第二标志点上设置有第二传感器，所述第一传感器用于监测第一机械臂姿态信息，所述第二传感器用于监测第二机械臂姿态信息。

需要说明的是，通过在机械臂的关节处设置标志点，标志点处通过传感器监测机械臂姿态信息，标志点处监测的姿态信息更加接近机械臂实际运动信息，监测精度较高，更加有利于机械臂运动轨迹的规划。

如图3所示，本发明公开了位移量补偿方法流程图；

本发明一个较佳实施例中，还包括：

S302，获取第一机械臂初始位置信息，并生成正向位移信号，

S304，根据正向位移信号，生成第一机械臂正向位移量；

S306，获取第二机械臂初始位置信息，生成负向位移信号，

S308，根据负向位移信号，生成第二机械臂负向位移量；

S310，将第一机械臂正向位移量与第二机械臂负向位移量进行绝对值求差计算，得到结果信息；

S312，判断所述结果信息是否小于预设阈值，

S314，若小于，则生成第一机械臂与第二机械臂夹持信息，通过夹持信息对垃圾桶进行夹持移动；

S316，若大于，则生成位移补偿信息，通过位移补偿信息对第一机械臂正向位移量或/和第二机械臂负向位移量进行补偿。

需要说明的是，在通过机械臂对垃圾桶进行夹持过程中，通过第一机械臂与第二机械臂相对运动，第一机械臂进行正向位移，第二机械臂进行负向位移，以实现夹持，通过判断第一机械臂与第二机械臂正向位移量与负向位移量的绝对值之间的差值，以配合不同宽度的垃圾桶进行夹持移动，当出现偏差较大时，通过补偿信息对第一机械臂或第二机械臂的位移量进行补偿，保证在不挤压垃圾桶的同时，能够夹持垃圾桶进行移动。

如图4所示，本发明公开了优先级排序方法流程图；

本发明一个较佳实施例中，还包括：

S402，获取垃圾桶位置信息，并提取垃圾桶边缘线位置信息，

S404，获取第一机械臂初始位置信息与第二机械臂初始位置信息，

S406，将第一机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第一偏差率；

S408，将第二机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第二偏差率；

S410，若第一偏差率小于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级大于第二机械臂运动优先级；

S412，若第一偏差率大于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级小于第二机械臂运动优先级。

需要说明的是，获取垃圾桶边缘位置信息，分别判断垃圾桶与第一机械臂、第二机械臂的距离，距离较近的机械臂首先进行移动至垃圾桶附近，生成机械臂优先运动排序，保证控制机械臂精准灵活。

本发明一个较佳实施例中，所述机械臂配合规则包括机械臂相对运动、机械臂夹持、机械臂旋转、机械臂运动先后顺序、机械臂路径配合、机械臂避障配合中的一种或多种。

如图5所示，本发明公开了一种智能车辆机械臂运动规划系统框图；

本发明第二方面还提供了一种智能车辆机械臂运动规划系统5，该系统5包括：存储器51、处理器52，所述存储器中包括智能车辆机械臂运动规划方法程序，所述智能车辆机械臂运动规划方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

采集运动空间信息，建立三维空间坐标系；

根据三维空间坐标系获取两机械臂初始位置坐标；

将两机械臂初始位置坐标进行分解，得到单一坐标轴方向下的位置信息；

获取运动信号，对运动信号进行预处理，得到运动信息；

根据运动信息建立两机械臂配合规则，并生成配合模型；

根据配合模型生成运动轨迹，得到结果信息；

将结果信息与预设信息进行比较，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设阈值；

若大于，则生成补偿信息，

获取机械臂在单一坐标轴方向下的运动增量，根据补偿信息对机械臂运动增量进行补偿。

需要说明的是，采集运动空间信息，建立三维空间坐标系，根据三维空间坐标系获取两机械臂初始位置坐标，根据运动信息建立两机械臂配合规则，根据配合模型自动生成运动轨迹以及两机械臂之间的相互配合关系，机械臂沿运动轨迹进行移动，精度较高。根据配合模型生成运动轨迹的方法包括可视图法、栅格分解法、随机路标算法和快速随机扩展树方法中的一种，可视图法首先要在操作空间中建立一个可视图，路径规划就是对该可视图进行搜索，得到一条从起始点到终点的不穿越障碍物的路径，栅格分解法将机器人的工作空间分解为多个栅格。由栅格组成连通图，在连通图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径，随机路标算法是一种快速有效的路径规划算法，一般在位形空间中随机采样进行预处理得到一组随机路标图来表示机器人系统运行的自由空间，然后在此图中为机器人系统搜索到一条可行的路径。快速随机扩展树法是一种增量式前向搜索算法，每次规划是以状态空间中的一个初始点作为根节点，通过随机采样，逐渐增加叶节点的方式，生成一个随机扩展树。当随机树的叶节点中包含了目标点或目标区域中的点，便可在随机树中找到一条以叶节点组成的从初始点到目标点的可达路径。

本发明一个较佳实施例中，还包括：

获取第一机械臂初始位置信息，并生成正向位移信号，

根据正向位移信号，生成第一机械臂正向位移量；

获取第二机械臂初始位置信息，生成负向位移信号，

根据负向位移信号，生成第二机械臂负向位移量；

将第一机械臂正向位移量与第二机械臂负向位移量进行绝对值求差计算，得到结果信息；

判断所述结果信息是否小于预设阈值，

若小于，则生成第一机械臂与第二机械臂夹持信息，通过夹持信息对垃圾桶进行夹持移动；

若大于，则生成位移补偿信息，通过位移补偿信息对第一机械臂正向位移量或/和第二机械臂负向位移量进行补偿。

需要说明的是，在通过机械臂对垃圾桶进行夹持过程中，通过第一机械臂与第二机械臂相对运动，第一机械臂进行正向位移，第二机械臂进行负向位移，以实现夹持，通过判断第一机械臂与第二机械臂正向位移量与负向位移量的绝对值之间的差值，以配合不同宽度的垃圾桶进行夹持移动，当出现偏差较大时，通过补偿信息对第一机械臂或第二机械臂的位移量进行补偿，保证在不挤压垃圾桶的同时，能够夹持垃圾桶进行移动。

本发明一个较佳实施例中，还包括：

获取垃圾桶位置信息，并提取垃圾桶边缘线位置信息，

获取第一机械臂初始位置信息与第二机械臂初始位置信息，

将第一机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第一偏差率；

将第二机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第二偏差率；

若第一偏差率小于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级大于第二机械臂运动优先级；

若第一偏差率大于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级小于第二机械臂运动优先级。

需要说明的是，获取垃圾桶边缘位置信息，分别判断垃圾桶与第一机械臂、第二机械臂的距离，距离较近的机械臂首先进行移动至垃圾桶附近，生成机械臂优先运动排序，保证控制机械臂精准灵活。

本发明一个较佳实施例中，还包括：

获取机械臂参数信息，建立机械臂关节标志点，生成标志点信息；

采集垃圾桶位置信息，根据垃圾桶位置信息，生成标志点弯折姿态信息；

根据标志点弯折姿态信息，建立机械臂运动模型，

根据机械臂运动模型生成运动方式，得到机械臂运动量信息；

根据机械臂运动量信息进行机械臂适配性运动。

本发明一个较佳实施例中，所述机械臂包括第一机械臂与第二机械臂，所述第一机械臂关节处设置有至少一个第一标志点，所述第二机械臂上设置有至少一个第二标志点，所述第一标志点上设置有第一传感器，所述第二标志点上设置有第二传感器，所述第一传感器用于监测第一机械臂姿态信息，所述第二传感器用于监测第二机械臂姿态信息。

需要说明的是，通过在机械臂的关节处设置标志点，标志点处通过传感器监测机械臂姿态信息，标志点处监测的姿态信息更加接近机械臂实际运动信息，监测精度较高，更加有利于机械臂运动轨迹的规划。

本发明一个较佳实施例中，还包括：

获取垃圾桶位置信息，并提取垃圾桶边缘线位置信息，

获取第一机械臂初始位置信息与第二机械臂初始位置信息，

将第一机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第一偏差率；

将第二机械臂初始位置信息与垃圾桶边缘线位置信息进行比较，得到第二偏差率；

若第一偏差率小于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级大于第二机械臂运动优先级；

若第一偏差率大于第二偏差率，则生成优先级排序，第一机械臂运动优先级小于第二机械臂运动优先级。

本发明第三方面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中包括智能车辆机械臂运动规划方法程序，所述智能车辆机械臂运动规划方法程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的智能车辆机械臂运动规划方法的步骤。

采集运动空间信息，建立三维空间坐标系，根据三维空间坐标系获取两机械臂初始位置坐标，根据运动信息建立两机械臂配合规则，根据配合模型自动生成运动轨迹以及两机械臂之间的相互配合关系，机械臂沿运动轨迹进行移动，精度较高。

在通过机械臂对垃圾桶进行夹持过程中，通过第一机械臂与第二机械臂相对运动，第一机械臂进行正向位移，第二机械臂进行负向位移，以实现夹持，通过判断第一机械臂与第二机械臂正向位移量与负向位移量的绝对值之间的差值，以配合不同宽度的垃圾桶进行夹持移动，当出现偏差较大时，通过补偿信息对第一机械臂或第二机械臂的位移量进行补偿，保证在不挤压垃圾桶的同时，能够夹持垃圾桶进行移动。

获取垃圾桶边缘位置信息，分别判断垃圾桶与第一机械臂、第二机械臂的距离，距离较近的机械臂首先进行移动至垃圾桶附近，生成机械臂优先运动排序，保证控制机械臂精准灵活。

通过在机械臂的关节处设置标志点，标志点处通过传感器监测机械臂姿态信息，标志点处监测的姿态信息更加接近机械臂实际运动信息，监测精度较高，更加有利于机械臂运动轨迹的规划。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元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取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。