车辆转向灯自动控制方法、系统及车辆

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，具体涉及一种车辆转向灯自动控制方法、系统及车辆。

背景技术

汽车转向灯是机动车辆行驶过程中转向时开启以提示前后车辆及行人注意的重要指示灯，转向灯的合理使用可以大幅降低交通事故发生率。目前转向灯主要安装在汽车尾部和外部的后视镜内或前翼子板处，开启方式主要是方向盘左后侧的操作摇杆，但是需手动操作，在驾驶车辆过程中，部分驾驶技术不成熟的驾驶员在拥堵路段等道路复杂的情况下，操作会手忙脚乱，经常忘记变道开启转向灯，因此，类似转向变道忘记开启转向灯发生的车祸数量与日增多。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种车辆转向灯自动控制方法，通过传感器采集到车辆的行驶速度与方向盘转角，在车辆动力学的基础上，计算获取车辆的横摆角速度，利用傅里叶变换，获取车辆在行驶过程中横摆角速度的实时频域特征，基于神经网络方法识别和预测车辆横摆角特征，以此对驾驶员的意图进行识别，协助驾驶员合理使用转向灯，减少交通事故的发生率。

本发明的第二个目的在于提出一种车辆转向灯自动控制系统。

本发明的第三个目的在于提出一种车辆。

本发明的第四个目的在于提出一种电子设备。

本发明的第五个目的在于提出一种非暂时性计算机可读存储介质。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的一种车辆转向灯自动控制方法，包括：

获取车辆的转向信息；其中，所述转向信息包括车辆的方向盘转角和实时速度；

对所述转向信息进行预处理获得预处理后的转向信息；

基于采集的时间序列数据建立LSTM转向预测模型；

基于所述预处理后的转向信息和所述LSTM转向预测模型确定车辆的转向方向；

根据所述转向方向控制所述车辆的相应转向灯亮起。

根据本发明的一个实施例，所述获取车辆的转向信息包括：

通过CAN网络从电动助力转向系统和底盘控制器获取车辆的转向信息。

根据本发明的一个实施例，所述预处理包括：基于扩展卡尔曼滤波算法对所述转向信息进行卡尔曼滤波处理；其中，所述卡尔曼滤波算法基于卡尔曼滤波器时间更新方程及卡尔曼滤波器状态更新方程实现；

所述卡尔曼滤波器时间更新方程为：

其中，

所述卡尔曼滤波器状态更新方程为：

其中，K

根据本发明的一个实施例，所述基于扩展卡尔曼滤波算法对所述转向信息进行卡尔曼滤波处理之后，还包括：

计算卡尔曼滤波处理后的所述转向信息的横摆角速度W，如式(1)所示：

其中，W表示车辆横摆角速度；δ表示前轮转角；K表示车身稳定系数；

K的计算方式如式(2)所示：

其中，m表示总质量；l表示车辆轴距；l

根据本发明的一个实施例，根据公式(1)计算得到W1、W2、W3、W4……Wn，每32个横摆角速度W进行快速傅里叶变换从而获得系统特征频率频谱W1、W2、W3、W4、W5、W6……W15、W16及对应的幅值A1、A2、A3、A4、A5、A6……A15、A16。

根据本发明的一个实施例，所述基于采集的时间序列数据建立LSTM转向预测模型包括：

实车采集车辆的左变道、右变道、左转向、右转向、直行、左掉头及右掉头的速度和方向盘转角数据作为时间序列数据；

基于横摆角速度公式计算对应行为横摆角速度序列Wn，将Wn按32个数据进行分组，不足32个的直接丢弃，并将时间序列数据进行快速傅里叶变换得到实时频谱数据；其中，不同行为数据的实时频谱数据构造形成训练数据集；

基于所述训练数据集并使用逻辑时间序列预测算法LSTM训练LSTM转向预测初级模型，得到LSTM转向预测模型；

将所述LSTM转向预测模型部署在控制器中。

为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出一种车辆转向灯自动控制系统，包括：

获取模块，用于获取车辆的转向信息；其中，所述转向信息包括车辆的方向盘转角和实时速度；

预处理模块，用于对所述转向信息进行预处理获得预处理后的转向信息；

模型建立模块，用于基于采集的时间序列数据建立LSTM转向预测模型；

确定模块，用于基于所述预处理后的转向信息和所述LSTM转向预测模型确定车辆的转向方向；

控制模块，用于根据所述转向方向控制所述车辆的相应转向灯亮起。

为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出的一种车辆，所述车辆包括上述第二方面中车辆转向灯自动控制系统的任一实施例。

为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出的一种电子设备，包括：

存储器，其用于存储计算机可执行指令；以及

处理器，其用于运行所述计算机可执行指令，以执行上述第一方面中车辆转向灯自动控制方法的任一实施例。

为达到上述目的，本发明第五方面实施例提出的一种非暂时性计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机可执行指令，当所述指令被计算机执行时，使得所述计算机执行上述第一方面中车辆转向灯自动控制方法的任一实施例。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

与现有技术相比，本申请实施例的有益效果是：

本发明提供一种车辆转向灯自动控制方法、系统及车辆，通过传感器采集到车辆的行驶速度与方向盘转角，在车辆动力学的基础上，计算获取车辆的横摆角速度，利用傅里叶变换，获取车辆在行驶过程中横摆角速度的实时频域特征，使用神经网络的方法识别、预测车辆横摆角特征，以此对驾驶员的意图进行识别，协助驾驶员合理使用转向灯，减少交通事故的发生率。

本发明提供一种车辆转向灯自动控制方法，使用车辆自带的传感器，无需额外增加传感器，使用神经网络进行自适应学习，根据车辆当前状态和车辆动力学模型预测车辆未来行为(意图)，当累计的数据足够多，预测准度提高。

为了能更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例,并配合附图，详细说明如下。本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而得以体现。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明一个实施例提供的车辆转向灯自动控制方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例提供的车辆转向灯自动控制系统的结构示意图；

图3是根据本发明一个实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，其中实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

汽车转向灯是机动车辆行驶过程中转向时开启以提示前后车辆及行人注意的重要指示灯，转向灯的合理使用可以减少交通事故发生率。在驾驶车辆过程中，部分驾驶技术不成熟的驾驶员在拥堵路段等道路复杂的情况下，操作会手忙脚乱，经常忘记变道开启转向灯，由于转向变道忘记开启转向灯而发生的车祸数量与日增多。

为此，本发明提出了一种车辆转向灯自动控制方法、系统及车辆。

具体的，下面参考附图描述本发明实施例的车辆转向灯自动控制方法、系统及车辆。

图1是根据本发明一个实施例提供的车辆转向灯自动控制方法的流程图，需要说明的是，本发明实施例的车辆转向灯自动控制方法可应用于本发明实施例的车辆转向灯自动控制系统，该系统可被配置于电子设备上，也可以被配置在服务器中。其中，电子设备可以是PC机或移动终端(例如智能手机、平板电脑等)。本发明实施例对此不作限定。

参考图1，本实施例提供一种车辆转向灯自动控制方法，该方法包括：

S110，获取车辆的转向信息；其中，转向信息包括车辆的方向盘转角和实时速度；

其中，获取车辆的转向信息包括：

通过CAN网络从电动助力转向系统和底盘控制器获取车辆的转向信息；

可以理解的是，并不限于通过CAN网络从电动助力转向系统和底盘控制器获取车辆的转向信息，通过其他通信和网络手段获取的车辆转向信息(车辆的方向盘转角和实时速度)均在本发明的保护范围之内。

S120，对转向信息进行预处理获得预处理后的转向信息；

其中，本实施例中，预处理包括：基于扩展卡尔曼滤波算法对转向信息进行卡尔曼滤波处理；

其中，卡尔曼滤波算法基于卡尔曼滤波器时间更新方程及卡尔曼滤波器状态更新方程实现；

卡尔曼滤波器时间更新方程为：

其中，

卡尔曼滤波器状态更新方程为：

其中，K

需要说明的是，本领域技术人员应当知晓，预处理还可以包括其他形式的滤波处理算法，均在本发明的保护范围内。

其中，基于扩展卡尔曼滤波算法对转向信息进行卡尔曼滤波处理之后，还包括：

计算卡尔曼滤波处理后的转向信息的横摆角速度W，如式(1)所示：

其中，W表示车辆横摆角速度；δ表示前轮转角；K表示车身稳定系数；

K的计算方式如式(2)所示：

其中，m表示总质量；l表示车辆轴距；l

可以理解的是，根据公式(1)计算得到W1、W2、W3、W4……Wn，每32个横摆角速度W进行快速傅里叶变换从而获得系统特征频率频谱W1、W2、W3、W4、W5、W6……W15、W16及对应的幅值A1、A2、A3、A4、A5、A6……A15、A16。

S130，基于采集的时间序列数据建立LSTM转向预测模型；

其中，基于采集的时间序列数据建立LSTM转向预测模型包括：

实车采集车辆的左变道、右变道、左转向、右转向、直行、左掉头及右掉头的速度和方向盘转角数据作为时间序列数据；

基于横摆角速度公式计算对应行为横摆角速度序列Wn，将Wn按32个数据进行分组，不足32个的直接丢弃，并将时间序列数据进行快速傅里叶变换得到实时频谱数据；其中，不同行为数据的实时频谱数据构造形成训练数据集；

基于训练数据集并使用逻辑时间序列预测算法LSTM训练LSTM转向预测初级模型，得到LSTM转向预测模型；

将LSTM转向预测模型部署在控制器中。

S140，基于预处理后的转向信息和LSTM转向预测模型确定车辆的转向方向；

S150，根据转向方向控制车辆的相应转向灯亮起。

本发明实施例提供的车辆转向灯自动控制方法，通过传感器采集到车辆的行驶速度与方向盘转角，在车辆动力学的基础上，计算获取车辆的横摆角速度，利用傅里叶变换，获取车辆在行驶过程中横摆角速度的实时频域特征，使用神经网络的方法识别、预测车辆横摆角特征，以此对驾驶员的意图进行识别，协助驾驶员合理使用转向灯，减少交通事故的发生率。

同时，本发明使用车辆自带的传感器，无需额外增加传感器，使用神经网络进行自适应学习，根据车辆当前状态和车辆动力学模型预测车辆未来行为(意图)，当累计的数据足够多，预测准度提高。

与上述几种实施例提供的车辆转向灯自动控制方法相对应，本发明的一种实施例还提供了一种车辆转向灯自动控制系统，由于本发明实施例提供的车辆转向灯自动控制系统与上述几种实施例提供的车辆转向灯自动控制方法相对应，因此在车辆转向灯自动控制方法的实施方式也适用于本实施例提供的车辆转向灯自动控制系统，在本实施例中不再详细描述。

图2是根据本发明一个实施例提供的车辆转向灯自动控制系统的结构示意图；

参考图2，该车辆转向灯自动控制系统的200包括：获取模块210、预处理模块220、模型建立模块230、确定模块240和控制模块250，其中：

获取模块210，用于获取车辆的转向信息；其中，转向信息包括车辆的方向盘转角和实时速度；

预处理模块220，用于对转向信息进行预处理获得预处理后的转向信息；

模型建立模块230，用于基于采集的时间序列数据建立LSTM转向预测模型；

确定模块240，用于基于预处理后的转向信息和LSTM转向预测模型确定车辆的转向方向；

控制模块250，用于根据转向方向控制车辆的相应转向灯亮起。

本发明实施例提供的车辆转向灯自动控制系统，通过传感器采集到车辆的行驶速度与方向盘转角，在车辆动力学的基础上，计算获取车辆的横摆角速度，利用傅里叶变换，获取车辆在行驶过程中横摆角速度的实时频域特征，使用神经网络的方法识别、预测车辆横摆角特征，以此对驾驶员的意图进行识别，协助驾驶员合理使用转向灯，减少交通事故的发生率。

同时，本发明使用车辆自带的传感器，无需额外增加传感器，使用神经网络进行自适应学习，根据车辆当前状态和车辆动力学模型预测车辆未来行为(意图)，当累计的数据足够多，预测准度提高。

在本发明的一个实施例中，获取车辆的转向信息包括：通过CAN网络从电动助力转向系统和底盘控制器获取车辆的转向信息。

在本发明的一个实施例中，预处理包括：基于扩展卡尔曼滤波算法对转向信息进行卡尔曼滤波处理；其中，卡尔曼滤波算法基于卡尔曼滤波器时间更新方程及卡尔曼滤波器状态更新方程实现；

卡尔曼滤波器时间更新方程为：

其中，

卡尔曼滤波器状态更新方程为：

其中，K

需要说明的是，本领域技术人员应当知晓，预处理还可以包括其他形式的滤波处理算法，均在本发明的保护范围内。在本发明的一个实施例中，基于扩展卡尔曼滤波算法对转向信息进行卡尔曼滤波处理之后，还包括：

计算卡尔曼滤波处理后的转向信息的横摆角速度W，如式(1)所示：

其中，W表示车辆横摆角速度；δ表示前轮转角；K表示车身稳定系数；

K的计算方式如式(2)所示：

其中，m表示总质量；l表示车辆轴距；l

在本发明的一个实施例中，根据公式(1)计算得到W1、W2、W3、W4……Wn，每32个横摆角速度W进行快速傅里叶变换从而获得系统特征频率频谱W1、W2、W3、W4、W5、W6……W15、W16及对应的幅值A1、A2、A3、A4、A5、A6……A15、A16。

在本发明的一个实施例中，基于采集的时间序列数据建立LSTM转向预测模型包括：

实车采集车辆的左变道、右变道、左转向、右转向、直行、左掉头及右掉头的速度和方向盘转角数据作为时间序列数据；

基于横摆角速度公式计算对应行为横摆角速度序列Wn，将Wn按32个数据进行分组，不足32个的直接丢弃，并将时间序列数据进行快速傅里叶变换得到实时频谱数据；其中，不同行为数据的实时频谱数据构造形成训练数据集；

基于训练数据集并使用逻辑时间序列预测算法LSTM训练LSTM转向预测初级模型，得到LSTM转向预测模型；

将LSTM转向预测模型部署在控制器中。

在本发明的一个实施例中，本发明还提供一种车辆，该车辆包括上述实施例中车辆转向灯自动控制系统的任一实施例。

在本发明的另一个实施例中，还提供了一种电子设备，包括：

存储器，其用于存储计算机可执行指令；以及

处理器，其用于运行计算机可执行指令，以执行上述实施例中任一项所论述的车辆转向灯自动控制方法。其中，电子设备可以包括一个或多个处理器和存储器。存储器中存储有计算机可执行指令，该指令在由处理器执行时，使电子设备执行上述车辆转向灯自动控制方法的任一实施例。电子设备还可以包括通信接口。

处理器可以是任何合适的处理设备，例如微处理器(microprocessor)、微控制器(microcontroller)、集成电路或其他合适的处理设备。存储器可以包括任何合适的计算系统或介质，包括但不限于非暂时性计算机可读介质、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬盘、闪存或其他存储器设备。存储器可以存储计算机可执行指令，该指令可以由处理器执行，以使电子设备执行上述车辆转向灯自动控制方法的任一实施例。存储器还可以存储数据。

本发明实施例中，处理器可以执行包括在指令中的各种模块，以实现上述车辆转向灯自动控制系统中的车辆转向灯自动控制方法的实施例。例如，电子设备可以实现上述车辆转向灯自动控制系统中的各个模块，以执行图1所示的方法S110、S120、S130、S140及S150所示的方法。

在本发明的再一个实施例中，还提供了一种非暂时性计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质上存储有计算机可执行指令，当指令被计算机执行时，使得计算机执行上述车辆转向灯自动控制系统中的车辆转向灯自动控制方法的任一实施例。

在本发明的又一个实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一车辆转向灯自动控制方法。

根据本发明实施例的装置，下面参考图3，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备300的结构示意图。本发明实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。

图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。

通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。

虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取车辆的转向信息；其中，转向信息包括车辆的方向盘转角和实时速度；对转向信息进行预处理获得预处理后的转向信息；基于采集的时间序列数据建立LSTM转向预测模型；基于预处理后的转向信息和LSTM转向预测模型确定车辆的转向方向；根据转向方向控制车辆的相应转向灯亮起。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本发明的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本发明的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

最后应当说明的是，以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。