道路曲率的预测方法、设备和介质

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域，特别涉及道路曲率的预测方法、设备和介质。

背景技术

在车辆控制，特别是自动驾驶技术等领域，对车辆道路曲率(行驶轨迹曲率)的计算具有重要作用。现有技术中道路曲率的常用计算方法是：首先根据雷达内部转弯角信号计算出当前第一个曲率，再根据雷达内部横摆角速度信号计算出第二个曲率，最后将计算得到的这两个曲率进行融合处理并输出。然而目前这样的计算方法精度不足，并且缺少相配合的有效预测曲率的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供道路曲率的预测方法、设备和介质，解决如何高精度地计算和预测车辆道路曲率的技术问题。

本发明的第一实施方式公开了一种道路曲率的预测方法，用于电子设备，所述方法包括：

在第一时刻，基于实时获取的车辆信号，确定第一时刻的道路曲率；

利用模型，基于所述第一时刻的道路曲率确定第二时刻的道路曲率预测值；

基于所述第二时刻的道路曲率预测值，确定第二时刻的车辆信号预测值；

在所述第二时刻，将所述第二时刻的车辆信号预测值与实时获取的车辆信号进行对比；

在所述对比的结果满足预定条件的情况下，输出所述第二时刻的道路曲率预测值。

可选地，还包括：

在所述对比的结果不满足预定条件的情况下，将所述对比的结果信息输入所述模型，以优化所述模型的参数。

可选地，所述预定条件为：所述第二时刻的车辆信号预测值相对于实时获取的车辆信号的误差在第一预定范围内。

可选地，所述基于所述第一时刻的道路曲率确定第二时刻的道路曲率预测值，包括根据以下公式来计算：Y＝Ψ*ξ(k)+Θ*Δu(k)；其中，

k表示时刻序数，

Y＝(ξ(k+1)ξ(k+2)……ξ(k+Np))

Nc为控制时域；

Δu(k)表示u(k)的变化量。

可选地，所述输出所述第二时刻的道路曲率预测值，还包括：

当所述第二时刻的道路曲率预测值大于预定的第一最大值时，令所述第二时刻的道路曲率预测值等于所述预定的第一最大值；当所述第二时刻的道路曲率预测值小于预定的第一最小值时，令所述第二时刻的道路曲率预测值等于所述预定的第一最小值。

可选地，所述实时获取的车辆信号包括：车辆转弯角信号、车道保持功能信息、加速度信号和轮速信号；所述确定第一时刻的道路曲率，还包括：

根据以下公式来计算第一道路曲率：

其中，c

在所述车道保持功能开启的情况下，基于所述车道保持功能识别的车道线，计算第二道路曲率值；

根据以下公式来计算第三道路曲率值：

其中，c

可选地，所述确定第一时刻的道路曲率，还包括：

在有所述第二道路曲率的情况下，将所述第一道路曲率、所述第二道路曲率和所述第三道路曲率进行卡尔曼滤波器融合，得到所述第一时刻的道路曲率；

在没有所述第二道路曲率的情况下，将所述第一道路曲率和所述第三道路曲率进行卡尔曼滤波器融合，得到所述第一时刻的道路曲率。

可选地，所述实时获取的车辆信号包括：实时获取的车辆横摆角速度信号；所述确定第一时刻的道路曲率，还包括：

根据以下公式来计算第四道路曲率：

其中，c

将所述第一道路曲率、所述第二道路曲率、所述第三道路曲率和所述第四道路曲率中的多个进行卡尔曼滤波器融合，得到所述第一时刻的道路曲率。

本发明的第二实施方式公开了一种电子设备，所述电子设备包括存储有计算机可执行指令的存储器和处理器，当所述指令被所述处理器执行时，使得所述电子设备实施根据本发明的第一实施方式的道路曲率的预测方法。

本发明的第四实施方式公开了一种计算机存储介质，在所述计算机存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行根据本发明的第一实施方式的道路曲率的预测方法。

本发明实施方式与现有技术相比，主要区别及其效果在于：

在本发明中，利用模型，基于第一时刻的道路曲率确定第二时刻的道路曲率预测值；基于第二时刻的道路曲率预测值，确定第二时刻的车辆信号预测值；在第二时刻，将第二时刻的车辆信号预测值与实时获取的车辆信号进行对比；在对比的结果满足预定条件的情况下，输出第二时刻的道路曲率预测值。实现了道路曲率的预测。

在本发明中，在对比的结果不满足预定条件的情况下，将对比的结果信息输入模型，以优化模型的参数。实现了模型的持续优化。

附图说明

图1示出根据本申请的实施例的道路曲率的预测方法的流程图。

图2示出根据本申请的实施例的道路曲率预测的时序图。

图3示出根据本申请的实施例的信号处理子步骤的流程图。

图4是实施根据本申请实施例的道路曲率的预测的电子设备的硬件结构框图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的实施方式作进一步地详细描述。

鉴于现有技术中车辆道路曲率(行驶轨迹曲率)计算方法精度不足，并且缺少相配合的有效预测道路曲率(行驶轨迹曲率)的方法的问题，本申请的实施例提供了一种道路曲率的预测方法，用于电子设备，图1示出了该方法的流程图。图2示出了道路曲率预测的时序图。下面结合图1和图2对道路曲率的预测方法进行描述，该方法包括：

S101，在第一时刻，基于实时获取的车辆信号，确定第一时刻的道路曲率。

例如，第一时刻可以指t0时刻，车辆中的电子设备的实时模块21执行S211，从车辆中的传感器，例如车载毫米波雷达，获取t0时刻的t0实时车辆信号。然后在S212，基于t0实时车辆信号，确定t0时刻的t0实时道路曲率。

或者，用Δt表示运行周期，第一时刻也可以指t0+Δt时刻，车辆中的电子设备的实时模块21执行S213，获取t0+Δt时刻的t0+Δt实时车辆信号。然后在S214，基于t0+Δt实时车辆信号，确定t0+Δt时刻的t0+Δt实时道路曲率。

S102，利用模型，基于第一时刻的道路曲率确定第二时刻的道路曲率预测值。

例如，第二时刻可以指t0+Δt。车辆中的电子设备的预测模块22执行S221，利用模型预测控制模型，基于t0实时道路曲率，确定t0+Δt时刻的t0+Δt道路曲率预测值，并存储在NVM(non-volatile memory，非易失性内存)中；第二时刻也可以同时指t0+2Δt，预测模块22在S221，模型预测控制模型，同时确定t0+2Δt时刻的t0+2Δt道路曲率预测值，并存储在NVM中。

或者，第二时刻也可以指t0+3Δt。车辆中的电子设备的预测模块22执行S224，模型预测控制模型，基于t0+Δt实时道路曲率，确定t0+3Δt时刻的t0+3Δt道路曲率预测值，并存储在NVM中。

S103，基于第二时刻的道路曲率预测值，确定第二时刻的车辆信号预测值。

例如，第二时刻可以指t0+Δt，并同时指t0+2Δt。预测模块22执行S222，基于t0+Δt道路曲率预测值确定t0+Δt时刻的t0+Δt车辆信号预测值，以及基于t0+2Δt道路曲率预测值确定t0+2Δt时刻的t0+2Δt车辆信号预测值。

或者，第二时刻也可以指t0+3Δt，预测模块22执行S225，基于t0+3Δt道路曲率预测值确定t0+3Δt时刻的t0+3Δt车辆信号预测值。

S104，在第二时刻，将第二时刻的车辆信号预测值与实时获取的车辆信号进行对比。

例如，第二时刻可以指t0+Δt，并同时指t0+2Δt。则在t0+Δt时刻，实时模块21执行S213，实时获取t0+Δt时刻的t0+Δt实时车辆信号。预测模块22执行S223，将t0+Δt车辆信号预测值与t0+Δt实时车辆信号进行对比。并且，在t0+2Δt时刻，实时模块21执行S215，实时获取t0+2Δt时刻的t0+2Δt实时车辆信号。预测模块22执行S226，将t0+2Δt车辆信号预测值与t0+2Δt实时车辆信号进行对比。

或者，第二时刻也可以指t0+3Δt，则在t0+3Δt时刻，实时模块21执行S216，实时获取t0+3Δt时刻的t0+3Δt实时车辆信号。预测模块22执行S227，将t0+3Δt车辆信号预测值与t0+3Δt实时车辆信号进行对比。

S105，判断对比的结果是否满足预定条件。

S106，如果S105的判断结果为满足预定条件，则输出第二时刻的道路曲率预测值。

根据本申请的一些实施例，预定条件为：第二时刻的车辆信号预测值相对于实时获取的车辆信号的误差在第一预定范围内。

例如，t0+Δt车辆信号预测值相对于t0+Δt实时车辆信号进行的误差在第一预定范围，则输出t0+Δt道路曲率预测值。

根据本申请的一些实施例，方法还包括：S107，如果S105的判断结果为不满足预定条件，将对比的结果信息输入模型，以优化模型的参数。实现了模型的持续优化。

根据本申请的一些实施例，基于第一时刻的道路曲率确定第二时刻的道路曲率预测值，包括根据以下公式来计算：

Y＝Ψ*ξ(k)+Θ*Δu(k) (1)

模型预测控制模型估算曲率实现的思路可以包括状态方程、线性化、离散化、预测方程、约束线性化、非线性目标函数转为二次规划、求解最优问题。在本申请中，模型预测控制模型的上述公式可以基于车辆运动学模型推导出，用于实现轨迹预测等目的，以下是推导的基本思路。

车辆运动学模型中，离散化的线性表达式：

为时变矩阵，为方便计算，假设/>

为预测未来时刻与当前时刻的状态关系与趋势，将当前状态量与上一时刻的控制量进行组合，作为新的状态量输入，形成预测方程。

将(3)代入(2)，得到线性齐次的矩阵表达式：

其中，Δu(k)表示u(k)的变化量，

根据离散化的预测方程，结合预测时域和控制时域，上式可以写成：

将其表示为向量形式即得到式(1)：

Y＝Ψ*ξ(k)+Θ*Δu(k)

其中，Y＝(ξ(k+1)ξ(k+2)……ξ(k+Np))

Nc为控制时域，T表示转置。

根据本申请的一些实施例，输出第二时刻的道路曲率预测值，还包括：

当第二时刻的道路曲率预测值大于预定的第一最大值时，令第二时刻的道路曲率预测值等于预定的第一最大值；当第二时刻的道路曲率预测值小于预定的第一最小值时，令第二时刻的道路曲率预测值等于预定的第一最小值。

根据本申请的一些实施例，实时获取的车辆信号包括：实时获取的车辆转弯角信号；确定第一时刻的道路曲率，还包括根据以下公式来计算第一道路曲率：

其中，c

根据本申请的一些实施例，实时获取的车辆信号还包括：车道保持功能信息；确定第一时刻的道路曲率，还包括：在车道保持功能开启的情况下，基于车道保持功能识别的车道线，计算第二道路曲率值；

根据本申请的一些实施例，实时获取的车辆信号还包括：加速度信号和轮速信号；确定第一时刻的道路曲率，还包括根据以下公式来计算第三道路曲率值：

其中，c

根据本申请的一些实施例，实时获取的车辆信号还包括：实时获取的车辆横摆角速度信号；确定第一时刻的道路曲率，还包括根据以下公式来计算第四道路曲率：

其中，c

根据本申请的一些实施例，确定第一时刻的道路曲率，还包括：将第一道路曲率、第二道路曲率、第三道路曲率和第四道路曲率中的多个进行卡尔曼滤波器融合，得到第一时刻的道路曲率。

例如，在有第二道路曲率的情况下，将第一道路曲率、第二道路曲率、第三道路曲率和第四道路曲率进行卡尔曼滤波器融合，得到第一时刻的道路曲率；在没有第二道路曲率的情况下，将第一道路曲率、第三道路曲率和第四道路曲率进行卡尔曼滤波器融合，得到第一时刻的道路曲率。

或者，例如，在有第二道路曲率的情况下，将第一道路曲率、第二道路曲率和第三道路曲率进行卡尔曼滤波器融合，得到第一时刻的道路曲率；

在没有第二道路曲率的情况下，将第一道路曲率和第三道路曲率进行卡尔曼滤波器融合，得到第一时刻的道路曲率。

或者，例如，将第一道路曲率和第四道路曲率进行卡尔曼滤波器融合，得到第一时刻的道路曲率。

在本申请中，在车辆信号为车辆转弯角信号和车辆横摆角速度信号的情况下，在S103，基于道路曲率预测值，反算相应的车辆转弯角和车辆横摆角速度，并得到车辆转弯角预测值和车辆横摆角速度预测值。在S104，则计算车辆转弯角预测值与实时获取的车辆转弯角信号、以及和车辆横摆角速度预测值与实时获取的车辆横摆角速度信号之间的误差值，通过校准该两参数的误差值，判断其误差值是否满足预定要求。

如图3所示，根据本申请的一些实施例，S101，在第一时刻，基于实时获取的车辆信号，确定第一时刻的道路曲率，具体还包括以下信号处理子步骤：

S301，对车辆信号进行有效性校验，例如，车辆信号为转弯角信号和横摆角速度信号的情况下，有效性校验包括：1)校验信号值是否超限，即，校验转弯角信号和横摆角速度信号的值是否在需求规定范围内；2)校验信号值是否有突变，即校验前后两周期的转弯角信号和横摆角速度信号的值的差满足规定范围要求。

S302，判断车辆信号的值是否在第二预定范围内并且没有突变；

S303，如果是，则对车辆信号进行线性滤波处理；

S304，如果否，使用预定默认值替换车辆信号。例如，可按照需求设定转弯角以及横摆角速度的预定默认值，用转弯角以及横摆角速度的预定默认值作为下一步处理的输入值。

S305，对线性滤波处理后的车辆信号进行限幅处理；例如，对转弯角信号以及横摆角速度信号进行限幅处理。该限幅处理包括：如果线性滤波处理后的车辆信号的值大于预定的第二最大值，则令车辆信号的值等于预定的第二最大值；如果线性滤波处理后的车辆信号的值小于预定的第二最小值，则令线性滤波处理后的车辆信号的值等于预定的第二最小值；否则保持线性滤波处理后的车辆信号的值不变。

图4是实施根据本申请实施例的道路曲率的预测的电子设备的硬件结构框图。

如图4所示，电子设备400可以包括一个或多个处理器402、与处理器402中的至少一个连接的系统主板408、与系统主板408连接的系统内存404、与系统主板408连接的非易失性存储器(NVM)406、以及与系统主板408连接的网络接口410。

处理器402可以包括一个或多个单核或多核处理器。处理器402可以包括通用处理器和专用处理器(例如，图形处理器、应用处理器、基带处理器等)的任何组合。在本发明的实施例中，处理器402可以被配置为执行根据如图1-图3所示的各种实施例的一个或多个实施例。

在一些实施例中，系统主板408可以包括任意合适的接口控制器，以向处理器402中的至少一个和/或与系统主板408通信的任意合适的设备或组件提供任意合适的接口。

在一些实施例中，系统主板408可以包括一个或多个存储器控制器，以提供连接到系统内存404的接口。系统内存404可以用于加载以及存储数据和/或指令。在一些实施例中电子设备400的系统内存404可以包括任意合适的易失性存储器，例如合适的动态随机存取存储器(DRAM)。

NVM 406可以包括用于存储数据和/或指令的一个或多个有形的、非暂时性的计算机可读介质。在一些实施例中，NVM 406可以包括闪存等任意合适的非易失性存储器和/或任意合适的非易失性存储设备，例如HDD(Hard Disk Drive，硬盘驱动器)、CD(CompactDisc，光盘)驱动器、DVD(Digital Versatile Disc，数字通用光盘)驱动器中的至少一个。

NVM 406可以包括安装在电子设备400的装置上的一部分存储资源，或者它可以由设备访问，但不一定是设备的一部分。例如，可以经由网络接口410通过网络访问NVM 406。

特别地，系统内存404和NVM 406可以分别包括：指令420的暂时副本和永久副本。指令420可以包括：由处理器402中的至少一个执行时导致电子设备400实施如图1-图3所示的方法的指令。在一些实施例中，指令420、硬件、固件和/或其软件组件可另外地/替代地置于系统主板408、网络接口410和/或处理器402中。

网络接口410可以包括收发器，用于为电子设备400提供无线电接口，进而通过一个或多个网络与任意其他合适的设备(例如，前端模块、天线等)进行通信。在一些实施例中，网络接口410可以集成于电子设备400的其他组件。例如，网络接口410可以集成于处理器402、系统内存404、NVM 406、和具有指令的固件设备(未示出)中的至少一种，当处理器402中的至少一个执行所述指令时，电子设备400实现图1-图3所示的各种实施例的一个或多个实施例。

网络接口410可以进一步包括任意合适的硬件和/或固件，以提供多输入多输出无线电接口。例如，网络接口410可以是网络适配器、无线网络适配器、电话调制解调器和/或无线调制解调器。

在一个实施例中，处理器402中的至少一个可以与用于系统主板408的一个或多个控制器封装在一起，以形成系统封装(SiP)。在一个实施例中，处理器402中的至少一个可以与用于系统主板408的一个或多个控制器集成在同一管芯上，以形成片上系统(SoC)。

电子设备400可以进一步包括：输入/输出(I/O)设备412，与系统主板408连接。I/O设备412可以包括用户界面，使得用户能够与电子设备400进行交互；外围组件接口的设计使得外围组件也能够与电子设备400交互。在一些实施例中，电子设备400还包括传感器，用于确定与电子设备400相关的环境条件和位置信息的至少一种。

在一些实施例中，I/O设备412可包括但不限于显示器(例如，液晶显示器、触摸屏显示器等)、扬声器、麦克风、一个或多个相机(例如，静止图像照相机和/或摄像机)、手电筒(例如，发光二极管闪光灯)和键盘。

在一些实施例中，外围组件接口可以包括但不限于非易失性存储器端口、音频插孔和电源接口。

在一些实施例中，传感器可包括但不限于陀螺仪传感器、加速度计、近程传感器、环境光线传感器和定位单元。定位单元还可以是网络接口410的一部分或与网络接口410交互，以与定位网络的组件(例如，全球定位系统(GPS)卫星)进行通信。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对电子设备400的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备400可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件、或软件和硬件的组合实现。

可将程序代码应用于输入指令，以执行本发明描述的各功能并生成输出信息。可以按已知方式将输出信息应用于一个或多个输出设备。为了本申请的目的，包括处理器402的用于处理指令的系统包括具有诸如数字信号处理器(DSP)、微控制器、专用集成电路(ASIC)或微处理器之类的处理器的任何系统。

程序代码可以用高级程序化语言或面向对象的编程语言来实现，以便与处理系统通信。在需要时，也可用汇编语言或机器语言来实现程序代码。事实上，本发明中描述的机制不限于任何特定编程语言的范围。在任一情形下，该语言可以是编译语言或解释语言。

至少一个实施例的一个或多个方面可以由存储在计算机可读存储介质上的指令来实现，指令在被处理器读取并执行时使得电子设备能够实现本发明中所描述的实施例的方法。

根据本申请的一些实施例，公开了一种计算机存储介质，在该计算机存储介质上存储有指令，当该指令在计算机上运行时，使得该计算机执行根据本申请的实施例的道路曲率的预测方法。

本申请的方法实施例是与本实施例相对应的，本实施例可与本申请的方法实施例互相配合实施。本申请的方法实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在本申请的方法实施例中。

根据本申请的一些实施例，公开了一种计算机程序产品，包括计算机可执行指令，该指令被处理器执行以实施根据本申请的实施例的道路曲率的预测方法。

本申请的方法实施例是与本实施例相对应的，本实施例可与本申请的方法实施例互相配合实施。本申请的方法实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在本申请的方法实施例中。

可以理解的是，此处描述的具体实施例仅仅是为了解释本申请，而非对本申请的限定。此外，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部的结构或过程。应注意的是，在本说明书中，相似的标号和字母在附图中表示类似项。

应当理解的是，虽然在本文中可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个特征，但是这些特征不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了进行区分，而不能理解为指示或暗示相对重要性。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一特征可以被称为第二特征，并且类似地第二特征可以被称为第一特征。

在本申请的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本实施例中的具体含义。

本申请的说明性实施例包括但不限于道路曲率的预测方法、设备、车辆、介质和计算机程序产品。

将使用本领域技术人员通常采用的术语来描述说明性实施例的各个方面，以将他们工作的实质传达给本领域其他技术人员。然而，对于本领域技术人员来说，使用部分所描述的特征来施行一些替代性实施例是显而易见的。出于解释的目的，阐述了具体的数字和配置，以便对说明性实施例进行更加透彻的理解。然而，对于本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有具体细节的情况下实施替代实施例。在一些其他情况下，本文省略或简化了一些众所周知的特征，以避免使本申请的说明性实施例模糊不清。

此外，各种操作将以最有助于理解说明性实施例的方式被描述为多个彼此分离的操作；然而，描述的顺序不应被解释为暗示这些操作必须依赖描述的顺序，其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序也可以被重新安排。当所描述的操作完成时，所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“说明性实施例”等的引用表示所描述的实施例可以包括特定特征、结构或性质，但是每个实施例也可能或不是必需包括特定的特征、结构或性质。而且，这些短语不一定是针对同一实施例。此外，当结合具体实施例描述特定特征，本领域技术人员的知识能够影响到这些特征与其他实施例的结合，无论这些实施例是否被明确描述。

除非上下文另有规定，否则术语“包含”、“具有”和“包括”是同义词。短语“A和/或B”表示“(A)、(B)或(A和B)”。

如本文所使用的，术语“模块”可以指代，作为其中的一部分，或者包括：用于运行一个或多个软件或固件程序的存储器(共享、专用或组)、专用集成电路(ASIC)、电子电路和/或处理器(共享、专用或组)、组合逻辑电路、和/或提供所述功能的其他合适组件。

在附图中，可能以特定布置和/或顺序示出了一些结构或方法特征。然而，应当理解的是，这样的特定布置和/或排序不是必需的。而是，在一些实施例中，这些特征可以以不同于说明性附图中所示的方式和/或顺序来进行说明。另外，特定附图中所包含得结构或方法特征并不意味着所有实施例都需要包含这样的特征，在一些实施例中，可以不包含这些特征或者可以与将这些特征与其他特征进行组合。

在一些情况下，所公开的实施例可以以硬件、固件、软件或其任何组合形式来实现。所公开的实施例还可以以承载或储存在一个或多个瞬态或非瞬态的机器可读(例如，计算机可读)存储介质上的指令或程序形式实现，其可以由一个或多个处理器等读取和执行。当指令或程序被机器运行时，机器可以执行前述的各种方法。例如，指令可以通过网络或其他计算机可读介质分发。因此，机器可读介质可以包括但不限于，用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储或传输信息的任何机制，例如，软盘，光盘，光盘只读存储器(CD-ROMs)，磁光盘，只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，电子式可清除程序化只读存储器(EEPROM)，磁卡或光卡，或者用于通过电、光、声或其他形式信号(例如，载波、红外信号、数字信号等)传输网络信息的闪存或有形的机器可读存储器。因此，机器可读介质包括任何形式的适合于存储或传输电子指令或机器(例如，计算机)可读信息的机器可读介质。

上面结合附图对本申请的实施例做了详细说明，但本申请技术方案的使用不仅仅局限于本申请实施例中提及的各种应用，各种结构和变型都可以参考本申请技术方案轻易地实施，以达到本文中提及的各种有益效果。在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，在不脱离本申请宗旨的前提下做出的各种变化，均应归属于本申请专利涵盖范围。