车辆的充电规划方法、装置、服务器及存储介质

技术领域

本申请涉及充电规划技术领域，特别涉及一种车辆的充电规划方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

新能源汽车长距离行驶存在里程焦虑问题，往往需要通过规划行驶过程中充电节点的方式解决，然而，相关技术中充电规划较为僵硬，不能按照车辆的真实工况进行实时的充电规划，且充电规划会造成部分充电桩成为热点，车辆行驶到充电桩时需要耗时排队等待，同时，还缺乏实时信息同步，不便于车主及时做出充电计划的更改，充电规划不够合理，缺乏对实际用车环境参数的运用，有待改进。

发明内容

本申请提供一种车辆的充电规划方法、装置、服务器及存储介质，以解决相关技术中，充电规划无法根据车辆的实际工况和充电桩的动态工况进行实时调整，缺乏对实际用车环境参数的运用等技术问题。

本申请第一方面实施例提供一种车辆的充电规划方法，应用于服务器，其中，方法包括以下步骤：接收用户的目的地和充电规划请求；基于所述充电规划请求，获取所述目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据；以及将所述充电静态数据和所述充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，输出所述车辆的最佳充电规划策略，其中，所述预先构建的充电规划模型由充电桩使用模型、路程规划模型、车辆工况耗电模型和/或用户画像模型得到。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于所述充电规划请求，获取所述目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据，包括：获取所述车辆的当前位置信息，并基于所述当前位置信息和所述目的地进行行程规划，生成至少一个行程规划策略；基于每一个行程规划策略获取对应的充电静态数据。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述行程规划策略包括线性权重规划策略、路线最短规划策略和耗时最短规划策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述将所述充电静态数据和所述充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，输出所述车辆的最佳充电规划策略，包括：利用预先构建的充电规划模型计算所述线性权重规划策略、所述路线最短规划策略和所述耗时最短规划策略对应的路程总耗时；选取路程总耗时最短的行程规划策略，并基于所述路程总耗时最短的行程规划策略生成所述最佳充电规划策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，在输出所述车辆的最佳充电规划策略之后，还包括：推送所述最佳充电规划策略至用户；基于所述最佳充电规划策略，控制所述车辆的至少一个声学提醒装置和/或至少一个光学提醒装置进行充电提醒。

本申请第二方面实施例提供一种车辆的充电规划装置，应用于服务器，其中，装置包括：接收模块，用于接收用户的目的地和充电规划请求；获取模块，用于基于所述充电规划请求，获取所述目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据；以及规划模块，用于将所述充电静态数据和所述充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，输出所述车辆的最佳充电规划策略，其中，所述预先构建的充电规划模型由充电桩使用模型、路程规划模型、车辆工况耗电模型和/或用户画像模型得到。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述获取模块包括：第一生成单元，用于获取所述车辆的当前位置信息，并基于所述当前位置信息和所述目的地进行行程规划，生成至少一个行程规划策略；获取单元，用于基于每一个行程规划策略获取对应的充电静态数据。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述行程规划策略包括线性权重规划策略、路线最短规划策略和耗时最短规划策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述规划模块包括：计算单元，用于利用预先构建的充电规划模型计算所述线性权重规划策略、所述路线最短规划策略和所述耗时最短规划策略对应的路程总耗时；第二生成单元，用于选取路程总耗时最短的行程规划策略，并基于所述路程总耗时最短的行程规划策略生成所述最佳充电规划策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：推送模块，用于推送所述最佳充电规划策略至用户；控制模块，用于基于所述最佳充电规划策略，控制所述车辆的至少一个声学提醒装置和/或至少一个光学提醒装置进行充电提醒。

本申请第三方面实施例提供一种服务器，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆的充电规划方法。

本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车辆的充电规划方法。

本申请实施例可以基于用户的目的地和充电规划请求，针对性地获取目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据，以通过对实际用车环境参数的充分运用，提高充电规划的合理性，并通过将充电静态数据和充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，得到车辆的最佳充电规划策略，从而按照车辆的真实工况和充电桩的动态工况进行充电规划，使得规划结果更具高效性，可以有效环节用户驾驶新能源汽车长距离行驶时的里程焦虑问题。由此，解决了相关技术中，充电规划无法根据车辆的实际工况和充电桩的动态工况进行实时调整，缺乏对实际用车环境参数的运用等技术问题。

本申请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，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本申请实施例提供的一种车辆的充电规划方法的流程图；

图2为根据本申请一个实施例的车辆的充电规划方法的原理示意图；

图3为根据本申请实施例提供的一种车辆的充电规划装置的结构示意图；

图4为根据本申请实施例提供的服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述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，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的车辆的充电规划方法、装置、服务器及存储介质。针对上述背景技术中心提到的相关技术中，充电规划无法根据车辆的实际工况和充电桩的动态工况进行实时调整，缺乏对实际用车环境参数的运用等技术问题，本申请提供了一种车辆的充电规划方法，在该方法中，可以基于用户的目的地和充电规划请求，针对性地获取目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据，以通过对实际用车环境参数的充分运用，提高充电规划的合理性，并通过将充电静态数据和充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，得到车辆的最佳充电规划策略，从而按照车辆的真实工况和充电桩的动态工况进行充电规划，使得规划结果更具高效性，可以有效环节用户驾驶新能源汽车长距离行驶时的里程焦虑问题。由此，解决了相关技术中，充电规划无法根据车辆的实际工况和充电桩的动态工况进行实时调整，缺乏对实际用车环境参数的运用等技术问题。

具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种车辆的充电规划方法的流程示意图。

如图1所示，该车辆的充电规划方法，应用于服务器，其中，方法包括以下步骤：

在步骤S101中，接收用户的目的地和充电规划请求。

在实际执行过程中，本申请实施例可以接收用户的目的地和充电规划请求，其中，用户可以通过如车辆的触控台设置、移动终端设置等方法，实现目的地的录入及充电规划请求的生成。

在步骤S102中，基于充电规划请求，获取目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据。

作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以基于用户的充电规划请求，利用如高精地图获取目的地对应的充电静态数据，并通过如整车控制器、充电桩共享平台等工具获得充电动态数据。

其中，充电静态数据可以包括充电桩位置信息、全国交通数据信息、旅游景点景区、交通服务区信息，不同车辆CLTC(China light-duty vehicle test cycle，中国轻型汽车行驶工况续航)里程信息以及车辆在各种工况下的真实耗电情况信息等，这部分是关于车辆使用情况的基础信息，用作后续进行充电规划的蓝本，充电静态数据还包括车主用车习惯信息，包含电门、刹车、空调、娱乐耗电等用户行驶习惯等信息，此部分信息可以运用AI(Artificial Intelligence，人工智能)以及大数据针对用户进行训练，得出用户画像，作为用户充电规划的重要参数。

充电动态数据可以包括充电桩使用情况、服务器内部其它车辆上传的充电规划情况、车辆运行过程中的实时工况以及车辆实时状态等，动态数据可以作为实时推送充电规划的重要参照依据。

可选地，在本申请的一个实施例中，基于充电规划请求，获取目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据，包括：获取车辆的当前位置信息，并基于当前位置信息和目的地进行行程规划，生成至少一个行程规划策略；基于每一个行程规划策略获取对应的充电静态数据。

在一些实施例中，本申请实施例可以利用如车载地图等工具，基于目的地和车辆的当前位置信息进行行程规划，生成至少一个行程规划策略，进而可以针对每一个行程规划策略获取对应的充电静态数据，便于后续对每一个行程规划策略涉及的充电规划进行比对，得到最佳充电规划策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，行程规划策略包括线性权重规划策略、路线最短规划策略和耗时最短规划策略。

在实际执行过程中，本申请实施例生成的行程规划策略可以包括线性权重规划策略、路线最短规划策略和耗时最短规划策略，其中，线性权重规划策略可以针对起点与终点进行路线规划，起点到终点的多种路线形成一张拓扑图，起点到终点所需要经过的交通枢纽则是拓扑图中的节点，任何两个节点之间的充电桩数量是这两个节点之间线条的权重。

在步骤S103中，将充电静态数据和充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，输出车辆的最佳充电规划策略，其中，预先构建的充电规划模型由充电桩使用模型、路程规划模型、车辆工况耗电模型和/或用户画像模型得到。

作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以预先构建充电规划模型，其中，预先构建的充电规划模型由充电桩使用模型、路程规划模型、车辆工况耗电模型和/或用户画像模型得到，具体地，本申请实施例可以对获取的充电静态数据进行过滤、清洗、建仓、分层、建模、训练得出包含充电桩使用模型、路程规划模型、车辆工况耗电模型、用户画像模型等，并将充电静态数据和充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，输出车辆的最佳充电规划策略，并对充电动态数据，车辆的实时数据进行采集、分析、通过AI模型迅速得出结果，实时优化充电规划。

进一步地，本申请实施例可以在输出车辆的最佳充电规划策略后，上传本次最佳充电规划策略，便于其他车辆进行充电规划时，参考当前车辆的最佳充电规划策略，以对相应充电桩进行规避，从而增加充电效率。

可选地，在本申请的一个实施例中，将充电静态数据和充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，输出车辆的最佳充电规划策略，包括：利用预先构建的充电规划模型计算线性权重规划策略、路线最短规划策略和耗时最短规划策略对应的路程总耗时；选取路程总耗时最短的行程规划策略，并基于路程总耗时最短的行程规划策略生成最佳充电规划策略。

在实际执行过程中，本申请实施例可以分别计算线性权重规划策略、路线最短规划策略和耗时最短规划策略对应的路程总耗时，其中，计算方法可以如下：

JT

根据上述公式，车辆的行程总耗时为行驶耗时与充电总耗时之和，需要降低JT只需要降低两者即可，但是在车辆DT

CT

根据以上公式，充电总耗时为充电耗时与充电等待耗时之和，充电耗时与AP

CT

充电耗时与充电速度成负相关，充电速度越快充电耗时越短，在做充电规划时优先选择快充以降低充电耗时。

降低DT的关键在于保证百公里耗电的情况下尽量的提升车辆行驶速度，在算法端根据大量数据进行模型训练，得出最佳加速度V，并且在车辆行驶过程中通过服务器，如车联网平台推送给用户，但是实际情况较为复杂，车辆不能保证一直匀速行驶，因此在行驶过程中需要车辆与车联网平台进行实时交互，车联网平台结合车辆本次行驶数据实时调用规划算法得出最新的充电规划并推送给车辆。

提升充电速度和降低充电等待时间的关键在于，优先选择冷门快速充电桩，在平台端实时采集的充电桩数据实时监控充电桩状态，因此在车辆行驶过程中推荐的充电桩优先推荐快速充电桩，其次是冷门慢充以减少充电耗时。

根据以上分析即可得出路程耗时公式：

JT

因此充电次数并不是越少越好，本申请实施例可以选取路程总耗时最短的行程规划策略，并基于路程总耗时最短的行程规划策略生成最佳充电规划策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，在输出车辆的最佳充电规划策略之后，还包括：推送最佳充电规划策略至用户；基于最佳充电规划策略，控制车辆的至少一个声学提醒装置和/或至少一个光学提醒装置进行充电提醒。

作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以推送最佳充电规划策略至用户，并基于用户的选择，应用最佳充电规划策略，并在车辆需要充电时，控制车辆的至少一个声学提醒装置和/或至少一个光学提醒装置进行充电提醒。

结合图2所示，以一个实施例对本申请实施例的车辆的充电规划方法的工作原理进行详细阐述。

以车联网平台作为服务器为例，如图2所示，本申请实施例可以包括以下三个步骤：

S1：本申请实施例可以接收来自用户或车辆的充电规划请求，进而查询用户相关信息，获得静态充电数据和动态充电数据，如充电桩信息、用户画像信息等，通过计算，生成最佳充电规划策略，并将最佳充电规划策略发送至车辆进行显示。

S2：当车辆行驶数据发生变化或用户对最佳充电规划策略进行变动时本申请实施例可以将车辆的运行数据和用户的变动信息实时上报，计算车辆里程均值，如平均耗电、平均时速、驾驶激烈程度，进而判断车辆是否偏离最佳充电规划策略，如果偏离，则重新规划，如果未偏离，则在需要充电时提醒用户进行充电。

S3：在里程结束后，本申请实施例可以计算本次路程的均值数据，并将上述数据作为学习样本数据，进行模型训练(规划算法训练)和用户画像训练。

本申请实施例可以承担数据的采集、分析、共享的能力，针对车主进行用户画像分析，针对车辆进行车况收集反馈能力，针对充电桩进行实时使用情况的监控能力，为平台车主提供最新、最准确的充电桩使用情况。车主和车辆的基础信息，主要通过车辆Tbox和各类车身域传感器进行收集上报，充电桩准确使用信息，根据用户上报以及平台在对所有用户进行充电规划的基础上，对每个充电桩的使用情况进行准确的数据收集以及预测。

当用户需要进行长距离用车时，首先针对起点与终点进行路线规划，起点到终点的多种路线形成一张拓扑图，起点到终点所需要经过的交通枢纽则是拓扑图中的节点，任何两个节点之间的充电桩数量是这两个节点之间线条的权重，使用深度遍历算法，按照权重最大、路线最短、耗时最短三者的权重比例算出车辆最佳行驶路线，作为车主此次用车的导航信息，并且路线中所有的充电桩都被纳入本次充电规划中，初期规划过程中将所有可能行因素集体纳入参考坐标系中，而初期的规划仅仅是车辆行驶最后的充电规划，防止出现不能与车联网平台进行交互的极端情况。

在车辆使用过程中，平台与车辆通过Tbox进行实时交互，通过累加计算的方式，计算车辆实时耗电情况，以及结合用户画像预测车辆在接下来的时间内的耗电情况，再根据充电桩当下以及未来一段时间的使用情况，为用户实时推荐充电规划。

其中，车辆与服务器进行实时交互是动态充电规划的保证，车辆通过不断与服务器进行交互，服务器根据车辆实时数据不断调整规划，存在合理充电计划时，实时推送给车辆，即使在车辆电量状态良好的情况下也建议车辆进行充电，以降低整个里程耗时。

根据本申请实施例提出的车辆的充电规划方法，可以基于用户的目的地和充电规划请求，针对性地获取目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据，以通过对实际用车环境参数的充分运用，提高充电规划的合理性，并通过将充电静态数据和充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，得到车辆的最佳充电规划策略，从而按照车辆的真实工况和充电桩的动态工况进行充电规划，使得规划结果更具高效性，可以有效环节用户驾驶新能源汽车长距离行驶时的里程焦虑问题。由此，解决了相关技术中，充电规划无法根据车辆的实际工况和充电桩的动态工况进行实时调整，缺乏对实际用车环境参数的运用等技术问题。

其次参照附图描述根据本申请实施例提出的车辆的充电规划装置。

图3是本申请实施例的车辆的充电规划装置的方框示意图。

如图3所示，该车辆的充电规划装置10应用于服务器，其中，装置10包括：接收模块100、获取模块200和规划模块300。

具体地，接收模块100，用于接收用户的目的地和充电规划请求。

获取模块200，用于基于充电规划请求，获取目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据。

规划模块300，用于将充电静态数据和充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，输出车辆的最佳充电规划策略，其中，预先构建的充电规划模型由充电桩使用模型、路程规划模型、车辆工况耗电模型和/或用户画像模型得到。

可选地，在本申请的一个实施例中，获取模块200包括：第一生成单元和获取单元。

其中，第一生成单元，用于获取车辆的当前位置信息，并基于当前位置信息和目的地进行行程规划，生成至少一个行程规划策略。

获取单元，用于基于每一个行程规划策略获取对应的充电静态数据。

可选地，在本申请的一个实施例中，行程规划策略包括线性权重规划策略、路线最短规划策略和耗时最短规划策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，规划模块300包括：计算单元和第二生成单元。

其中，计算单元，用于利用预先构建的充电规划模型计算线性权重规划策略、路线最短规划策略和耗时最短规划策略对应的路程总耗时。

第二生成单元，用于选取路程总耗时最短的行程规划策略，并基于路程总耗时最短的行程规划策略生成最佳充电规划策略。

可选地，在本申请的一个实施例中，车辆的充电规划装置10还包括：推送模块和控制模块。

其中，推送模块，用于推送最佳充电规划策略至用户。

控制模块，用于基于最佳充电规划策略，控制车辆的至少一个声学提醒装置和/或至少一个光学提醒装置进行充电提醒。

需要说明的是，前述对车辆的充电规划方法实施例的解释说明也适用于该实施例的车辆的充电规划装置，此处不再赘述。

根据本申请实施例提出的车辆的充电规划装置，可以基于用户的目的地和充电规划请求，针对性地获取目的地对应的充电静态数据和车辆的充电动态数据，以通过对实际用车环境参数的充分运用，提高充电规划的合理性，并通过将充电静态数据和充电动态数据输入至预先构建的充电规划模型，得到车辆的最佳充电规划策略，从而按照车辆的真实工况和充电桩的动态工况进行充电规划，使得规划结果更具高效性，可以有效环节用户驾驶新能源汽车长距离行驶时的里程焦虑问题。由此，解决了相关技术中，充电规划无法根据车辆的实际工况和充电桩的动态工况进行实时调整，缺乏对实际用车环境参数的运用等技术问题。

图4为本申请实施例提供的服务器的结构示意图。该服务器可以包括：

存储器401、处理器402及存储在存储器401上并可在处理器402上运行的计算机程序。

处理器402执行程序时实现上述实施例中提供的车辆的充电规划方法。

进一步地，服务器还包括：

通信接口403，用于存储器401和处理器402之间的通信。

存储器401，用于存放可在处理器402上运行的计算机程序。

存储器401可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器401、处理器402和通信接口403独立实现，则通信接口403、存储器401和处理器402可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选地，在具体实现上，如果存储器401、处理器402及通信接口403，集成在一块芯片上实现，则存储器401、处理器402及通信接口403可以通过内部接口完成相互间的通信。

处理器402可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车辆的充电规划方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块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。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。