一种主动脊椎四足机器人的建模与控制方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其是一种主动脊椎四足机器人的建模与控制方法及装置。

背景技术

科学家们观察到自然界中的四足动物表现出了极强的环境适应能力，比如悬崖峭壁上穿行的羚羊能够在崎岖地形下快速行走，或者是驮运货物的骡马，在负重和耐力方面有着优秀的表现。猎豹在奔跑时通过大幅度的脊柱伸展收缩运动，短距离冲刺可以达到110公里/小时的速度。而狗在奔跑时可以灵活地扭动躯干以接住飞盘。许多生物学研究表明，四足动物的脊柱的主动运动在其运动中发挥着至关重要的作用。例如，在动态运动的动物中，脊柱的职责与减震、加速和速度有关、脊柱可以增加腿部的灵活性，使腿部长度有效地增加。此外，脊柱的弯曲和扩张有助于增加步幅，从而提高动物的速度。在高速运动中，腿部肌肉需要更强烈的能量，而脊柱肌肉可以补充这种能量。因此，脊柱在四足动物中具有重要的功能，可以提高能量效率和动物的速度。

仿生技术一直是机器人研究领域长盛不衰的一个热门话题。动物的高超的机动性能激发了新一代足式机器人硬件的开发。为了能够提高当前四足机器人的性能，许多研究者开始通过自然界中的四足动物寻求设计和控制灵感。其中，作为四足机器人的一个分支，带主动或者被动脊柱的四足机器人也逐渐受到重视。其特点是拥有一个仿生的脊柱结构，可以像真正的脊椎动物一样灵活的扭动身体，从而在不同的地形和环境中实现更灵活的适应性和通过性。

但是当前主动脊柱四足实物研究通常选择小型舵机四足进行验证。由于舵机只能控制角度而无法控制力矩，同时缺乏反馈信息，属于开环控制，因此在高动态四足机器人的扭矩控制上难以应用。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种主动脊椎四足机器人的建模与控制方法及装置，能够高效进行主动脊椎四足机器人的建模与控制。

一方面，本发明的实施例提供了一种主动脊椎四足机器人的建模与控制方法，包括：

获取目标四足机器人的各个关节的期望轨迹；

将期望轨迹映射到目标四足机器人的第一系统状态，并将期望轨迹映发送到模型预测控制器；获取目标四足机器人的关节状态，并将关节状态映射到目标四足机器人的第二系统状态；

基于目标四足机器人的单刚体动力学模型，通过模型预测控制器获得目标地面反作用力序列；

其中，单刚体动力学模型基于目标四足机器人的多刚体系统中各个刚体的空间惯量处理得到；多刚体系统通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模得到；

基于目标地面反作用力序列，获得期望力矩；

根据期望力矩进行目标四足机器人下一时刻的运动控制，然后返回获取目标四足机器人的各个关节的期望轨迹这一步骤，直至完成目标四足机器人的运动控制。

可选地，获取目标四足机器人的各个关节的期望轨迹，包括：

获取目标对象的操作指令；其中，操作指令包括目标四足机器人的底盘坐标系下的期望平动速度和期望转动速度，以及目标四足机器人的躯干电机的角速度；

根据期望平动速度、期望转动速度和角速度，通过轨迹规划器获得目标四足机器人的各个关节的广义位置和速度的轨迹，得到期望轨迹。

可选地，方法还包括：

通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模，获得目标四足机器人的多刚体系统；

基于多刚体系统中各个刚体的空间惯量，进行多刚体系统到单刚体模型的映射处理，获得目标四足机器人的单刚体动力学模型。

可选地，通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模，获得目标四足机器人的多刚体系统，包括：

对目标四足机器人的每个刚体分别建立固连坐标系，并确定父子刚体之间的变换关系，进而将所有刚体连接，获得刚体树形结构；

基于刚体树形结构，结合目标四足机器人的关节空间动力学关系，获得目标四足机器人的多刚体系统。

可选地，基于多刚体系统中各个刚体的空间惯量，进行多刚体系统到单刚体模型的映射处理，获得目标四足机器人的单刚体动力学模型，包括：

基于多刚体系统中各个刚体的空间惯量，提取目标四足机器人的质心位置和标准惯性矩阵，并获得目标四足机器人的平均空间速度；基于质心位置、标准惯性矩阵和平均空间速度，获得目标四足机器人的单刚体动力学模型。

可选地，获得目标四足机器人的平均空间速度，包括：

使用质心动量矩阵，通过目标四足机器人中每个链接的运动总动量获得目标四足机器人的平均空间速度。

可选地，基于目标地面反作用力序列，获得期望力矩，包括：

基于目标地面反作用力序列，结合目标四足机器人的期望关节状态确定前馈力矩；其中，期望关节状态根据目标四足机器人的系统状态确定，系统状态包括第一系统状态和第二系统状态；

根据前馈力矩，结合通过比例微分控制器产生的反馈力矩，得到期望力矩。

另一方面，本发明的实施例提供了一种主动脊椎四足机器人的建模与控制装置，包括：

第一模块，用于获取目标四足机器人的各个关节的期望轨迹；

第二模块，用于将期望轨迹映射到目标四足机器人的第一系统状态，并将期望轨迹映发送到模型预测控制器；获取目标四足机器人的关节状态，并将关节状态映射到目标四足机器人的第二系统状态；

第三模块，用于基于目标四足机器人的单刚体动力学模型，通过模型预测控制器获得目标地面反作用力序列；

其中，单刚体动力学模型基于目标四足机器人的多刚体系统中各个刚体的空间惯量处理得到；多刚体系统通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模得到；

第四模块，用于基于目标地面反作用力序列，获得期望力矩；

第五模块，用于根据期望力矩进行目标四足机器人下一时刻的运动控制，然后返回第一模块，直至完成目标四足机器人的运动控制。

可选地，装置还包括：

第六模块，用于通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模，获得目标四足机器人的多刚体系统；

第七模块，用于基于多刚体系统中各个刚体的空间惯量，进行多刚体系统到单刚体模型的映射处理，获得目标四足机器人的单刚体动力学模型。

另一方面，本发明的实施例提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

存储器用于存储程序；

处理器执行程序实现如前面的方法。

另一方面，本发明的实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有程序，程序被处理器执行实现如前面的方法。

本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。

本发明实施例首先获取目标四足机器人的各个关节的期望轨迹；将期望轨迹映射到目标四足机器人的第一系统状态，并将期望轨迹映发送到模型预测控制器；获取目标四足机器人的关节状态，并将关节状态映射到目标四足机器人的第二系统状态；基于目标四足机器人的单刚体动力学模型，通过模型预测控制器获得目标地面反作用力序列；其中，单刚体动力学模型基于目标四足机器人的多刚体系统中各个刚体的空间惯量处理得到；多刚体系统通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模得到；基于目标地面反作用力序列，获得期望力矩；根据期望力矩进行目标四足机器人下一时刻的运动控制，然后返回获取目标四足机器人的各个关节的期望轨迹这一步骤，直至完成目标四足机器人的运动控制。本发明通过获取期望轨迹并进行系统状态的映射，进而基于单刚体动力学模型实现控制预测，本发明将未来一段时间的脊椎和机器人整体的运动，纳入了模型预测的优化视野中，并通过将整个机器人的多刚体系统动力学映射为一个单刚体的方式，避免了使用原始全动力学模型的过长的优化时间，能够高效实现主动脊椎四足机器人的建模与控制。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明实施例提供的一种主动脊椎四足机器人的建模与控制方法的流程示意图；

图2(a)为本发明实施例提供的刚体树结构示意图；

图2(b)为本发明实施例提供的目标四足机器人的自由度配置的连通图；

图3(a)为本发明实施例提供的目标四足机器人的运动学树总览示意图；

图3(b)为本发明实施例提供的目标四足机器人的刚体固连坐标系图；

图4为本发明实施例提供的多刚体系统建模为单刚体的原理示意图；

图5为本发明实施例提供的目标四足机器人不同状态下的质心和反作用力的力臂的示意图；

图6为本发明实施例提供的整体控制框架的示意图；

图7为本发明实施例提供的主动脊椎四足机器人的建模与控制方法的整体流程示意图；

图8本发明实施例提供的一种主动脊椎四足机器人的建模与控制装置的结构示意图；

图9为本发明实施例提供的一种电子设备的框架示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

首先需要说明的是，为便于本发明技术方案的理解，对本发明可能出现的专业名称进行解释说明：

主动脊椎四足机器人：四足机器人拥有多个能够主动控制的脊椎关节。

单刚体模型：将四足机器人简化为一个刚体

多刚体系统：由多个刚体通过运动副连接起来的一个系统

浮动基模型：假设机器人机身坐标系和世界坐标系之间有一个虚拟的六自由度关节(三自由度平移关节和三自由度旋转关节)。浮动基模型中的虚拟关节和实体关节一样也参与运算，但是它们不会提供任何力

模型预测控制：是一种反复求解状态和控制约束条件限制条件下的最优控制输入的控制方法。在每个采样时刻，系统会解决一个有限时域的最优控制问题，并将第一个时间步长的控制信号应用于系统。然后，在更新测量值后重复相同的过程。

凸模型预测控制(Convex Model Predictive Control CMPC)：是一种控制方法，用于处理具有凸优化特性的系统。在凸模型预测控制中，系统的动态模型被表示为凸优化问题，通过求解这个优化问题来生成控制策略。

非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control NMPC)：是一种控制方法，适用于非线性系统。与凸模型预测控制不同，非线性模型预测控制涉及到非线性优化问题的求解，因此需要更复杂的计算方法。

一方面，如图1所示，本发明的实施例提供了一种主动脊椎四足机器人的建模与控制方法，包括：

S100、获取目标四足机器人的各个关节的期望轨迹；

需要说明的是，一些实施例中，步骤S100可以包括：获取目标对象的操作指令；其中，操作指令包括目标四足机器人的底盘坐标系下的期望平动速度和期望转动速度，以及目标四足机器人的躯干电机的角速度；根据期望平动速度、期望转动速度和角速度，通过轨迹规划器获得目标四足机器人的各个关节的广义位置和速度的轨迹，得到期望轨迹。

S200、将期望轨迹映射到目标四足机器人的第一系统状态，并将期望轨迹映发送到模型预测控制器；获取目标四足机器人的关节状态，并将关节状态映射到目标四足机器人的第二系统状态；

S300、基于目标四足机器人的单刚体动力学模型，通过模型预测控制器获得目标地面反作用力序列；

其中，单刚体动力学模型基于目标四足机器人的多刚体系统中各个刚体的空间惯量处理得到；多刚体系统通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模得到；

需要说明的是，一些实施例中，方法还可以包括：通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模，获得目标四足机器人的多刚体系统；基于多刚体系统中各个刚体的空间惯量，进行多刚体系统到单刚体模型的映射处理，获得目标四足机器人的单刚体动力学模型。

其中，一些实施例中，通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模，获得目标四足机器人的多刚体系统，可以包括：对目标四足机器人的每个刚体分别建立固连坐标系，并确定父子刚体之间的变换关系，进而将所有刚体连接，获得刚体树形结构；基于刚体树形结构，结合目标四足机器人的关节空间动力学关系，获得目标四足机器人的多刚体系统。

一些具体实施例中，首先使用浮动基模型对机器人进行整体建模，具体来说，需要为每个刚体建立一个固连坐标系，并确定父子刚体之间的变换关系。最终，将这些刚体连接起来，构成一个刚体树形结构。具体操作为：先要给所有刚体进行编号，从世界坐标系的虚拟刚体为0开始，相邻的两个刚体，刚体编号小的是编号大的父刚体，反过来即为编号大的是编号小的的子刚体。这样就可以构建一个如图2(a)所示的刚体树。

部分具体实施例中，目标四足机器人的运动学树(图2(a))和连通图(图2(b))。对于图2(a)，橙色和蓝色圆圈分别表示躯干和四肢的刚体。虚线表示虚拟连接。图2(b)显示了目标四足机器人的自由度配置。世界坐标系0通过6个无法驱动的虚拟自由度连接到机器人的机身框架上。

目标四足机器人的运动学树总览(图3(a))和刚体固连坐标系图(图3(b))。图3(b)中红色坐标系为目标四足机器人的运动学树各个关节处于零位时，各个刚体的坐标系。这里图3(a)和图3(b)中刚体编号与图2(a)中圆圈旁边的数字一一对应。

具体地，多刚体(浮动基)系统的关节空间动力学方程可以建立如下：

其中，

这里n表示实际关节的自由度，一些具体实施例中，取值为15。

其中，一些实施例中，基于多刚体系统中各个刚体的空间惯量，进行多刚体系统到单刚体模型的映射处理，获得目标四足机器人的单刚体动力学模型，可以包括：基于多刚体系统中各个刚体的空间惯量，提取目标四足机器人的质心位置和标准惯性矩阵，并获得目标四足机器人的平均空间速度；基于质心位置、标准惯性矩阵和平均空间速度，获得目标四足机器人的单刚体动力学模型。

一些实施例中，获得目标四足机器人的平均空间速度，可以包括：使用质心动量矩阵，通过目标四足机器人中每个链接的运动总动量获得目标四足机器人的平均空间速度。

一些具体实施例中，如图4所示，每一个瞬间，脊椎四足机器人多刚体系统可以被建模为一个近似等价的单刚体。虽然现在已经能够对机器人整体进行建模，并根据这个全动力学模型能够准确描述机器人的物理特性，但非线性和高维度的特性会导致计算时间过长。如图4所示，尽管机器人由多个刚体组成，但是每一个瞬间可以通过一定的映射手段，将其等价为一个单刚体模型。当整个机器人被看作一个整体时，它只受到重力和足端处的支持力。因此如图4所示，可以分别基于牛顿第二定律和欧拉方程列出平动和转动的公式：

其中，

如图5所示，整个四足看作一个刚体，但是它的转动惯量和质心会发生改变，比如弓起背部的时候，质心是粉红色的那个点，而凹起背部的时候，质心是蓝色的那个点，黄色的箭头表示地面的反作用力，粉红色和蓝色的箭头由足端指向质心，是地面反作用力的力臂。

使用单刚体模型后，整个系统的状态选择如下：

其中，x是四足机器人的系统状态，其中包括机器人基座标系的Z-Y-X欧拉角Θ

进而，需要说明的是，多刚体系统映射到单刚体模型的具体步骤如下：

空间惯量可用于提取质心位置和标准惯量，并计算整个机器人的平均速度。因此，首先单独描述它。

第i个刚体的空间惯量的定义如下：

其中

表示反对称矩阵，即/>

在图2(a)所示的刚体树中，以虚拟刚体0作为基准，支撑其他刚体，其他刚体是它的子节点。将以刚体i为根的子树视为单个组合刚体，其空间惯量

其中μ(i)是刚体i的子节点集合。

i

以刚体5为根的子树包括了四足机器人的所有刚体，又因为刚体5的坐标系是机器人基坐标系。因此，

因此根据空间惯量的性质，可以得到整个机器人的质心位置和标准惯性矩阵。

其中，

为了使SRB模型能够捕捉真实多体系统的运动特性，可以使用质心动量矩阵(CMM)，

其中

根据上述的公式，我们可以将多刚体映射到单刚体上的惯量、质心位置、速度、角速度。

需要说明的是，一些具体实施例中，步骤S200和步骤S300可以通过如下步骤实现：

将期望轨迹映射到系统状态

随后，基于单刚体(SRB)动力学模型，通过MPC解决二次规划问题并找到最优地面反作用力(GRF)序列。

S400、基于目标地面反作用力序列，获得期望力矩；

需要说明的是，一些实施例中，步骤S400可以包括：基于目标地面反作用力序列，结合目标四足机器人的期望关节状态确定前馈力矩；其中，期望关节状态根据目标四足机器人的系统状态确定，系统状态包括第一系统状态和第二系统状态；根据前馈力矩，结合通过比例微分控制器产生的反馈力矩，得到期望力矩。

一些具体实施例中，步骤S400可以通过如下步骤实现：

Step1：根据完整动力学模型，计算前馈力矩τ

Step2：加上由比例微分(PD)控制器产生的反馈力矩，得到期望的力矩τ

S500、根据期望力矩进行目标四足机器人下一时刻的运动控制，然后返回获取目标四足机器人的各个关节的期望轨迹这一步骤，直至完成目标四足机器人的运动控制。

一些具体实施例中，通过将期望力矩发送给电机，应用期望的力矩控制机器人的关节运动。进而循环执行前述的步骤，实现连续的控制。

为详细解释本发明技术方案的原理，下面结合一些具体实施例对本发明的整体流程进行说明，容易理解的是，下述为对本发明技术原理的解释，不能看做对本发明的限制。

如图6为本发明实施例的整体控制框架，机器人操作员通过遥控器向机器人发送命令(①)。根据这些命令，参考轨迹规划器计算机器人关节状态的长期参考轨迹

如图7所示，为本发明实施例的整体流程，包括步骤：

步骤一：计算机器人各个关节(包括虚拟关节)的期望轨迹，包括：

Step1：接收机器人操作员通过遥控器发送的命令，包括机器人底盘坐标系下的期望平动和转动速度

Step2：参考轨迹规划器计算未来一段时间内机器人关节广义位置和速度的轨迹traj

步骤二：将期望轨迹映射到系统状态

步骤三：基于单刚体(SRB)动力学模型，MPC解决二次规划问题并找到最优地面反作用力(GRF)序列。

步骤四：

Step1：根据完整动力学模型，计算前馈力矩τ

Step2：加上由比例微分(PD)控制器产生的反馈力矩，得到期望的力矩τ

步骤五：将期望力矩发送给电机，应用期望的力矩控制机器人的关节运动。

进而循环执行步骤一至步骤五，实现连续的控制。

通过以上算法流程，控制框架实现了简化四足机器人脊柱运动的模型预测控制方法，并能够稳定地控制机器人的运动。

综上所述，本发明通过将整个脊柱四足机器人视为单个刚体，并通过补充预定义的脊柱关节状态和惯性序列来模拟机器人的运动，从而考虑了脊柱关节运动和可变惯性的影响。之后根据完整动力学模型计算精确的关节力矩，实现对高动态扭矩控制的脊柱四足机器人的运动控制。本发明考虑真实的多刚体系统的动力学演化，同时构建CMPC进行优化，避免了原始全动力高度非线性。假设机器人腰部关节在较短的一段能将跟随期望的关节轨迹，因此可以将MPC预测视野中的整个脊柱四足机器人提前映射为单个刚体，并通过补充预定义的脊柱关节状态和惯性序列，从而考虑了脊柱关节运动和可变惯性的影响；并且将未来一段时间的脊椎和机器人整体的运动，纳入了模型预测的优化视野中。脊椎四足机器人高速运动的同时，也能够自由的改变脊椎的姿态。与现有技术相比，本发明至少包括如下有益效果：

计算量少：将整个脊柱四足机器人视为单个刚体，构建了线性的CMPC，避免了对完整动力学非线性模型进行优化，能够适用于机载的嵌入式平台；考虑了整个机器人的多刚体系统动力学，通过映射为一个单刚体的方式，构建了线性的CMPC，避免了使用原始全动力学模型的过长的优化时间；

拓展性强：浮动基模型作为一种高效且适应性强的建模方法，不再局限于某一种特定的脊椎形态，而是能够适应多种移动机器人身上，从而提供更广泛的应用前景和可能性，能够适用于多种不同形态的脊椎四足机器人；

控制效果好：全动力学模型则进一步结合浮动基模型和全动力学模型的方法，提升了算法在力控方面的精准度。

另一方面，如图8所示，本发明的实施例提供了一种主动脊椎四足机器人的建模与控制装置600，包括：第一模块610，用于获取目标四足机器人的各个关节的期望轨迹；第二模块620，用于将期望轨迹映射到目标四足机器人的第一系统状态，并将期望轨迹映发送到模型预测控制器；获取目标四足机器人的关节状态，并将关节状态映射到目标四足机器人的第二系统状态；第三模块630，用于基于目标四足机器人的单刚体动力学模型，通过模型预测控制器获得目标地面反作用力序列；其中，单刚体动力学模型基于目标四足机器人的多刚体系统中各个刚体的空间惯量处理得到；多刚体系统通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模得到；第四模块640，用于基于目标地面反作用力序列，获得期望力矩；第五模块650，用于根据期望力矩进行目标四足机器人下一时刻的运动控制，然后返回第一模块，直至完成目标四足机器人的运动控制。

一些实施例中，装置还可以包括：第六模块，用于通过浮动基模型对目标四足机器人进行整体建模，获得目标四足机器人的多刚体系统；第七模块，用于基于多刚体系统中各个刚体的空间惯量，进行多刚体系统到单刚体模型的映射处理，获得目标四足机器人的单刚体动力学模型。

本发明方法实施例的内容均适用于本装置实施例，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。

如图9所示，本发明实施例的另一方面还提供了一种电子设备700，包括处理器710以及存储器720；

存储器720用于存储程序；

处理器710执行程序实现如前面的方法。

本发明方法实施例的内容均适用于本电子设备实施例，本电子设备实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。

本发明实施例的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有程序，程序被处理器执行实现如前面的方法。

本发明方法实施例的内容均适用于本计算机可读存储介质实施例，本计算机可读存储介质实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。

本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、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。

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，以供指令执行装置、装置或设备(如基于计算机的装置、包括处理器的装置或其他可以从指令执行装置、装置或设备取指令并执行指令的装置)使用，或结合这些指令执行装置、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装置、装置或设备或结合这些指令执行装置、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：具有一个或多个布线的电连接部(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程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如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程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明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，多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装置执行的软件或固件来实现。例如，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。

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发明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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。