一种坡道定位方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及机器人导航与定位领域，特别涉及一种坡道定位方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

户外草地的场景是多变且复杂的，常见的草地类型包括了软草草地、硬草草地、秃草地和厚草地。除此之外，天气，湿度，地形等因素也都会对草地造成一定的影响，因此，机器在这些复杂的场景中工作必然会因接触面不平、机器颠簸、滑动摩擦等因素而在工作反馈上产生较大的误差，影响了定位从而降低了工作效率。

发明人发现相关技术中至少存在如下问题：目前解决户外复杂场景所带来的场景不确定性因素的方案大多是采用RTK基站、UWB、GPS等辅助系统进行修正定位。然而这些方案都有一个共同点，那就是成本较高，这大大提升了机器人的售价，因此无法被广大用户接受。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种坡道定位方法、装置、电子设备及存储介质，使得在极大的节约成本的基础上，实现了智能割草机的坡道定位，且定位精度得到了保证。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种坡道定位方法，包括：采集沿着预设的运行轨迹运行的割草机的俯仰角和、或翻滚角；根据所述割草机的俯仰角和、或翻滚角，计算所述割草机当前所处位置的坡度；获取所述割草机所处位置的动摩擦因数；根据所述割草机当前所处位置的坡度、预设的所述割草机的参数和所述割草机所处位置的动摩擦因数计算所述割草机的预测滑动距离；根据所述预测滑动距离对所述割草机的定位进行修正。

本发明的实施方式还提供了一种坡道定位装置，包括：角度获取模块，用于采集沿着预设的运行轨迹运行的割草机的俯仰角和、或翻滚角；坡度获取模块，用于根据所述割草机的俯仰角和、或翻滚角，计算所述割草机当前所处位置的坡度；动摩擦因数获取模块，用于获取所述割草机所处位置的动摩擦因数；滑动距离预测模块，用于根据所述割草机当前所处位置的坡度、预设的所述割草机的参数和所述割草机所处位置的动摩擦因数计算所述割草机的预测滑动距离；定位修正模块，用于根据所述预测滑动距离对所述割草机的定位进行修正。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的坡道定位方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的坡道定位方法。

在本发明实施方式中，采集沿着预设的运行轨迹运行的割草机的俯仰角和翻滚角；根据所述割草机的俯仰角和翻滚角，计算所述割草机当前所处位置的坡度；获取所述割草机所处位置的动摩擦因数；根据所述割草机当前所处位置的坡度、预设的所述割草机的参数和所述割草机所处位置的动摩擦因数计算所述割草机的预测滑动距离；根据所述预测滑动距离对所述割草机的定位进行修正。上述方式仅通过低成本的惯性测量单元传感器和轮式编码器便可以实现，在保证了机器人在户外定位的精度的同时，还能通过传感器采集数据实时修正定位，从而减小定位误差，提升地图整体的精度和机器的工作效率。

另外，所述根据所述割草机的俯仰角和翻滚角，计算所述割草机当前所处位置的坡度，包括：根据所述割草机的俯仰角和翻滚角，计算所述割草机当前的姿态；根据所述割草机当前的姿态选择所述俯仰角和翻滚角的其中一个，以计算所述割草机当前所处位置的坡度。计算割草机的姿态有助于对割草机的分析，由于割草机不需要过于精确的计算坡度，选择其中一个角度计算坡度会节约计算量和能源。

另外，在获取所述割草机所处位置的动摩擦因数之前，控制所述割草机沿着预设的运行轨迹运行，且周期性采集训练数据；其中，训练数据包括所述割草机的实际滑动距离、所述割草机的俯仰角和翻滚角、所述割草机所处位置的坡度、所述预设的所述割草机的参数；构建由分段函数组成的函数模型，所述分段函数的每一段均为一次函数，利用所述训练数据作为所述函数模型的输入以训练所述函数模型；通过训练好的所述函数模型得到所述运行轨迹上各个位置的动摩擦因数。使得经过大量的数据，训练出一组适合该草地模型的动摩擦因素，割草机可以分析在各种工况下的状态和传感器输出，获取更多运动路径上更加详细的动摩擦因数，进一步提升了数据精准度，用户还可以根据这些与运动路径相关的详细的信息制定不同的策略来进一步优化定位。

另外，每当所述割草机所述沿着预设的运行轨迹运行5米且所述割草机所处位置的坡度不发生变化时，则采集一次所述训练数据。提升了样本的质量，也进一步使得运算结果更具有可信度，进一步提升了定位精度。

另外，所述构建由分段函数组成的函数模型，包括：根据所述割草机所处位置的坡度确定坡度陡峭程度；其中，所述坡度陡峭程度包括低陡峭程度、中陡峭程度、高陡峭程度、超高陡峭程度，且0～5度的坡度对应低陡峭程度、6～10度的坡度对应中陡峭程度，11～15度的坡度对应高陡峭程度，15度以上的坡度对应超高陡峭程度；建立与所述坡度陡峭程度一一对应的所述分段函数，以构建由所述分段函数组成的所述函数模型。根据坡度的陡峭程度，有利于提升模型分段函数进行分段，提升在相应环境下的计算效率。

另外，所述割草机的实时定位地图为二维平面地图。因为在实际的工况环境中，二维平面地图对于机器来讲是一个好的选择，如果建立的地图是三维的，则不仅仅增加了计算量，还增加了内存空间消耗，这无疑是增加了成本。二维地图对于地面移动机器人来讲就已经够用了，就可以实现让机器人根据自己所建立的地图进行规划导航移动覆盖工作。

另外，所述割草机的轮子的材质是橡胶材质，并且所述割草机的轮子采用了齿轮型结构设计。这些设计可以大大增加的割草机和地面之间的摩擦力，减小了割草机滑动的可能性。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是根据本发明的一实施例提供的坡道定位方法流程图；

图2是根据本发明的一实施例中割草机上坡或下坡时的受力分析图；

图3是根据本发明的一实施例中割草机以倾斜状在坡面上运动的受力分析图；

图4是根据本发明的一实施例中割草机在上坡时的实际运动轨迹示意图；

图5是根据本发明的一实施例中割草机处于倾斜状态时的实际运动轨迹示意图；

图6是根据本发明的一实施例中割草机在俯仰方向对二维平面的投影图；

图7是本发明另一实施方式的坡道定位装置的结构示意图；

图8是本发明另一实施方式的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。

本发明的一实施方式涉及一种坡道定位方法，可以应用在割草机或割草机的控制设备上，也可以应用在手机、电脑等终端设备和割草机上的采集设备、计算设备等设备通过有线或无线的连接方式连接从而形成的割草机定位系统上。在本实施方式中，采集沿着预设的运行轨迹运行的割草机的俯仰角和翻滚角；根据所述割草机的俯仰角和翻滚角，计算所述割草机当前所处位置的坡度；获取所述割草机所处位置的动摩擦因数；根据所述割草机当前所处位置的坡度、预设的所述割草机的参数和所述割草机所处位置的动摩擦因数计算所述割草机的预测滑动距离；根据所述预测滑动距离对所述割草机的定位进行修正。上述方式仅通过低成本的惯性测量单元传感器和轮式编码器便可以实现，在保证了机器人在户外定位的精度的同时，还能通过传感器采集数据实时修正定位，从而减小定位误差，提升地图整体的精度和机器的工作效率。下面对本实施方式的坡道定位方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。

如图1所示，在步骤101中，割草机或割草机的控制设备采集沿着预设的运行轨迹运行的割草机的俯仰角和翻滚角。割草机在户外的场景是多变且复杂的，地面的不平整就会造成割草机的俯仰角和翻滚角产生变化，而割草机有多种方式获取自身的俯仰角和翻滚角，例如可以通过惯性测量单元(IMU)进行采集，惯性测量单元是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置，三轴姿态角包含俯仰角(pitch)、滚动角(roll)和偏航角(yaw)，按照国际通用的世界坐标系而言，俯仰角(pitch)是将物体绕X轴旋转产生的角度，指的是割草机和水平地面的夹角；偏航角(yaw)是将物体绕Y轴旋转产生的角度，指的是割草机转向前后的夹角，滚动角(roll)是将物体绕Z轴旋转产生的角度，可以根据roll角的大小来判断割草机处于何种倾斜状态。但通常而言，由于割草机的结构和功能，偏航角(yaw)的改变不会明显造成割草机偏离航线，发生定位误差。

机器在坡道上行走时受到了重力沿坡道方向上的分力，会在坡道上发生肉眼不可见的滑动，这些滑动正是导致定位误差大的罪魁祸首。于是在步骤102中，割草机或割草机的控制设备需要根据割草机的俯仰角和翻滚角，计算割草机当前所处位置的坡度。机器在坡道上行走时受到了重力沿坡道方向上的分力，分两种情况来讨论，首先是如图2所示的第一种情况，此时割草机处于上坡或下坡的状态，假设此时割草机处于上坡，则此时割草机的俯仰角(pitch)大于零，机器此时受到的分力方向是正斜上或者正斜下的，可以根据此俯仰角(pitch)来判断机器当前的状态，并根据俯仰角的数值计算此时所处的坡度，从而进行对应的误差补偿。另一种情况则是机器在斜坡上侧面受到了斜坡所带来的分力，如图3所示，此时会发生在斜坡上的侧滑，导致机器无法保持同一个方向的运动，即机器在沿着预设的运动轨迹行走的时候会发生滑动造成定位失准。在这种情况下可以根据翻滚角来判断机器当前的状态，并根据翻滚角的数值计算此时所处的坡度。这是割草机面对的两种特殊情况，其余的情况也万变不离其宗，均可以根据割草机的翻滚角和俯仰角计算后得到割草机当前的倾斜状态，并根据俯仰角和翻转角的数值计算此时所处的坡度。

为便于理解，接着分两种情况讨论坡道对运动轨迹的影响。第一种情况，假设此时割草机处于上坡，则此时割草机的俯仰角(pitch)大于零，机器会向下坡的方向偏移，偏移后的实际运动轨迹如图4所示，图中的数字20表示距离，单位是米，初始时预设的轨迹A、C、E是在一条直线上的，B、D、F也是在一条直线上的，可以看出运行后实际上横向的轨迹A、B、C、D、E、F均向上偏移了。另一种情况则是机器在斜坡上侧面受到了斜坡所带来的分力，则此时割草机的翻滚角大于零，此时割草机实际运动轨迹如图5所示，可以明显看出所有竖着的运动轨迹从出发点开始，或多或少向右产生了轨迹偏移，那正是下坡的方向。图4和图5清晰展示了机器在坡道上不同偏离的方向，由于机器在坡道上所采集的的roll和pitch存在着较大数值，而这两个角度的数值与机器发生前向滑动和侧向滑动的距离有着一定的关系，但是这两个角度只能作为滑动距离的参考，并不能决定滑动距离。

对于以上的两种情况，在影响运动轨迹的情况下，所述割草机的姿态也必然会受到影响，割草机的姿态可以根据割草机的俯仰角和翻滚角计算得到，这个姿态可以是精确的，也可以只是一种大概的姿态，例如上述提到的上/下坡姿态，倾斜姿态。根据所述割草机当前的姿态选择所述俯仰角和翻滚角的其中一个，可以根据姿态选择其中倾斜幅度最大的角，也可以用其他的方式选择，通过俯仰角和翻滚角的其中一个计算所述割草机当前所处位置的坡度。计算割草机的姿态有助于对割草机的分析，比如根据当前位置和姿态计算位姿模型，但是由于割草机通常不需要过于精确的计算坡度，因此通过姿态选择其中一个角度计算坡度会节约计算量和能源。

机器在坡道上发生的滑动还与某些其他因素有关，比如机器的自身重量，机器的运行速度、机器的工作模式、坡面的摩擦系数、机器轮子的材质等。这些因素或多或少都影响机器的定位精度，但是将这些所有因素全部量化考虑并全部针对性的进行修正不仅低效，而且有些不切实际。

关于机器轮子的材质，在一个例子中，将割草机的轮子的材质设置为橡胶材质，并且所述割草机的轮子采用了齿轮型结构设计。机器轮子的材质是橡胶材质，并且轮子的结构设计是齿轮型，这大大增加的摩擦力，因此使得轮子材质对定位的影响成为了一个可以忽略的小量。

关于机器的重量，机器的自身重力是可以固定在某个范围，机器在工作模式下的运行速度可以固定在某个范围，将这些参数全都作为预设的割草机的参数，这样就缩小了机器重力和速度的变化所给机器定位带来的影响。因此，机器重力和速度的变化量小就意味这两个量对机器坡道滑动带来的变化量小。

关于坡面的摩擦系数(割草机所处位置的动摩擦因数)，在步骤103中，割草机或割草机的控制设备获取割草机所处位置的动摩擦因数。

坡面的摩擦系数是对机器滑动影响最大的一个因素之一，获取动摩擦因数的方式有许多，举例而言，可以预设几种典型的家庭草地，然后根据不同草地的提前预设该类型草地的摩擦系数(动摩擦因素)，根据这些摩擦系数输出不同的参数，放入到机器的配置文件当中。每当机器工作时需要对环境进行选择，是选择厚草、还是选择干枯的草地都是由用户进行。加入了环境选择模式，有利于提升机器在相应环境下的工作效率。

此外，还可以通过训练函数模型来提供割草机所处位置的动摩擦因数，具体而言：在获取所述割草机所处位置的动摩擦因数之前，控制割草机沿着预设的运行轨迹运行，且周期性采集训练数据；这些训练数据包括割草机的实际滑动距离、割草机的俯仰角和翻滚角、割草机所处位置的坡度、预设的所述割草机的参数；在一个例子中，训练数据的采集频率可以设置为每当所述割草机所述沿着预设的运行轨迹运行5米且所述割草机所处位置的坡度不发生变化时，则采集一次所述训练数据。基于所述训练数据，获取适合对应草地模型的参数。

机器在坡度大的坡道上所产生的滑动是越大的，因此每次滑动的距离是与机器的俯仰角和翻滚角、坡度均有关，构建由分段函数组成的函数模型，所述分段函数的每一段均为一次函数，利用训练数据作为函数模型的输入以训练函数模型；经过大量的数据，训练好的参数模型会输出一组适合该草地模型的参数，这些参数中最主要的就是运行轨迹上各个位置的动摩擦因数，即通过训练好的函数模型得到割草机运行轨迹上各个位置的动摩擦因数。

更进一步的，由分段函数组成的函数模型可以根据坡度陡峭程度更好的设置分段函数的函数表达式，在一个例子中，根据割草机所处位置的坡度确定坡度陡峭程度，坡度陡峭程度包括低陡峭程度、中陡峭程度、高陡峭程度、超高陡峭程度，每隔5角度设为一个阶段，即0～5度的坡度对应低陡峭程度、6～10度的坡度对应中陡峭程度，11～15度的坡度对应高陡峭程度，15度以上的坡度对应超高陡峭程度；此时每一个陡峭程度都分成五个角度，对应计算出分段系数从而整合出了每一坡度段的分段函数表达式。由于建立与所述坡度陡峭程度一一对应的分段函数，此时构建的由所述分段函数组成的所述函数模型可以接受训练以得到一组适合该草地模型的参数。

此时割草机已经获取了足够的参数进行运算，在步骤104中，割草机或割草机的控制设备根据割草机当前所处位置的坡度、预设的割草机的参数和割草机所处位置的动摩擦因数计算割草机的预测滑动距离。计算方式可以根据物理学公式直接计算，也可以通过利用上述训练好的参数模型计算割草机的预测滑动距离。具体而言，由于模型已经训练完毕，此时的各项参数均已调整为适配该运行轨迹和草坪的参数，将滑动距离作为未知参数，当获取到机器处于的当前坡度时，只需要计算出俯仰角和翻滚角并直接代入到大量数据训练出的模型参数中就可以估计出当前发生滑动的距离。

在步骤105中，割草机或割草机的控制设备根据预测滑动距离对割草机的定位进行修正。此时可以通过将预测滑动距离直接补偿到割草机的实时定位地图上，从而对所述割草机的定位进行修正，也可以设置一些权重系数，适当的调节需要补偿的距离避免补偿的距离过多造成二次偏移。

对割草机的定位进行修正还可以将机器向着俯仰的方向完成一个投影，在一个具体的例子中，投影结果如图6所示，θ是割草机根据惯性测量单元(IMU)输出的pitch角的大小，5m表示图6中斜边的长度。这样做可以使得割草机的实时定位地图为二维平面地图。因为在实际的工况环境中，相较于三维立体地图而言，二维平面地图对于割草机来讲是一个更好的选择。如果建立的地图是三维不仅仅增加了计算量，还增加了内存空间消耗，这无疑是增加了成本。二维地图对于地面移动机器人(割草机)来讲就已经够用了，就可以实现让机器人根据自己所建立的地图进行规划导航移动覆盖工作。然而实际环境中是存在坡度的，为了将割草机的实时定位地图设置为二维平面地图机器，在坡度上行走的距离则需要完成一个向二维平面的投影，才能真正再现机器当前的位置。

因此机器当前位置为：

P(x，y)＝(x

其中，delta

在本实施方式中，采集沿着预设的运行轨迹运行的割草机的俯仰角和翻滚角；根据所述割草机的俯仰角和翻滚角，计算所述割草机当前所处位置的坡度；获取所述割草机所处位置的动摩擦因数；根据所述割草机当前所处位置的坡度、预设的所述割草机的参数和所述割草机所处位置的动摩擦因数计算所述割草机的预测滑动距离；根据所述预测滑动距离对所述割草机的定位进行修正。上述方式仅通过低成本的惯性测量单元传感器和轮式编码器便可以实现，在保证了机器人在户外定位的精度的同时，还能通过传感器采集数据实时修正定位，从而减小定位误差，提升地图整体的精度和机器的工作效率。

上面方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

本发明另一施方式涉及一种坡道定位装置，如图7所示，包括：角度获取模块701，用于采集沿着预设的运行轨迹运行的割草机的俯仰角和翻滚角；坡度获取模块702，用于根据所述割草机的俯仰角和翻滚角，计算所述割草机当前所处位置的坡度；动摩擦因数获取模块703，用于获取所述割草机所处位置的动摩擦因数；滑动距离预测模块704，用于根据所述割草机当前所处位置的坡度、预设的所述割草机的参数和所述割草机所处位置的动摩擦因数计算所述割草机的预测滑动距离；定位修正模块705，用于根据所述预测滑动距离对所述割草机的定位进行修正。

在一个例子中，所述根据所述割草机的俯仰角和翻滚角，计算所述割草机当前所处位置的坡度，包括：根据所述割草机的俯仰角和翻滚角，计算所述割草机当前的姿态；根据所述割草机当前的姿态选择所述俯仰角和翻滚角的其中一个，以计算所述割草机当前所处位置的坡度。

在一个例子中，所述装置，还包括：模型训练模块，用于在获取所述割草机所处位置的动摩擦因数之前，控制所述割草机沿着预设的运行轨迹运行，且周期性采集训练数据；其中，训练数据包括所述割草机的实际滑动距离、所述割草机的俯仰角和翻滚角、所述割草机所处位置的坡度、所述预设的所述割草机的参数；构建由分段函数组成的函数模型，所述分段函数的每一段均为一次函数，利用所述训练数据作为所述函数模型的输入以训练所述函数模型；通过训练好的所述函数模型得到所述运行轨迹上各个位置的动摩擦因数。

在一个例子中，所述周期性采集训练数据，包括：每当所述割草机所述沿着预设的运行轨迹运行5米且所述割草机所处位置的坡度不发生变化时，则采集一次所述训练数据。

在一个例子中，所述构建由分段函数组成的函数模型，包括：根据所述割草机所处位置的坡度确定坡度陡峭程度；其中，所述坡度陡峭程度包括低陡峭程度、中陡峭程度、高陡峭程度、超高陡峭程度，且0～5度的坡度对应低陡峭程度、6～10度的坡度对应中陡峭程度，11～15度的坡度对应高陡峭程度，15度以上的坡度对应超高陡峭程度；建立与所述坡度陡峭程度一一对应的所述分段函数，以构建由所述分段函数组成的所述函数模型。

在一个例子中，所述根据所述预测滑动距离对所述割草机的定位进行修正，包括：通过将所述预测滑动距离补偿到所述割草机的实时定位地图上，从而对所述割草机的定位进行修正。

在一个例子中，所述割草机的实时定位地图为二维平面地图。

在一个例子中，所述割草机的轮子的材质是橡胶材质，并且所述割草机的轮子采用了齿轮型结构设计。

在本实施方式中，采集沿着预设的运行轨迹运行的割草机的俯仰角和翻滚角；根据所述割草机的俯仰角和翻滚角，计算所述割草机当前所处位置的坡度；获取所述割草机所处位置的动摩擦因数；根据所述割草机当前所处位置的坡度、预设的所述割草机的参数和所述割草机所处位置的动摩擦因数计算所述割草机的预测滑动距离；根据所述预测滑动距离对所述割草机的定位进行修正。上述方式仅通过低成本的惯性测量单元传感器和轮式编码器便可以实现，在保证了机器人在户外定位的精度的同时，还能通过传感器采集数据实时修正定位，从而减小定位误差，提升地图整体的精度和机器的工作效率。

不难发现，本实施方式为与上述方法实施方式相对应的装置实施例，本实施方式可与上述方法实施方式互相配合实施。上述方法实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在上述方法实施方式中。

值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。

本发明的另一实施方式涉及一种电子设备，如图8所示，包括至少一个处理器801；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器802；其中，存储器802存储有可被至少一个处理器801执行的指令，指令被至少一个处理器801执行，以使至少一个处理器801能够执行如上述的坡道定位方法。

其中，存储器802和处理器801采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器801和存储器802的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器801处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器801。

处理器801负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器802可以被用于存储处理器801在执行操作时所使用的数据。

本发明另一实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述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-OnlyMemory)、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。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。