基于模型及机器视觉的低成本六轴串联机器人控制系统

技术领域

本发明涉及多关节机器人的控制技术，尤其涉及一种基于模型及机器视觉的低成本六轴串联机器人控制系统。

背景技术

随着机器人在工业生产中的应用越来越广泛，机器人也成为了近年来的研究热点，但是目前机器人控制这方面的很多技术并没有开放。这一方面会导致研究者前期投入巨大，而且个性化的功能也不能有效的开发。另一方面，在机器人控制技术上的壁垒会导致这个领域的门槛变高。造成这种情况的原因，主要也是由于机器人大多应用于工业现场，工业上对于机器人的实时性要求极高，不仅是出于生产效率上的考虑，还是对于生产安全上的要求，都对机器人的控制方案提出了较高的要求。

但随着越来越多的科研院所、研究机构和技术公司的加入，技术人员群体又希望能够在满足工业机器人控制方案开发需求的同时，还能进一步实现个性化设计并缩短开发周期、提升开发效率并提高控制方案的实时性，从而扩大开发者群体的规模。

发明内容

本发明的实施例提供一种基于模型及机器视觉的低成本六轴串联机器人控制系统，能够降低开发的周期，提高了开发效率，还能满足机器人控制的实时性要求。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明的实施例提供的基于模型及机器视觉的低成本六轴串联机器人控制系统，其组成部分至少包括：图像采集装置(1)、宿主机(2)、目标机(3)、数据采集卡(4)、总线控制模块(5)和关节电机模块(6)；

图像采集装置(1)与宿主机(2)相连接，宿主机(2)与目标机(3)相连接，目标机(3)与数据采集卡(4)通过总线连接，数据采集卡(4)与总线控制模块(5)连接，总线控制模块(5)与关节电机模块(6)通过控制总线相连接；

图像采集装置(1)包括：摄像头、电源线和数据传输线，图像采集装置(1)用于对六轴串联机器人进行拍摄并将图像上传至宿主机(2)；

宿主机(2)用于对所述六轴串联机器人进行手眼标定，并根据工件位置确定所述六轴串联机器人末端执行器所达到的最终位置；

目标机(3)内安装并运行实时内核，在实时内核环境下运行的程序运算后所输出的数据，向宿主机(2)传输，其中，目标机(3)所输出的数据包括：通过运算得到各关节电机的位置信息、速度信息和加速度信息；

数据采集卡(4)的组成部分至少包括：主控芯片和通信接口芯片；

总线控制模块(5)通过控制总线将目标机(3)所输出的数据传输至各个关节电机模块(6)，其中，每一个关节电机模块(6)的组成部分至少包括了：电机控制单元(6-1)、电机驱动单元(6-2)、电机本体(6-3)和编码器(6-4)，编码器(6-4)分别连接电机控制单元(6-1)和电机本体(6-3)，电机控制单元(6-1)与电机驱动单元(6-2)连接，与电机驱动单元(6-2)连接电机本体(6-3)；

电机控制单元(6-1)用于接收由目标机(3)所输出的数据，进行滤波处理后生成PWM波或者SVPWM波发送给电机驱动单元(6-2)。

第二方面，本发明的实施例提供的方法，包括：

步骤1、通过图像采集装置(1)拍摄六轴串联机器人和工件，并对六轴串联机器人进行手眼标定；

步骤2、利用所拍摄的拍摄确定工件的位置信息，并将工件的位置信息发送至宿主机(2)；

步骤3、宿主机(2)根据工件位置确定所述六轴串联机器人末端执行器所达到的最终位置信息；

步骤4、宿主机(2)将所述最终位置信息传输至目标机(3)，由目标机(3)利用所述最终位置信息得到驱动信息；

步骤5、目标机(3)将所述驱动信息传送至数据采集卡(4)，数据采集卡(4)通过总线控制模块(5)将驱动信息发送至关节电机模块(6)；

步骤6、关节电机模块(6)根据所述驱动信息控制关节电机模块(6)的电机本体(6-3)。

本发明实施例提供的基于模型及机器视觉的低成本六轴串联机器人控制系统，设计一种双机架构的交互方式，即在六轴串联机器人控制过程中，采用宿主机(2)与目标机(3)交互的方式进行控制，其中，宿主机(2)和目标机(3)都属于计算机设备，其中，宿主机(2)可以理解为运行各类软件程序的PC机。目标机(3)则可以是工控机，用于装载实时内核，实时内核中运行实时环境，用于下载并运行来自宿主机(2)的代码，并在宿主机(2)上维护这些代码。本实施例主要应用于六轴串联机器人，可以直控制6个关节电机模块(6)，无需使用运动控制柜进行间接控制，提高了实时性。

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它的附图。

图1为本发明实施例提供的六轴串联机器人实时控制系统的架构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种可能的双机模式示意图；

图3为本发明实施例提供的控制总线示意图；

图4为本发明实施例提供的数据采集卡与目标机的通信方式示意图；

图5为本发明实施例提供的具体实例中的简化电流环框图；

图6为本发明实施例提供的具体实例中的分数阶控制系统结构图；

图7为本发明实施例提供的具体实例中的K

图8为本发明实施例提供的具体实例中的开环传递函数Bode图的示意图。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。下文中将详细描述本发明的实施方式，所述实施方式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方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

本发明实施例提供一种基于模型及机器视觉的低成本六轴串联机器人控制系统，如图1所示，其组成部分至少包括：图像采集装置(1)、宿主机(2)、目标机(3)、数据采集卡(4)、总线控制模块(5)和关节电机模块(6)。

图像采集装置(1)与宿主机(2)相连接，宿主机(2)与目标机(3)相连接，目标机(3)与数据采集卡(4)通过总线连接，数据采集卡(4)与总线控制模块(5)连接，总线控制模块(5)与关节电机模块(6)通过控制总线相连接。

图像采集装置(1)包括：摄像头、电源线和数据传输线，图像采集装置(1)用于对六轴串联机器人进行拍摄并将图像上传至宿主机(2)。摄像头可以采用单目摄像头或者多目摄像头，数据传输线可以采用基于USB、PCI等协议的数据传输标准。

宿主机(2)用于对所述六轴串联机器人进行手眼标定，并根据工件位置确定所述六轴串联机器人末端执行器所达到的最终位置。在宿主机(2)的软件环境采用RTW(realtime workspace，实时工作仿真平台)。实际应用中，图像处理算法和六轴串联机器人的轨迹规划以及控制算法通过在宿主机(2)基于模型的模式进行编写，并传输至目标机(3)中，在目标机(3)的实时内核环境下运行，将六轴串联机器人的运行数据反馈至宿主机(2)。

实际应用中，宿主机(2)采用RTW的双机模式，将目标机(3)转换为一个实时控制系统，实现系统对串联机器人实时控制的功能。如图2所示，在本实时例中，双机模式下的宿主机(2)与目标机(3)通过网线连接，遵守TCP/IP协议，在另一种实施例中，双机模式下的宿主机(2)与目标机(3)通过RS232串口连接，遵守RS232协议。

在宿主机(2)中以基于模型的方式编写图像处理算法以及控制算法，并通过以太网或串口通信传输至目标机(3)，使得算法程序在目标机(3)的Real-Time实时内核环境下运行，运行数据再通过以太网或串口通信传输至宿主机(2)中。在宿主机(2)中基于模型进行算法编写，模型可以是Simulink模型，包括图像处理算法模型、控制算法模型。图像处理模型包括对六轴串联机器人的手眼标定以及根据工件位置给出六轴串联机器人末端执行器最终达到的位置。控制算法模型包括六轴串联机器人运动正逆解模型。

目标机(3)内安装并运行实时内核，在实时内核环境下运行的程序运算后所输出的数据，可以通过以太网或串口通信向宿主机(2)传输，其中，目标机(3)所输出的数据包括：通过运算得到各关节电机的位置信息、速度信息和加速度信息。

数据采集卡(4)的组成部分至少包括：主控芯片和通信接口芯片或集成通信协议的IP核。

总线控制模块(5)通过控制总线将目标机(3)所输出的数据传输至各个关节电机模块(6)，其中，每一个关节电机模块(6)的组成部分至少包括了：电机控制单元(6-1)、电机驱动单元(6-2)、电机本体(6-3)和编码器(6-4)，编码器(6-4)分别连接电机控制单元(6-1)和电机本体(6-3)，电机控制单元(6-1)与电机驱动单元(6-2)连接，与电机驱动单元(6-2)连接电机本体(6-3)。

电机控制单元(6-1)用于接收由目标机(3)所输出的数据，进行滤波处理后生成PWM波或者SVPWM波发送给电机驱动单元(6-2)。

本实施例六轴串联机器人为六轴串联机器人，摄像头通过USB与宿主机(2)相连接，宿主机(2)与目标机(3)通过以太网或串口连接，目标机(3)与数据采集卡(4)通过PCI/PCIe/ISA总线连接，数据采集卡(4)通过总线与关节电机模块(6)相连接。在宿主机(2)的MATLAB上基于模型的模式编写机器人的图像处理和控制算法模型，将模型运行在目标机(3)的实时操作内核下，该内核是经过裁剪后的实时内核，其最基本的运行系统是DOS系统，因此在目标机(3)上安装DOS系统。宿主机(2)与目标机(3)之间通过TCP/IP或串口进行通讯，两者之间可以进行数据交换，宿主机(2)下载控制程序和控制参数，目标机(3)运行控制程序并回传实时数据，如实时位置、实时速度等反馈到宿主机(2)中，宿主机(2)上可以对实时数据进行监控。目标机(3)上安装数据采集卡(4)，数据采集卡(4)与各关节电机模块(6)间采用EtherCAT/CAN等总线进行连接，数据采集卡(4)采集机器人各关节电机的运行数据，并通过PCI/PCIe/ISA总线将信息传送至目标机(3)中。该系统可实现对机器人的实时控制功能。

本实施例的设计思路在于，设计一种双机架构的交互方式，即在六轴串联机器人控制过程中，采用宿主机(2)与目标机(3)交互的方式进行控制，其中，宿主机(2)和目标机(3)都属于计算机设备，其中，宿主机(2)可以理解为运行各类软件程序的PC机。目标机(3)则可以是工控机，用于装载实时内核，实时内核中运行实时环境，用于下载并运行来自宿主机(2)的代码，并在宿主机(2)上维护这些代码。本实施例主要应用于六轴串联机器人，可以直控制6个关节电机模块(6)，无需使用运动控制柜进行间接控制，提高了实时性。

具体的，电机控制单元(6-1)还用于将编码器(6-4)输出的运行数据通过控制总线上传总线控制模块(5)并反馈至数据采集卡(4)，再由数据采集卡(4)将运行数据上传至目标机(3)，以便于进一步参与下一时刻的运算，形成对六轴串联机器人的实时控制。关节电机模块(6)，包括电机控制单元、电机驱动单元、编码器以及电机本体。其中，电机控制单元连接控制总线，接收由目标机(3)发出的各驱动信息，经过处理生成PWM波或者SVPWM波发送给电机驱动单元。电机驱动单元根据收到的PWM波或者SVPWM波控制关节电机转动。

数据采集卡(4)中采用的主控芯片包括：ZYNQ芯片；也可以采用FPGA芯片和DSP芯片中的至少一种；数据采集卡(4)中采用的通信接口芯片包括：PCI芯片、PCIE芯片和ISA芯片中的至少一种，以及PHY芯片。数据采集卡(4)与目标机(3)之间通过通信总线建立连接，所述通信总线包括：PCI总线、PCIE总线和ISA总线中的至少一种；数据采集卡(4)与各个关节电机的电机控制单元之间建立连接，建立连接的方式包括：EtherCAT总线也可以采用CAN总线。例如：如图3所示，在本实例中数据采集卡(4)的主控芯片采用的是ZYNQ芯片，芯片主要分为PL部分与PS部分。在本实例中PL部分负责与PCI9054芯片进行通信，PS部分移植了Linux内核作为EtherCAT的主站来负责与各关节电机模块(6)进行通信。如图4所示，在本实例中，目标机(3)与数据采集卡(4)之间通过PCI总线进行连接，采用的是集成了PCI总线协议的PCI9054芯片。在另一种实施例中，数据采集卡(4)采用的主控芯片是ZYNQ芯片，其中PL部分采用IP核的方式完成PCI通信设计，直接与目标机(3)进行通信；PS部分则与带有EtherCAT主站协议的可移植硬件模块相连接，与各关节电机模块(6)进行通信。进一步可选的，数据采集卡(4)采用的主控芯片是FPGA芯片，芯片与目标机(3)之间的通信通过集成PCI总线协议的PCI芯片。在另一种实施例中，在FPGA芯片中采用IP核的方式完成PCI通信设计，目标机(3)进行通信。

本发明采用双机模式，可以在宿主机(2)上安装Windows等可视化视窗的系统，并运行模拟仿真。目标机(3)上不需要安装可视化视窗的操作系统，可以安装最小DOS系统。数据采集卡(4)是安装在目标机(3)的卡槽上。与一般的机器人控制系统相比，程序修改方便，修改后的测试也很便捷。由双机模式搭建的半实物仿真平台，能够满足系统的实时性，同时在程序的验证上也给了研发者充分的便利，这样研发者就能在做算法上的创新与优化上更得心应手。同时，本发明还融合了机器人视觉，与现今的研究前沿相契合，在保证机器人能更灵活应对操作现场复杂性的前提下，还可以让研发者将视觉与控制相结合，研究出更高级、更新颖、更符合市场与研究的算法。

本实施例中，还提供一种控制方法，应用于上述控制系统，所述控制方法包括：

步骤1、通过图像采集装置(1)拍摄六轴串联机器人和工件，并对六轴串联机器人进行手眼标定。

步骤2、利用所拍摄的拍摄确定工件的位置信息，并将工件的位置信息发送至宿主机(2)。

步骤3、宿主机(2)根据工件位置确定所述六轴串联机器人末端执行器所达到的最终位置信息。

步骤4、宿主机(2)将所述最终位置信息传输至目标机(3)，由目标机(3)利用所述最终位置信息得到驱动信息。

步骤5、目标机(3)将所述驱动信息传送至数据采集卡(4)，数据采集卡(4)通过总线控制模块(5)将驱动信息发送至关节电机模块(6)。其中，在本实例中数据采集卡(4)的主控芯片采用的是ZYNQ芯片，PL部分负责与PCI9054芯片进行通信，PS部分移植了Linux内核作为EtherCAT的主站来负责与各关节电机模块(6)进行通信。数据采集卡(4)通过控制总线将驱动信息发送至电机控制单元，在本实施例中，采用的是EtherCAT总线。

步骤6、关节电机模块(6)根据所述驱动信息控制关节电机模块(6)的电机本体(6-3)。其中，根据所述驱动信息生成PWM波或者SVPWM波传送至电机驱动单元，从而控制电机转动，同时反馈。

进一步的，在执行S1之前，还包括：在宿主机(2)中加载数据采集卡(4)的驱动函数。之后将所建立的模型下载值目标机(3)并运行。其中，宿主机(2)采用RTW的双机模式，并在宿主机(2)中建立模型，所建立的模型包括控制算法模型。还可以进一步包括图像处理模型和轨迹规划模型。

本实施例中，搭建基于模型和图像的多关节机器人实时控制方式，例如：可以搭建RTW/xPCtarget实时仿真平台，宿主机(2)与目标机(3)进行通信，并进行通信测试。在宿主机(2)中编写数据采集卡(4)的驱动函数，并封装和测试。宿主机(2)采用Matlab/Simulink/RTW/xPCTarget的双机模式，在宿主机(2)中搭建基于Simulink模型，Simulink模型包括图像处理模型、控制算法模型。将图像处理与控制算法下载并运行在目标机(3)中。

具体的，所述控制算法模型，运行在宿主机(2)建立的整数阶PI控制器上，包括电流环整数阶控制器和速度环分数阶控制器。所述控制算法模型包括建立在电流环整数阶控制器上的电流环传递模型和速度环分数阶控制器上的分数阶微分模型。例如：在宿主机中设计矢量控制模型，采用双闭环控制方法，即速度环与电流环。编码器获取电机的电角度和速度，并由电机控制单元将数据实时反馈至数据采集卡，数据采集卡通过总线将数据传输至目标机，并参与目标机从宿主机下载的程序运行。电机的速度信息传输给速度环PI控制器，速度环的输出是定子电流，该定子电流为参考输入电流，得到后进入双闭环控制系统的内环，即电流环。电路中实际的定子电流经过Clarke变换和Park变换后与速度环PI控制器计算得来的定子电流相比较，其差值经过电流PI控制器获得理想信号，控制信号再通过Park逆变换，经过SVPWM产生6路3对互补对称带死区的PWM信号，该信号通过数据采集卡传输至电机控制单元，再由电机控制单元传输至电机驱动单元，由电机驱动单元驱动各关节电机，形成一个闭环。

在本发明中控制算法模块的核心是电流环整数阶控制器的设计与速度环分数阶控制器。本发明电流环采用整数阶PI控制器。永磁同步电机d轴和q轴电压的耦合项影响电机的控制性能，本发明使用d轴电流为零的控制策略抵消该耦合,下面对电流环进行简化处理，电流环节可由图5表示。其中电流环传递函数可以表示为：

式中，

i

在交叉频率附近，对式(6-11)可以作如下近似处理：

式中

T

代入以上关系式，式(6-11)电流环传递函数可以近似为：

由于T

在本实施例中，速度环采用分数阶PI控制器。如同整数阶系统，分数阶系统也可以用分数阶微分方程来描述，对于分数阶线性定常单输入单输出系统，其微分方程描述为：

其中，D

可得到分数阶微分方程的传递函数为：

为了更好了解分数阶控制器的特性，下面进行典型环节的分数阶传递函数分析。

积分环节的传递函数如式(6-32)所示：

其中，λ为分数阶的阶次。

当分数阶的阶次λ为1时，Bode图的幅频特性曲线的斜率为-20dB，相角为-90°，当λ在0到1之间时，积分环节的传递函数

Bode图的幅频特性曲线的斜率为-20λdB，相角为-90°λ，因此，当0<λ<1时，中频段的斜率小于20dB，由于当斜率变小时，对应截止频率变大，则系统的稳定性越好，在截止频率方面，截止频率越大，系统的响应速度也越快，因此，分数阶积分环节在稳定性和响应速度方面比整数阶积分环节具有优势。

微分环节的传递函数如式所示：

G(s)＝s

当分数阶的阶次λ为1时，Bode图的幅频特性曲线的斜率为20dB，相角为90°，当0<λ<1时，伯德图的幅频特性曲线的斜率为20λdB，相角为90°λ，因此，当0<λ<1时，可以看出中频段的斜率小于20dB，因此，与分数阶积分一样，分数阶微分环节在系统稳定性和响应速度方面的比整数阶积分环节性能更优。

惯性环节的传递函数如式(6-34)所示：

分数阶惯性环节的幅频特性曲线的斜率比整数阶惯性环节的幅频特性曲线斜率要小，因此，系统稳定性和快速性更好，同时根据截至频率可以看出分数阶截至频率更高，也可以证明分数阶系统快速性更好。根据相频特性曲线可以看出，分数阶惯性环节比整数阶惯性环节稳定裕度更大。

综合三个典型环节可以看出，分数阶PI

本发明设计永磁同步电机的速度外环分数阶PI

由式(6-35)建立如图6所示的永磁同步电机矢量控制中的系统结构图。

图6中P(s)为永磁同步电机的传递函数，由图6可知，永磁同步电机的传递函数P(s)可以近似化简为：

其中：

本发明给定系统截止频率和相角裕度分别为ω

(1)相角裕度条件：

(2)鲁棒性条件：

(3)幅值条件：

|G(jω

被控对象的相频特性和幅频特性分别为：

分数阶PI

因此，分数阶PI

开环传递函数为G(s)＝C(s)P(s)，根据式(6-38)、式(6-41)和式(6-44)，得：

由上式可得K

根据系统开环增益变化的鲁棒性条件和式(6-46)，可得：

由上式可得K

式中：

根据幅值条件、式(6-42)和式(6-45)可以得到K

根据(6-47)和(6-49)两个关系式，作出两个关系式的曲线图，由曲线图的交点求解K

由两条曲线的交点得λ＝0.6、K

根据系统的开环传递函数，绘制G(s)的Bode图，如图8所示。

从Bode图中可以看到，系统的截止频率和相位裕度都满足设计要求，在截止频率处相位曲线是平的，并且满足式(6-39)、式(6-39)和式(6-40)的参数整定规则要求。

具体的，通过建立图像处理模型实现的图像处理的环节，具体可以包括以下步骤：对图像采集装置(1)采集到的图像进行滤波，包括但不限于中值滤波和均值滤波。

将滤波后的图像的RGB颜色空间，转化为HSV颜色空间。

遍历图像中的每一个像素点，并通过HSV色彩空间判断像素点颜色。

如果像素点颜色不符合特征颜色，则将像素点颜色设置成白色，如果像素点颜色符合特征颜色，则不对像素点进行处理，反之将像素点颜色设置成白色。

将经过S34处理后的图像进行二值化处理，还可以进一步将二值化图像进行形态学处理，所述形态学处理的环节至少包括：腐蚀和膨胀处理。

对经过形态学处理的图像进行Blob分析，识别出所述目标物体的形状，并提取所述目标物体的中心点位置。

所建立的模型还包括图像处理模型，其中，所述图像处理模型用于利用图像坐标系坐标对应机器人基坐标系的转换模型，获取所述目标物体在六轴串联机器人的基坐标系下的三维坐标，其中，所述转换模型包括：

其中，

本实施例中，包括图像采集装置(1)、宿主机(2)、目标机(3)、数据采集卡(4)、总线控制模块(5)和关节电机模块(6)。图像采集装置(1)与宿主机(2)相连接，数据采集卡(4)装载在目标机(3)上，总线控制模块(5)与数据采集卡(4)相连；关节电机模块(6)包括关节电机控制单元(6-1)和关节电机驱动单元(6-2)，关节电机控制单元(6-1)与关节电机驱动单元(6-2)相连接，关节电机模块(6)为若干个；总线控制模块(5)通过控制总线与关节电机模块(6)相连接。本发明采用RTW作为图形化编程语言，具有编程效率高、界面友好直观的特点，同时采用模块化分布式的控制方式，搭建整个机器人的控制模型，完成机器人的视觉控制、轨迹规划、关节驱动部分。本发明提供了一种基于模型和图像的六轴串联机器人实时控制系统，该控制系统适用于串联、并联和混联机器人。其中，通过搭建RTW实时仿真平台来控制机器人，同时在目标机(3)上还装有实时内核。这样的设计不仅满足了机器人控制在实时性上的要求，而且还降低了开发的成本。由于机器人应用场景的复杂性，本发明还应用了机器人视觉，这样就可以适应多变环境，同时也给了研发者图像处理以及路径规划个性化开发的空间。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。