基于高精地图的路径规划方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及车辆驾驶技术领域，具体而言，涉及一种基于高精地图的路径规划方法、装置及电子设备。

背景技术

智能驾驶作为智能汽车的大脑，是实现汽车产业“智能化”至为重要的一环。智能驾驶技术的量产落地，即智能驾驶汽车在道路上的可靠行驶，验证了智能驾驶领域良好的发展前景。智能驾驶对地图的精度要求更高，因此，需要依赖高精地图以便于自动驾驶。其中，高精地图记录了地图覆盖区域的车道级信息，包括车道信息以及相关的对象信息。高精地图的格式包括Opendrive,Shapefile,NDS(Navigation Data Standard，导航数据标准))等。目前，现有的车道级路径规划，通常是在高精地图中，基于车道级别的路径进行路径规划，若一条道路包含多条车道，则会大大增加数据运算量，从而对车辆的运算处理性能要求高。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种基于高精地图的路径规划方法、装置及电子设备，能够降低规划车道级的全局路径时的运算量，改善路径规划时对车辆的运算处理性能要求高的问题。

为实现上述技术目的，本申请采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于高精地图的路径规划方法，所述方法包括：

获取本车的当前位置信息及目的地信息；

在预存的高精地图上确定与所述当前位置信息对应的起始节点，以及与所述目的地信息对应的目的节点，其中，所述高精地图为解析Shapefile格式的地图数据得到的，且所述高精地图中具有与道路和停车位对应的多个道路节点，所述起始节点和所述目的节点为所述多个道路节点中的任意两个节点；

根据预设路径搜索算法，从所述高精地图中确定由所述起始节点至所述目的节点的道路全局路径，所述道路全局路径包括由至少一段道路形成的路径；

基于预存的道路与车道的对应关系，将道路全局路径转换为由车道形成的车道全局路径，以作为本车行驶的路径。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在预存的高精地图上确定与所述当前位置信息对应的起始节点，以及与所述目的地信息对应的目的节点，包括：

在所述高精地图上将距离所述当前位置信息最近的道路节点确定为所述起始节点，以及将距离所述目的地信息最近的道路节点确定为所述目的节点。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在根据预设路径搜索算法，从所述高精地图中确定由所述起始节点至所述目的节点的道路全局路径之前，所述方法还包括：

在所述高精地图中，将所述当前位置信息所在的位置至所述起始节点的道路路径确定为第1段路径；

将所述起始节点至第2个道路节点的道路路径确定为第2段路径，其中，在所述高精地图的预设坐标系中，所述第2个道路节点为使得所述第1段路径的航向与所述第2段路径的航向的偏差小于180度，且与所述起始节点最近的道路节点；

将第i个道路节点至第i+1个道路节点的道路路径确定为第i+1段路径，其中，在所述高精地图的坐标系中，所述第i+1个道路节点为使得第i段路径的航向与所述第i+1段路径的航向的偏差小于180度，且与所述第i个道路节点最近的道路节点,i依次取大于等于2的整数，直至第i+1个道路节点为所述目的节点，以得到所述起始节点至所述目的节点的路网数据。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，根据预设路径搜索算法，从所述高精地图中确定由所述起始节点至所述目的节点的道路全局路径，包括：

根据预设路径搜索算法，从所述路网数据中确定一条由所述起始节点至所述目的节点的最短路径，以作为所述道路全局路径。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：

当所述车道全局路径中存在非直线路段，且在非直线路段中存在相邻道路节点间的距离超过预设距离时，根据预设插值算法，对所述非直线路段进行插值取点，得到插值后的车道全局路径，以使插值后非直线路段中的相邻道路节点间的距离小于所述预设距离；

将所述插值后的车道全局路径，作为本车行驶的目标路径。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：

控制本车沿所述车道全局路中每段车道对应的路径及航向行驶。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述预设路径搜索算法包括A星算法。

第二方面，本申请实施还提供一种基于高精地图的路径规划装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取本车的当前位置信息及目的地信息；

节点确定单元，用于在预存的高精地图上确定与所述当前位置信息对应的起始节点，以及与所述目的地信息对应的目的节点，其中，所述高精地图为解析Shapefile格式的地图数据得到的，且所述高精地图中具有与道路和停车位对应的多个道路节点，所述起始节点和所述目的节点为所述多个道路节点中的任意两个节点；

道路路径确定单元，用于根据预设路径搜索算法，从所述高精地图中确定由所述起始节点至所述目的节点的道路全局路径，所述道路全局路径包括由至少一段道路形成的路径；

转换单元，用于基于预存的道路与车道的对应关系，将道路全局路径转换为由车道形成的车道全局路径，以作为本车行驶的路径。

第三方面，本申请实施还提供一种电子设备，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行上述的方法。

第四方面，本申请实施还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的方法。

采用上述技术方案的发明，具有如下优点：

在本申请提供的技术方案中，高精地图为解析Shapefile格式的地图数据得到的，且高精地图中具有与道路和停车位对应的多个道路节点。本方案通过在预存的高精地图上确定与当前位置信息对应的起始节点，以及与目的地信息对应的目的节点；根据预设路径搜索算法，从高精地图中确定由起始节点至目的节点的道路全局路径，道路全局路径包括由至少一段道路形成的路径；基于预存的道路与车道的对应关系，将道路全局路径转换为由车道形成的车道全局路径，以作为本车行驶的路径。如此，能够实现基于Shapefile格式高精地图的路径规划。另外，相比于直接计算车道全局路径，本方案通过先确定道路级的路径，再将道路级的路径转换为车道级路径，计算量大大减少，能够改善路径规划时对车辆的运算处理性能要求高的问题。

附图说明

本申请可以通过附图给出的非限定性实施例进一步说明。应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例提供的基于高精地图的路径规划方法的流程示意图。

图2为本申请实施例提供的高精地图数据的可视化示意图。

图3为本申请实施例提供的A星算法栅格图转化后的路网的示意图。

图4为基于图2所示的地图的全局路径规划的仿真图。

图5为本申请实施例提供的基于高精地图的路径规划装置的框图。

图标：200-路径规划装置；210-获取单元；220-节点确定单元；230-道路路径确定单元；240-转换单元。

具体实施方式

以下将结合附图和具体实施例对本申请进行详细说明，需要说明的是，在附图或说明书描述中，相似或相同的部分都使用相同的图号，附图中未绘示或描述的实现方式，为所属技术领域中普通技术人员所知的形式。在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本申请实施例提供一种电子设备，电子设备可以包括处理模块及存储模块。存储模块内存储计算机程序，当计算机程序被所述处理模块执行时，使得电子设备能够执行下述基于高精地图的路径规划方法中的相应步骤。

电子设备为安装或部署在车辆上的硬件设备。电子设备还可以包括其他硬件模块或功能模块。例如，电子设备还可以包括用于对车辆进行定位的定位模块。定位模块可以采集车辆的实时位置数据，以便于车辆基于实时位置数据实现自动驾驶与路径规划。

在本实施例中，本车或车辆可以是，但不限于电动汽车或其他可以支持自动驾驶的汽车。

请参照图1，本申请还提供一种基于高精地图的路径规划方法(以下简称为路径规划方法)，可以应用于上述的电子设备，由电子设备执行或实现方法的各步骤。其中，路径规划方法可以包括如下步骤：

步骤110，获取本车的当前位置信息及目的地信息；

步骤120，在预存的高精地图上确定与所述当前位置信息对应的起始节点，以及与所述目的地信息对应的目的节点，其中，所述高精地图为解析Shapefile格式的地图数据得到的，且所述高精地图中具有与道路和停车位对应的多个道路节点，所述起始节点和所述目的节点为所述多个道路节点中的任意两个节点；

步骤130，根据预设路径搜索算法，从所述高精地图中确定由所述起始节点至所述目的节点的道路全局路径，所述道路全局路径包括由至少一段道路形成的路径；

步骤140，基于预存的道路与车道的对应关系，将道路全局路径转换为由车道形成的车道全局路径，以作为本车行驶的路径。

下面将对路径规划方法的各步骤进行详细阐述，如下：

在步骤110中，本车上的电子设备可以通过定位模块，采集本车的当前位置信息，以作为本车的实时位置坐标。目的地信息可以由车主用户根据实际情况，通过触发HMI(Human Machine Interface，人机界面)模块灵活选择。例如，目的地信息可以为在停车场中的一个指定停车位。

示例性地，针对住宅小区的停车场，若为私人的停车位，则车主用户可以根据自身的车位在停车库中的位置，在高精度地图中指定相应的停车位以作为目标车位，目标车位的位置信息即为目的地信息。

若停车位不属于私人停车位，可以供其他车主灵活停放车辆时。目的地信息可以是任一空置的停车位的位置信息。

在步骤120中，在Shapefile格式的地图数据中，每个Object主要包含三类文件：.shp,.shx,.dbf。本实施例可以使用开源工具QGIS，对地图数据进行可视化显示，使用python库pyshp，对Shapefile格式的地图数据进行软件解析与存储。解析后得到的高精地图的一种示意图可以如图2所示。Shapefile格式的地图数据中预先记录有相应的道路节点(node)，通过对地图数据进行解析后，在所呈现的高精地图中，具有与道路和停车位对应的多个道路节点。起始节点和目的节点可以为多个道路节点中的任意两个节点。

例如，步骤120可以包括：在所述高精地图上将距离所述当前位置信息最近的道路节点确定为起始节点，以及将距离所述目的地信息最近的道路节点确定为目的节点。

在步骤130之前，若高精地图未被转化成有向的路网数据，则需要将高精地图转换为路网数据。例如，在步骤130之前，方法还可以包括：

在所述高精地图中，将所述当前位置信息所在的位置至所述起始节点的道路路径确定为第1段路径；

将所述起始节点至第2个道路节点的道路路径确定为第2段路径，其中，在所述高精地图的预设坐标系中，所述第2个道路节点为使得所述第1段路径的航向与所述第2段路径的航向的偏差小于180度，且与所述起始节点最近的道路节点；

将第i个道路节点至第i+1个道路节点的道路路径确定为第i+1段路径，其中，在所述高精地图的坐标系中，所述第i+1个道路节点为使得第i段路径的航向与所述第i+1段路径的航向的偏差小于180度，且与所述第i个道路节点最近的道路节点,i依次取大于等于2的整数，直至第i+1个道路节点为所述目的节点，以得到所述起始节点至所述目的节点的路网数据。

可理解地，所述高精地图的预设坐标系可以根据实际情况灵活确定，可以用于计算当前路段的航向与下一路段的航向的偏差角度。偏差角度可以为当前航向沿顺时针方向与下一航向的偏差角度。

在本实施例中，电子设备部可以获取到目标车位附近的道路(link)。电子设备可以根据距离最短原则，在高精地图中，选择距离目标车位(目的地)最近的poi，根据高精地图中预先记录的poi与道路(link)的对应关系，即得到目标车位最近的道路(link)。如此，有利于从起始节点快速找到能到达离目标车位最近的道路的路径。

在本实施例中，电子设备可以根据本车当前位置最近node(指起始节点)选择下一个node。选择的下一个node的方式可以为：计算当前位置与第一个node的航向(第一航向)，以及第一个node与下一个node的航向(第二航向)，在所述高精地图的坐标系中，若两者航向偏差小于180度(比如，第一航向沿顺时针方向，与第二航向的偏差角度小于180°)，则将所选择node作为下一个目标node。若第一航向沿顺时针方向，与第二航向的偏差角度超过180°，则重新选择下一节点，以使所选择的下一节点满足航向偏差小于180度。如此，可以得到起始节点至目的节点的路网数据，可以如图3所示。

在本实施例中，图3所示的路网数据即为一种有向的栅格图，每条路段具有相应的距离信息。比如，在图3中，包括8个道路节点，在相连的两个节点之间的连线上的数字可理解为该段路径的距离。1号节点作为起始节点，8号节点作为目的节点(即为终点)。

在将高精度地图，基于起始节点和目的节点转换为栅格图的路网数据后，便可以基于下述的步骤130，从路网数据中，快速确定一条起始节点至目的节点的最短路径。

在步骤130中，预设路径搜索算法可以是但不限于A星算法(指A*算法)，或者其他路径规划算法，可以用于计算路网数据中任意两个节点之间的最短路径，这里不作具体限定。

步骤130可以包括：根据预设路径搜索算法，从所述路网数据中确定一条由所述起始节点至所述目的节点的最短路径，以作为所述道路全局路径。

可理解地，在将Shapefile地图数据导入QGIS可视化工具后，可视化界面显示的高精地图的道路存在若干离散的节点(node),离散节点将连续的道路分隔成长度不等的道路(link)，如图2所示。然后，可以利用A星算法，基于栅格图实现全局搜索，实质为基于节点的有向图搜索，如图3所示。基于栅格图中的各路段，可将每段Link抽象成有向图对应的节点，从而遍历节点，利用A星算法实现基于道路的全局路径规划。请参照图4，为基于图2所示的地图的全局路径规划的一种仿真图，所示的全局路径为基于车道的全局路径，其中，图4中地图中横纵和纵轴中数字的单位均为米，表示地图的长与宽。

道路全局路径规划的实现过程可以为：在路网数据中，从起始节点往目的节点进行路径搜索，获得第一条目标道路(link)，遍历路网数据中的后续所有的道路(link)，直到搜索到距离目标车位最近的道路(link)。存储搜索到的目标道路(link)信息，并选择所有路径中的最短路径作为基于link的全局路径，该全局路径即为道路全局路径。

在步骤140中，道路与车道的对应关系为预先根据实际情况灵活设置的。可理解地，两个相邻且相连的道路节点之间的路径即为一段道路，每段道路可以设置有唯一编号，若一段道路具有多条并列的车道时，每条车道可以设置有车道标识，以便于进行区分。每段道路的唯一编号与该道路的车道标识相关联。

可理解地，本方案通过先确定道路级的路径，再将道路级的路径转换为车道级路径，需要路径计算的基础数据仅为1条道路的节点及路段，其中，将道路级的路径转换为车道级路径所需的运算量较少。而现有的在基于车道级的地图路径、节点等数据，直接计算车道全局路径时，若道路包含N条车道(N为大于1的整数)，则需要进行路径计算的基础数据便为N条车道各自的节点及路段，基础数据是本方案的N倍，而运算量会呈指数级增长。因此，本申请提供的方法，有利于降低路径规划过程中的数据计算量。

在进行车道级的路径转换时，本车的当前位置信息包括本车当前所在的车道位置。即，当前位置信息包括本车在道路上的车道编号。如此，便可以基于预存的道路与车道的对应关系，将道路全局路径转换为由车道形成，且与本车当前所在车道对应的车道全局路径。

示例性地，电子设备可以根据道路全局路径中的每段道路(link)信息获取对应的车道(lane)信息，由于每条道路(link)对应一条或多条车道(lane)，再结合本车当前所在的车道，判断车道(lane)“LANE_NO”属性，即可获得第一段道路(link)对应的车道(lane)。在后续车道选择时，可以结合车道全局路径的整体走向，灵活选择相应的车道，从而可以实现车道级全局路径的规划。其中，“LANE_NO”属性可理解为车道的编号。

作为一种可选的实施方式，方法还可以包括：

当所述车道全局路径中存在非直线路段，且在非直线路段中存在相邻道路节点间的距离超过预设距离时，根据预设插值算法，对所述非直线路段进行插值取点，得到插值后的车道全局路径，以使插值后非直线路段中的相邻道路节点间的距离小于所述预设距离；

将所述插值后的车道全局路径，作为本车行驶的目标路径。

可理解地，预设距离可以根据实际情况灵活确定，例如，预设距离可以为0.3米。在自动驾驶过程中，通常需要基于所确定的车道全局路径，实时地调整车辆的航向。若车道全局路径全程为直线路段，则在自动驾驶过程中，可以维持车辆的航向不变。若车道全局路径中存在弯曲的路段，且弯曲路段中相邻节点之间的间距较大时，需要进行插值运算，以在弯曲路段中增加新的节点，并基于新的节点重新规划车辆在每段车道上的航向。

在本实施例中，为实现更精准的控车效果，可以将车道全局路径中的节点间距设置为小于0.3m，每个节点包括路径点对应的航向和曲率。从QGIS可视化界面知(如图2所示)，车道(lane)上的节点是不均匀的，若要获得均匀轨迹点，可以采用预设插值算法，在车道全局路径进行插值取点。在车道全局路径中，存在在直道和弯道两种场景，对应的曲率和航向取值不同。在直道上：曲率为0，航向与第一个节点一致；在弯道上：对弯道进行插值，以添加新的节点，曲率与弯道路径保持一致，添加新的节点后，任一节点的航向可以为指向下一节点的方向。其中，预设插值算法可以根据实际情况灵活确定，这里不作具体限制。

作为一种可选的实施方式，方法还可以包括：控制本车沿所述车道全局路中每段车道对应的路径及航向行驶。

本车在计算出车道全局路径后，可以基于车道全局路径中每段车道的位置及航向，控制车辆按照每段车道的航向进行行驶，从而使得本车能够沿车道全局路径精准地行驶至目的地。比如，在停车场的应用场景中，通过上述的方法，有利于本车自动行驶至目标车位。

基于上述设计，本方案可以基于Shapefile矢量地图数据，通过抽象转换思路，将Shapefile地图上相邻两个node(道路上离散点)连接的link(道路)抽象成栅格图对应的节点与路径，通过对link搜索实现全局路径规划，最后根据link(道路)与lane(车道)属性关系，获取基于lane(车道)的全局路径。本发明使用开源可视化工具QGIS，结合python软件库pyshp，提取全局路径规划所需的基本地图元素，如：link(道路),lane(车道),poi(车位点),node(道路上离散点)等，并查找不同元素属性关系，从而获得不同地图元素关联关系，实现全局路径规划。本发明提供的方法不局限于应用在自动代客泊车(AVP)系统使用，也可推广应用于更高级别基于高精地图的智能驾驶系统。

请参照图5，本申请还提供一种基于高精地图的路径规划装置(以下简称路径规划装置)。路径规划装置200包括至少一个可以软件或固件(Firmware)的形式存储于存储模块中或固化在电子设备的操作系统(Operating System，OS)中的软件功能模块。处理模块用于执行存储模块中存储的可执行模块，例如路径规划装置200所包括的软件功能模块及计算机程序等。

路径规划装置200包括获取单元210、节点确定单元220、道路路径确定单元230及转换单元240，各单元具有的功能可以如下：

获取单元210，用于获取本车的当前位置信息及目的地信息；

节点确定单元220，用于在预存的高精地图上确定与所述当前位置信息对应的起始节点，以及与所述目的地信息对应的目的节点，其中，所述高精地图为解析Shapefile格式的地图数据得到的，且所述高精地图中具有与道路和停车位对应的多个道路节点，所述起始节点和所述目的节点为所述多个道路节点中的任意两个节点；

道路路径确定单元230，用于根据预设路径搜索算法，从所述高精地图中确定由所述起始节点至所述目的节点的道路全局路径，所述道路全局路径包括由至少一段道路形成的路径；

转换单元240，用于基于预存的道路与车道的对应关系，将道路全局路径转换为由车道形成的车道全局路径，以作为本车行驶的路径。

可选地，节点确定单元220可以用于：在所述高精地图上将距离所述当前位置信息最近的道路节点确定为所述起始节点，以及将距离所述目的地信息最近的道路节点确定为所述目的节点。

可选地，路径规划装置200还可以包括路网确定单元。在根据预设路径搜索算法，从所述高精地图中确定由所述起始节点至所述目的节点的道路全局路径之前，路网确定单元用于：

在所述高精地图中，将所述当前位置信息所在的位置至所述起始节点的道路路径确定为第1段路径；

将所述起始节点至第2个道路节点的道路路径确定为第2段路径，其中，在所述高精地图的预设坐标系中，所述第2个道路节点为使得所述第1段路径的航向与所述第2段路径的航向的偏差小于180度，且与所述起始节点最近的道路节点；

将第i个道路节点至第i+1个道路节点的道路路径确定为第i+1段路径，其中，在所述高精地图的坐标系中，所述第i+1个道路节点为使得第i段路径的航向与所述第i+1段路径的航向的偏差小于180度，且与所述第i个道路节点最近的道路节点,i依次取大于等于2的整数，直至第i+1个道路节点为所述目的节点，以得到所述起始节点至所述目的节点的路网数据。

可选地，道路路径确定单元230可以用于：根据预设路径搜索算法，从所述路网数据中确定一条由所述起始节点至所述目的节点的最短路径，以作为所述道路全局路径。

可选地，路径规划装置200还可以包括插值单元，用于：

当所述车道全局路径中存在非直线路段，且在非直线路段中存在相邻道路节点间的距离超过预设距离时，根据预设插值算法，对所述非直线路段进行插值取点，得到插值后的车道全局路径，以使插值后非直线路段中的相邻道路节点间的距离小于所述预设距离；将所述插值后的车道全局路径，作为本车行驶的目标路径。

可选地，路径规划装置200还可以包括控制单元，用于控制本车沿所述车道全局路中每段车道对应的路径及航向行驶。

在本实施例中，处理模块可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述处理模块可以是通用处理器。例如，该处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。

存储模块可以是，但不限于，随机存取存储器，只读存储器，可编程只读存储器，可擦除可编程只读存储器，电可擦除可编程只读存储器等。在本实施例中，存储模块可以用于存储高精地图、道路与车道的对应关系等。当然，存储模块还可以用于存储程序，处理模块在接收到执行指令后，执行该程序。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的电子设备的具体工作过程，可以参考前述方法中的各步骤对应过程，在此不再过多赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行如上述实施例中所述的路径规划方法。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)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，电子设备，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。

综上所述，本申请实施例提供一种基于高精地图的路径规划方法、装置及电子设备。高精地图为解析Shapefile格式的地图数据得到的，且高精地图中具有与道路和停车位对应的多个道路节点。本方案通过在预存的高精地图上确定与当前位置信息对应的起始节点，以及与目的地信息对应的目的节点；根据预设路径搜索算法，从高精地图中确定由起始节点至目的节点的道路全局路径，道路全局路径包括由至少一段道路形成的路径；基于预存的道路与车道的对应关系，将道路全局路径转换为由车道形成的车道全局路径，以作为本车行驶的路径。如此，能够实现基于Shapefile格式高精地图的路径规划。另外，相比于直接计算车道全局路径，本方案通过先确定道路级的路径，再将道路级的路径转换为车道级路径，计算量大大减少，能够改善路径规划时对车辆的运算处理性能要求高的问题。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置、系统和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置、系统和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。