自动驾驶车辆重现方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种自动驾驶车辆重现方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，出现了自动驾驶技术，自动驾驶技术属于无人驾驶，自动驾驶车辆上并没有人类主动操作，而是通过计算机系统进行操作。而自动驾驶车辆的自动驾驶事件对自动驾驶车辆的技术人员来说也比较重要，技术人员需要根据自动驾驶事件分析自动驾驶车辆的自动驾驶情况，而目前，自动驾驶车辆将自动驾驶事件上传至服务器，技术人员通过服务器上的自动驾驶事件进行分析，得到自动驾驶情况，但是这种方式，无法很直观地了解自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够直观地将自动驾驶车辆的自动驾驶事件呈现出来的自动驾驶车辆重现方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种自动驾驶车辆重现方法，该方法包括：

接收查询请求，查询请求携带时间信息；

获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件；

根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

在其中一个实施例中，接收查询请求之前，包括：采集自动驾驶车辆在各时间段内发生的候选自动驾驶事件，候选自动驾驶事件包括自动驾驶车辆的自动驾驶路线、自动驾驶车辆的派单情况以及自动驾驶车辆的驾驶状态数据，存储候选自动驾驶事件。

在其中一个实施例中，获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件，包括：根据时间信息从各时间段内发生的候选自动驾驶事件中筛选出目标时间段内的自动驾驶事件。

在其中一个实施例中，根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况，包括：获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据，在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据。

在其中一个实施例中，获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件之后，还包括：获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线，根据自动驾驶路线确定自动驾驶起始位置和自动驾驶终止位置，在地图上呈现自动驾驶车辆从自动驾驶起始位置行驶至自动驾驶终止位置的动画。

在其中一个实施例中，根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况之后，包括：从自动驾驶情况中确定异常自动驾驶数据，将异常自动驾驶数据推送至异常分析设备，以使异常分析设备对异常自动驾驶数据进行异常分析，得到异常自动驾驶分析结果。

在其中一个实施例中，从自动驾驶情况中确定异常自动驾驶数据，包括：获取自动驾驶情况对应的自动驾驶数据集，获取自动驾驶数据集中各自动驾驶数据对应的驾驶数据特征，根据驾驶数据特征从自动驾驶数据集中筛选出异常自动驾驶数据。

一种自动驾驶车辆重现装置，该装置包括：

接收模块，用于接收查询请求，查询请求携带时间信息；

获取模块，用于获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件；

显示模块，用于根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

接收查询请求，查询请求携带时间信息；

获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件；

根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收查询请求，查询请求携带时间信息；

获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件；

根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

上述自动驾驶车辆重现方法、装置、计算机设备和存储介质，服务器接收查询请求，查询请求携带时间信息；获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件；根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。通过向服务器发送查询请求，根据查询请求查找与时间信息匹配的自动驾驶事件，在地图上以动画的行驶将自动驾驶事件展示出来，可以直观地、清楚地了解到自动驾驶车辆的自动驾驶情况，方便追溯自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

附图说明

图1为一个实施例中自动驾驶车辆重现方法的应用环境图；

图2为一个实施例中自动驾驶车辆重现方法的流程示意图；

图2A为一个实施例中自动驾驶车辆的自动驾驶情况的界面示意图；

图3为一个实施例中自动驾驶车辆重现方法的流程示意图；

图4为一个实施例中自动驾驶情况显示步骤的流程示意图；

图4A为一个实施例中自动驾驶车辆在地图上的显示示意图；

图5为一个实施例中自动驾驶车辆重现方法的流程示意图；

图6为一个实施例中自动驾驶车辆重现方法的流程示意图；

图7为一个实施例中异常自动驾驶数据确定步骤的流程示意图；

图8为一个实施例中自动驾驶车辆重现装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

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

本申请提供的自动驾驶车辆重现方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，车载终端102通过网络与服务器104进行通信。其中，车载终端102可以但不限于是各种与车辆相关联的个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

具体地，车载终端102发送查询请求至服务器104，服务器104接收到查询请求，查询请求携带时间信息，获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件，根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种自动驾驶车辆重现方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，接收查询请求，查询请求携带时间信息。

其中，查询请求是用来请求查询自动驾驶车辆的自动驾驶数据的，自动驾驶数据是与自动驾驶车辆有关的数据，其中，查询请求可以携带时间信息和自动驾驶车辆标识，自动驾驶车辆标识可以为至少一个，不同的自动驾驶车辆标识对应不同的自动驾驶车辆。

具体地，可以通过相关的应用软件触发生成查询请求，或者自动触发生成查询请求，查询请求可以携带时间信息，这里的时间信息是用来查询的时间相关的信息，例如，需要查询2022年2月14日14：00自动驾驶车辆的相关驾驶数据，则2022年2月14日14：00为时间信息。

步骤204，获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件。

其中，采集自动驾驶车辆在各时间段内的候选自动驾驶事件，并进行存储，每个候选自动驾驶事件与对应的时间段都进行关联，因此，可以通过查询请求中携带的时间信息去各时间段内的候选自动驾驶时间进行查询匹配，得到与查询请求中携带的时间信息匹配的自动驾驶事件。

例如，时间段14：00-14：30对应的候选自动驾驶事件A，时间段15：00-15：30对应的候选自动驾驶事件B，查询请求中携带的时间信息为：14：00-14：30，则与该时间信息匹配的自动驾驶事件为候选自动驾驶事件A。

步骤206，根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

其中，在得到自动驾驶车辆对应的自动驾驶事件后，在地图上将自动驾驶事件连续动态地显示出来。也就是说，在地图上用动画的形式将自动驾驶车辆的自动驾驶情况连续动态地显示出来。可以直观地了解到自动驾驶车辆的自动驾驶情况，包括自动驾驶车辆的自动驾驶路线、自动驾驶状态等。例如，如图2A所示，图2A示出一个实施例中自动驾驶车辆的自动驾驶情况的界面示意图，图2A中以动画的形式展示自动驾驶车辆的自动驾驶情况，可以直观地了解到自动驾驶车辆的自动驾驶路线。

上述自动驾驶车辆重现方法中，服务器接收查询请求，查询请求携带时间信息；获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件；根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。通过向服务器发送查询请求，根据查询请求查找与时间信息匹配的自动驾驶事件，在地图上以动画的行驶将自动驾驶事件展示出来，可以直观地、清楚地了解到自动驾驶车辆的自动驾驶情况，方便追溯自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

在一个实施例中，如图3所示，接收查询请求之前，包括：

步骤302，采集自动驾驶车辆在各时间段内发生的候选自动驾驶事件，候选自动驾驶事件包括自动驾驶车辆的自动驾驶路线、自动驾驶车辆的派单情况以及自动驾驶车辆的驾驶状态数据。

步骤304，存储候选自动驾驶事件。

其中，可以通过向各自动驾驶车辆采集自动驾驶车辆在各时间段内发生的自动驾驶事件，作为候选自动驾驶事件，并进行存储。

其中，候选自动驾驶事件包括对应的时间段内自动驾驶车辆的自动驾驶路线、自动驾驶车辆的派单情况以及自动驾驶车辆的驾驶状态数据。其中，自动驾驶路线是自动驾驶车辆的行驶路线，派单情况是自动驾驶车辆的派发驾驶订单情况，驾驶状态数据是与自动驾驶车辆的状态相关的数据。

具体地，可以采集在各时间段内，自动驾驶车辆的自动驾驶路线、自动驾驶车辆的派单情况和自动驾驶车辆的驾驶状态数据，组成自动驾驶车辆在各时间段内的候选自动驾驶事件，并将时间信息与对应的候选自动驾驶事件进行绑定，最终，将候选自动驾驶事件进行存储。

在一个实施例中，获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件，包括：根据时间信息从各时间段内发生的候选自动驾驶事件中筛选出目标时间段内的自动驾驶事件。

具体地，通过查询请求中携带的时间信息与候选自动驾驶事件关联的时间信息进行比较，将相同时间对应的候选自动驾驶事件确定为自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件。也就是说，自动驾驶车辆可以通过查询请求中携带的时间信息从各时间段内发生的候选自动驾驶事件中筛选出目标时间段内的自动驾驶事件。

在一个实施例中，如图4所示，根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况，包括：

步骤402，获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据。

步骤404，在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据。

具体地，获取自动驾驶事件包括的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据，并在地图上连续地动态地显示出来。即在地图上以动画的形式将自动驾驶车辆的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据进行显示。例如，如图4A所示，图4A示出一个实施例中自动驾驶车辆在地图上的显示示意图，图4A中示出自动驾驶车辆的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据，派单情况可以通过文字形式在地图上显示，驾驶状态数据可以通过自动驾驶车辆的颜色进行区分，例如，自动驾驶车辆从默认色改成灰色，则可以认为驾驶状态数据为异常。

在一个实施例中，如图5所示，获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件之后，还包括：

步骤502，获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线。

步骤504，根据自动驾驶路线确定自动驾驶起始位置和自动驾驶终止位置。

步骤506，在地图上呈现自动驾驶车辆从自动驾驶起始位置行驶至自动驾驶终止位置的动画。

其中，在获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件后，获取自动驾驶事件中包括的自动驾驶路线，通过对自动驾驶路线的起始位置和终点位置分析，确定自动驾驶车辆对应的自动驾驶起始位置和自动驾驶终止位置。进一步地，在地图上以动画形式呈现自动驾驶车辆从自动驾驶起始位置行驶至自动驾驶终止位置，可以直观地了解自动驾驶车辆的自动驾驶路线，清楚地了解自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内的自动驾驶路线，也可以将自动驾驶车辆在目标时间段内的自动驾驶路线情况重现在地图上。

在一个实施例中，如图6所示，根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况之后，包括：

步骤602，从自动驾驶情况中确定异常自动驾驶数据。

步骤604，将异常自动驾驶数据推送至异常分析设备，以使异常分析设备对异常自动驾驶数据进行异常分析，得到异常自动驾驶分析结果。

其中，异常自动驾驶数据是出现异常情况的自动驾驶数据，异常情况可以是根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景进行确定得到，异常情况例如可以是自动驾驶路线出现偏航，偏离自动驾驶车辆的正常行驶路线，或者还可以是自动驾驶车辆的驾驶状态出现问题，或者还可以是自动驾驶车辆的派单情况出现异常等，具体可以根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景进行确定。

进一步地，从自动驾驶情况中确定异常自动驾驶数据后，将异常自动驾驶数据推送至异常分析设备，异常分析设备接收到异常自动驾驶数据后，对异常自动驾驶数据进行异常分析，得到异常自动驾驶分析结果，可以通过异常自动驾驶分析结果得知自动驾驶车辆出现异常的具体原因，根据具体原因进行维护等操作。

在一个实施例中，如图7所示，从自动驾驶情况中确定异常自动驾驶数据，包括：

步骤702，获取自动驾驶情况对应的自动驾驶数据集。

步骤704，获取自动驾驶数据集中各自动驾驶数据对应的驾驶数据特征。

步骤706，根据驾驶数据特征从自动驾驶数据集中筛选出异常自动驾驶数据。

其中，由于可以通过自动驾驶数据来反映自动驾驶情况，因此，每个自动驾驶情况都包括对应的自动驾驶数据集。具体地，获取自动驾驶情况对应的自动驾驶数据集，自动驾驶数据集包括至少一个自动驾驶数据，对自动驾驶数据进行特征提取，得到各自动驾驶数据对应的驾驶数据特征，通过对驾驶数据特征进行分析，确定自动驾驶数据集中的异常自动驾驶数据。其中，通过对驾驶数据特征进行分析，可以是获取各自动驾驶数据对应的标准驾驶数据特征，将提取的驾驶数据特征与标准驾驶数据特征进行比较，将不同的驾驶数据特征确定为异常驾驶数据特征，其对应的自动驾驶数据为异常驾驶数据。

也就是说，通过自动驾驶数据对应的驾驶数据特征确定异常自动驾驶数据，将异常自动驾驶数据筛选出来，推送至异常分析设备进行分析，能够准确地了解出异常自动驾驶数据出现的具体原因，以及修订该异常自动驾驶数据，保证自动驾驶车辆的驾驶的安全性。

应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种自动驾驶车辆重现装置800，包括：接收模块802、获取模块804和显示模块806，其中：

接收模块802，用于接收查询请求，查询请求携带时间信息。

获取模块804，用于获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件。

显示模块806，用于根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

在一个实施例中，自动驾驶车辆重现装置800采集自动驾驶车辆在各时间段内发生的候选自动驾驶事件，候选自动驾驶事件包括自动驾驶车辆的自动驾驶路线、自动驾驶车辆的派单情况以及自动驾驶车辆的驾驶状态数据，存储候选自动驾驶事件。

在一个实施例中，获取模块804根据时间信息从各时间段内发生的候选自动驾驶事件中筛选出目标时间段内的自动驾驶事件。

在一个实施例中，显示模块806获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据，在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据。

在一个实施例中，自动驾驶车辆重现装置800获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线，根据自动驾驶路线确定自动驾驶起始位置和自动驾驶终止位置，在地图上呈现自动驾驶车辆从自动驾驶起始位置行驶至自动驾驶终止位置的动画。

在一个实施例中，自动驾驶车辆重现装置800从自动驾驶情况中确定异常自动驾驶数据，将异常自动驾驶数据推送至异常分析设备，以使异常分析设备对异常自动驾驶数据进行异常分析，得到异常自动驾驶分析结果。

在一个实施例中，自动驾驶车辆重现装置800获取自动驾驶情况对应的自动驾驶数据集，获取自动驾驶数据集中各自动驾驶数据对应的驾驶数据特征，根据驾驶数据特征从自动驾驶数据集中筛选出异常自动驾驶数据。关于自动驾驶车辆重现装置的具体限定可以参见上文中对于自动驾驶车辆重现方法的限定，在此不再赘述。上述自动驾驶车辆重现装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储自动驾驶事件。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种自动驾驶车辆重现方法。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收查询请求，查询请求携带时间信息，获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件，根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：采集自动驾驶车辆在各时间段内发生的候选自动驾驶事件，候选自动驾驶事件包括自动驾驶车辆的自动驾驶路线、自动驾驶车辆的派单情况以及自动驾驶车辆的驾驶状态数据，存储候选自动驾驶事件。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据时间信息从各时间段内发生的候选自动驾驶事件中筛选出目标时间段内的自动驾驶事件。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据，在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线，根据自动驾驶路线确定自动驾驶起始位置和自动驾驶终止位置，在地图上呈现自动驾驶车辆从自动驾驶起始位置行驶至自动驾驶终止位置的动画。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：从自动驾驶情况中确定异常自动驾驶数据，将异常自动驾驶数据推送至异常分析设备，以使异常分析设备对异常自动驾驶数据进行异常分析，得到异常自动驾驶分析结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取自动驾驶情况对应的自动驾驶数据集，获取自动驾驶数据集中各自动驾驶数据对应的驾驶数据特征，根据驾驶数据特征从自动驾驶数据集中筛选出异常自动驾驶数据。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收查询请求，查询请求携带时间信息，获取自动驾驶车辆在时间信息对应的目标时间段内对应的自动驾驶事件，根据自动驾驶事件在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶情况。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：采集自动驾驶车辆在各时间段内发生的候选自动驾驶事件，候选自动驾驶事件包括自动驾驶车辆的自动驾驶路线、自动驾驶车辆的派单情况以及自动驾驶车辆的驾驶状态数据，存储候选自动驾驶事件。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据时间信息从各时间段内发生的候选自动驾驶事件中筛选出目标时间段内的自动驾驶事件。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据，在地图上连续动态显示自动驾驶车辆的自动驾驶路线、派单情况和驾驶状态数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取自动驾驶事件对应的自动驾驶路线，根据自动驾驶路线确定自动驾驶起始位置和自动驾驶终止位置，在地图上呈现自动驾驶车辆从自动驾驶起始位置行驶至自动驾驶终止位置的动画。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：从自动驾驶情况中确定异常自动驾驶数据，将异常自动驾驶数据推送至异常分析设备，以使异常分析设备对异常自动驾驶数据进行异常分析，得到异常自动驾驶分析结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取自动驾驶情况对应的自动驾驶数据集，获取自动驾驶数据集中各自动驾驶数据对应的驾驶数据特征，根据驾驶数据特征从自动驾驶数据集中筛选出异常自动驾驶数据。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。