可变尺寸面元地图构建方法、装置及存储介质与机器人与流程

1.本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种可变尺寸面元地图构建方法、一种计算机可读存储介质、一种机器人和一种可变尺寸面元地图构建装置。


背景技术：

2.目前，相关技术的机器人通常依靠传感器对周围环境的感知，以实现对机器人自身位置和环境的描述，进而，通过机器人当前观测和对历史建图的匹配，实现对地图构建的更新与补充。
3.然而，相关技术的问题在于，随着机器人周围环境的更新，地图存储数据也会逐渐增大，并占用大量内存空间，导致在进行地图构建时需要调用大量地图存储数据，地图构建效率低下。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种可变尺寸面元地图构建方法，能够通过存储的对应多个尺寸可变的目标面元表征点数据进行地图构建，从而，减少三维点云数据的内存占用，提升地图构建效率。
5.本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6.本发明的第三个目的在于提出一种机器人。
7.本发明的第四个目的在于提出一种可变尺寸面元地图构建装置。
8.为达到上述目的，本发明第一方面提出的可变尺寸面元地图构建方法，包括以下步骤：获取三维点云图；遍历所述三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元；对每个所述初始面元进行扩展处理，获得对应三维点的的目标面元；确定并存储每个所述目标面元的表征点数据，以便根据每个所述目标面元的表征点数据进行地图构建。
9.根据本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法，获取三维点云图，并遍历三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元，进而，对每个初始面元进行扩展处理，获得对应三维点的的目标面元，以及，确定并存储每个目标面元的表征点数据，以便根据每个目标面元的表征点数据进行地图构建。由此，通过存储的对应多个尺寸可变的目标面元表征点数据进行地图构建，从而，减少三维点云数据的内存占用，提升地图构建效率。
10.另外，根据本发明上述实施例的可变尺寸面元地图构建方法，还可以具有如下的附加技术特征：
11.根据本发明的一个实施例，所述遍历所述三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元，包括：在遍历所述三维点云图中的每个三维点时，将任意一个三维点作为初始起始点；根据所述初始起始点确定备选点集合；其中，将所述三维点云图中剩余三维点中的多个三维点作为所述备选点集合中的备选点；根据所述初始起始点和所述备选点集合构建所述初始起始点对应的初始面元。
12.根据本发明的一个实施例，对所述初始起始点对应的初始面元进行扩展处理，获得对应所述初始起始点的目标面元，包括：s1，获取与所述初始起始点具有特征一致性的多个三维点，并将与所述初始起始点具有特征一致性的多个三维点扩展到所述初始面元中，获得第一面元；s2，以所述备选点集合中的每个备选点作为新的起始点，重复执行步骤s1，获得第二面元；s3，根据所述第一面元和所述第二面元确定对应三维点的目标面元。
13.根据本发明的一个实施例，所述获取与所述初始起始点具有特征一致性的多个三维点，包括：获取与所述初始面元满足预设共面条件的候选点集合，并从所述候选点集合中筛选出与所述初始起始点满足预设共色条件的目标点；将所述目标点作为与所述初始起始点具有特征一致性的三维点。
14.根据本发明的一个实施例，所述预设共色条件为以所述初始起始点的颜色作为基准色进行目标点的筛选。
15.根据本发明的一个实施例，确定并存储每个所述目标面元的表征点数据，包括：计算所述目标面元中的中心点坐标和法向量；计算所述目标面元中所有三维点到中心点的距离，并对每个所述距离进行排序，获得与所述中心点距离最大的三维点，以作为所述目标面元的第一对角点；根据所述第一对角点与所述中心点确定所述目标面元的第一对角线；从所述目标面元的剩余三维点中确定满足预设角度条件的三维点，以作为所述目标面元的第二对角点；根据所述第二对角点与所述中心点确定所述目标面元的第二对角线；将所述第一对角线和所述第二对角线的四个端点数据作为所述目标面元的表征点数据，并进行存储。
16.根据本发明的一个实施例，所述预设角度条件为所述第二对角点到所述中心点的连线与所述第一对角点到所述中心点的连线所构成的夹角为钝角。
17.为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出的计算机可读存储介质，其上存储有可变尺寸面元地图构建程序，所述可变尺寸面元地图构建程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的可变尺寸面元地图构建方法。
18.根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行可变尺寸面元地图构建程序，能够通过存储的对应多个尺寸可变的目标面元表征点数据进行地图构建，从而，减少三维点云数据的内存占用，提升地图构建效率。
19.为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出的机器人，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可变尺寸面元地图构建程序，所述处理器执行所述可变尺寸面元地图构建程序时，实现如第一方面实施例所述的可变尺寸面元地图构建方法。
20.根据本发明实施例的机器人，通过执行可变尺寸面元地图构建程序，能够通过存储的对应多个尺寸可变的目标面元表征点数据进行地图构建，从而，减少三维点云数据的内存占用，提升地图构建效率。
21.为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出的可变尺寸面元地图构建装置，包括：获取模块，用于获取三维点云图；遍历模块，用于遍历所述三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元；扩展模块，用于对每个所述初始面元进行扩展处理，获得对应三维点的目标面元；构建模块，用于确定并存储每个所述目标面元的表征点数据，以便根据每个所述目标面元的表征点数据进行地图构建。
22.根据本发明实施例的可变尺寸面元地图构建装置，通过获取模块获取三维点云
图，并通过遍历模块遍历三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元，进而，通过扩展模块对每个初始面元进行扩展处理，获得对应三维点的目标面元，以及通过构建模块确定并存储每个目标面元的表征点数据，以便根据每个目标面元的表征点数据进行地图构建。由此，通过存储的对应多个尺寸可变的目标面元表征点数据进行地图构建，从而，减少三维点云数据的内存占用，提升地图构建效率。
23.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
24.图1是根据本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法的流程示意图；
25.图2是根据本发明一个实施例的可变尺寸面元地图构建方法的流程示意图；
26.图3是根据本发明一个实施例的可变尺寸面元地图构建方法的流程示意图；
27.图4是根据本发明一个具体实施例的可变尺寸面元的示意图；
28.图5是根据本发明一个具体实施例的可变尺寸面元地图构建方法的流程示意图；
29.图6是根据本发明实施例的可变尺寸面元地图构建装置的方框示意图。
具体实施方式
30.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例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例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
31.下面参考附图描述本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法、计算机可读存储介质、机器人和可变尺寸面元地图构建装置。
32.图1是根据本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法的流程示意图。
33.如图1所示，本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法，包括以下步骤：
34.s101，获取三维点云图。
35.可选地，三维点云图可以为当前环境的全局地图，其中，三维点云地图可以包括每个三维点的三维坐标信息、rgb像素以及法向量。
36.s102，遍历三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元。
37.可以理解的是，用一个平面或曲面代替原来的物面称为面元，其中，在本发明的实施例中，每个面元可以用于表征位于同一平面或曲面上的多个三维点。
38.可选地，在遍历三维点云图中的每个三维点的过程中，可以对已经遍历完的三维点进行标记，从而便于后续判断当前三维点是否已经被遍历。
39.s103，对每个初始面元进行扩展处理，获得对应三维点的目标面元。
40.具体地，可以根据三维点的特征一致性对每个初始面元进行扩展处理，从而获得对应三维点的目标面元。
41.s104，确定并存储每个目标面元的表征点数据，以便根据每个目标面元的表征点数据进行地图构建。
42.应理解的是，相对于现有技术中需要针对多个面元的全部三维点云数据进行地图构建而言，在本技术中，可以针对每个目标面元的少量表征点数据进行地图构建，从而可以
减少三维点云数据的内存占用，有助于提升地图构建效率。
43.具体地，遍历三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元，包括：在遍历三维点云图中的每个三维点时，将任意一个三维点作为初始起始点，并根据初始起始点确定备选点集合，其中，将三维点云图中剩余三维点中的多个三维点作为备选点集合中的备选点，以及根据初始起始点和备选点集合构建初始起始点对应的初始面元。
44.举例而言，在本发明的实施例中，在遍历三维点云图中的每个三维点的过程中，可以先将任意一个三维点作为初始起始点，然后，以该初始起始点为中心，将三维点云图中剩余三维点中的多个三维点距离该初始起始点第一预设距离阈值的三维点作为备选点集合中的备选点，进而，采用最小二乘法根据初始起始点和备选点集合，构建该初始起始点对应的初始面元。
45.可选地，第一预设距离阈值可以优选为1cm～5cm中的任一数值。
46.应理解的是，在本发明实施例中，将三维点云图中剩余三维点中的多个三维点作为备选点集合中的备选点，只要确保备选点集合中的备选点能够有效表示一个面元即可，从而降低计算复杂程度与减少运算量。
47.进一步地，如图2所示，对初始起始点对应的初始面元进行扩展处理，获得对应初始起始点的目标面元，包括：
48.s1，获取与初始起始点具有特征一致性的多个三维点，并将与初始起始点具有特征一致性的多个三维点扩展到初始面元中，获得第一面元。
49.可以理解的是，与初始起始点具有特征一致性的三维点指的是与初始起始点共面且共色的点，由此，将与初始起始点具有特征一致性的多个三维点扩展到初始面元中，以获得第一面元，其中，第一面元包括与初始起始点共面且共色的三维点。
50.s2，以备选点集合中的每个备选点作为新的起始点，重复执行步骤s1，获得第二面元。
51.可以理解的是，以备选点集合中的每个备选点作为新的起始点，重复执行步骤s1，即获取与新的起始点具有特征一致性的三维点，并将与新的起始点具有特征一致性的多个三维点扩展到初始面元中，以获得第二面元，其中，第二面元包括与新的起始点共面，且与初始起始点共色的三维点。
52.s3，根据第一面元和第二面元确定对应三维点的目标面元。
53.具体地，根据第一面元和第二面元确定对应三维点的目标面元，从而将初始起始点、备选点集合、与初始起始点共面且共色的点、新的起始点和与新的起始点共面且共色的点，以对应的目标面元进行表示，其中，对应三维点的目标面元包括前述第一面元中的所有三维点以及前述第二面元中的所有三维点。
54.进一步地，获取与初始起始点具有特征一致性的多个三维点，包括：获取与初始面元满足预设共面条件的候选点集合；从候选点集合中筛选出与初始起始点满足预设共色条件的目标点；将目标点作为与初始起始点具有特征一致性的三维点。
55.下面对如何获取与初始起始点具有特征一致性的三维点进行说明：
56.1)获取与初始面元满足预设共面条件的候选点：
57.根据前述每个三维点的三维坐标，计算每个三维点至第一面元的距离，将距离为第二预设距离阈值所对应的三维点确定为与初始面元满足预设共面条件的候选点。
58.可选地，第二预设距离阈值可以优选为1～5cm中的任一数值。
59.2)从候选点中筛选出与初始起始点满足预设共色条件的目标点：
60.通过以下公式计算每个候选点与初始起始点的颜色加权欧式距离
△
c，公式如下所示：
[0061][0062]
δr＝c
1，r-c
2，r
[0063]
δg＝c
1，g-c
2，g
[0064]
δb＝c
1，b-c
2，b
[0065][0066]
其中，为初始起始点与候选点的r像素均值，c
1,r
为初始起始点的r像素值，c
2,r
为候选点的r像素值，c
1,g
为初始起始点的g像素值，c
2,g
为候选点的g像素值，c
1,b
为初始起始点的b像素值，c
2,b
为候选点的b像素值，
△
r为初始起始点与候选点的r像素差值，
△
g为初始起始点与候选点的g像素差值，
△
b为初始起始点与候选点的b像素差值，
△
c为候选点与初始起始点的颜色加权欧式距离。
[0067]
然后，将颜色加权欧式距离小于或等于预设颜色加权欧式距离阈值的候选点确定为与初始起始点满足预设共色条件的目标点。
[0068]
可选地，预设颜色加权欧式距离阈值可以优选为0～20中的任一数值。
[0069]
进一步地，预设共色条件为以初始起始点的颜色作为基准色进行目标点的筛选。
[0070]
具体而言，假设初始起始点a，备选点集合包括备选点b1～b10，在以备选点集合中的每个备选点b1～b10作为新的起始点，重复执行步骤s1时，均以初始起始点a的颜色作为基准色进行目标点的共色筛选。
[0071]
可以理解的是，将初始起始点的颜色作为基准色进行共色筛选，从而，可以筛选出与初始起始点的颜色相似的三维点，然后将该三维点确定为目标点。
[0072]
具体地，由于每个三维点的颜色均以rgb像素值保存，但颜色并不以rgb像素值分别的差异进行比较，因为，当某一像素通道的数值发生较小变化时，颜色的变化也可能较大，而当rgb三个像素通道同时变化时，颜色的变化可能为明暗变化，而非色调变化，为此，在本发明的实施例中，均以初始起始点的颜色作为基准色进行目标点的筛选，从而，避免每次均以新的起始点为基准点进行共色筛选，而出现数值差异大的颜色反而更接近，数值差异小的颜色区别却更大的情况。
[0073]
进一步地，如图3所示，确定并存储每个目标面元的表征点数据，包括：
[0074]
s201，计算目标面元中的中心点坐标和法向量。
[0075]
具体地，可以根据每个三维点的三维坐标计算目标面元中的中心点坐标，其中，中心点坐标为目标面元中所有三维点的三维坐标加权求和除以所有三维点的总数量，以及，利用方程ax by cz d＝0,获得该中心点的法向量。
[0076]
s202，计算目标面元中所有三维点到中心点的距离，并对每个距离进行排序，获得与中心点距离最大的三维点，以作为目标面元的第一对角点。
[0077]
具体地，每个三维点的三维坐标和中心点坐标计算目标面元中所有三维点到中心
点的距离，并对每个距离进行排序，获得与中心点距离最大的三维点，作为目标面元的第一对角点。
[0078]
s203，根据第一对角点与中心点确定目标面元的第一对角线。
[0079]
可以理解的是，可以将第一对角点与中心点连接，反向延伸第一对角点与中心点相同距离所构成的连线，确定为目标面元的第一对角线。
[0080]
s204，从目标面元的剩余三维点中确定满足预设角度条件的三维点，以作为目标面元的第二对角点。
[0081]
需要说明的是，预设角度条件为第二对角点到中心点的连线与第一对角点到中心点的连线所构成的夹角为钝角。
[0082]
s205，根据第二对角点与中心点确定目标面元的第二对角线。
[0083]
可以理解的是，可以将与第一对角点到中心点的连线所构成的夹角为钝角的第二对角点到中心点的连线，反向延伸第二对角点与中心点相同距离，从而将该连线确定为目标面元的第二对角线。因此，在本发明实施例中，可以将目标面元的剩余三维点中的每个三维点均与中心点进行连线，若该三维点到中心点的连线与第一对角点到中心点的连线所构成的夹角为钝角，则将该三维点确定为满足预设角度条件的三维点，以该三维点作为第二对角点，并根据第二对角点与中心点确定第二对角线，其中，第二对角点与中心点连接反向延伸第二对角点到中心点相同距离所构成的连线为第二对角线。
[0084]
s206，将第一对角线和第二对角线的四个端点数据作为目标面元的表征点数据，并进行存储。
[0085]
可以理解的是，将第一对角线和第二对角线的四个端点数据对应为目标面元的表征点数据，以该四个端点数据构建的目标面元可以覆盖初始起始点、备选点集合、与初始起始点共面且共色的点、新的起始点和与新的起始点共面且共色的点。
[0086]
举例而言，如图4所示，假设目标面元中包括三维点a、b、c、d、e及中心点o，根据每个三维点的三维坐标，分别计算每个三维点与中心点的距离ao、bo、co、do和eo，对每个距离进行排序，如果bo＞co＞ao＝eo＞do，则可以三维点b确定为目标面元的第一对角点，此时，连接三维点b与中心点o，并反向延长距离bo，将构成的连线bb’确定为目标面元的第一对角线。
[0087]
进一步地，如图4所示，假设三维点c到中心点的连线与第一对角点到中心点的连线所构成的夹角为钝角，则可以将三维点e确定为第二对角点，此时，连接三维点c与中心点o，并反向延长距离，将构成的连线cc’确定为目标面元的第二对角线。
[0088]
应理解的是，假设某个目标面元集合中包括有1000个三维点，由于通过该目标面元的第一对角线和第二对角线的四个端点数据就可以构建出覆盖该1000个三维点的面元，因此，在本发明的实施例中，只需确定并存储每个目标面元的表征点数据即可，就可以获得多个尺寸可变的目标面元，从而，根据多个尺寸可变的目标面元进行地图构建，其中，每个目标面元的表征点数据可包括点云对应的三维坐标信息、法向量和像素值。
[0089]
下面结合附图5与本发明的一个具体实施例，对本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法进行说明。
[0090]
s10，获取三维点云图，遍历三维点云图中的每个三维点。
[0091]
s11，在遍历三维点云图中的每个三维点时，将任意一个三维点作为初始起始点，
并根据初始起始点确定备选点集合，以及根据初始起始点和备选点集合构建为初始起始点对应的初始面元。
[0092]
其中，在本发明的一个实施例中，将三维点云图中剩余三维点中的多个三维点作为备选点集合中的备选点。
[0093]
s12，获取与初始面元满足预设共面条件的候选点，并从候选点中筛选出与初始起始点满足预设共色条件的目标点，以及将目标点作为与初始起始点具有特征一致性的三维点。
[0094]
s13，将与初始起始点具有特征一致性的多个三维点扩展到初始面元中，获得第一面元。
[0095]
s14，以备选点集合中的每个备选点作为新的起始点，重复执行步骤s12，获得第二面元，其中，预设共色条件为以初始起始点的颜色作为基准色进行目标点的筛选。
[0096]
s15，根据第一面元和第二面元确定对应三维点的目标面元。
[0097]
s16，确定并存储每个目标面元的表征点数据。
[0098]
s17，根据每个目标面元的表征点数据进行地图构建。
[0099]
综上，根据本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法，获取三维点云图，并遍历三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元，进而，对每个初始面元进行扩展处理，获得对应三维点的目标面元，以及，确定并存储每个目标面元的表征点数据，以便根据每个目标面元的表征点数据进行地图构建。由此，通过存储的对应多个尺寸可变的目标面元表征点数据进行地图构建，从而，减少三维点云数据的内存占用，提升地图构建效率。
[0100]
基于前述本发明实施例的，本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有可变尺寸面元地图构建程序，可变尺寸面元地图构建程序被处理器执行时实现如前述本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法。
[0101]
需要说明的是，本发明实施例的计算机可读存储介质在执行可变尺寸面元地图构建程序所实现的具体实施方式与前述本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法的具体实施方式一一对应，在此不再赘述。
[0102]
综上，根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过执行可变尺寸面元地图构建程序，能够通过存储的对应多个尺寸可变的目标面元表征点数据进行地图构建，从而，减少三维点云数据的内存占用，提升地图构建效率。
[0103]
基于前述本发明实施例的，本发明实施例还提出了一种机器人，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可变尺寸面元地图构建程序，处理器执行可变尺寸面元地图构建程序时，实现如前述本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法。
[0104]
需要说明的是，本发明实施例的机器人在执行可变尺寸面元地图构建程序所实现的具体实施方式与前述本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法的具体实施方式一一对应，在此不再赘述。
[0105]
可选地，机器人包括且不限于：扫地机器人、无人配送小车、无人机、仓储机器人、商场服务机器人、送餐机器人以及智能驾驶车辆等。
[0106]
综上，根据本发明实施例的机器人，通过执行可变尺寸面元地图构建程序，能够通过存储的对应多个尺寸可变的目标面元表征点数据进行地图构建，从而，减少三维点云数据的内存占用，提升地图构建效率。
[0107]
图6是根据本发明实施例的可变尺寸面元地图构建装置的方框示意图。
[0108]
如图6所示，本发明实施例的可变尺寸面元地图构建装置100包括：获取模块10、遍历模块20、扩展模块30和构建模块40。
[0109]
具体地，获取模块10用于获取三维点云图；遍历模块20用于遍历三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元；扩展模块30用于对每个初始面元进行扩展处理，获得对应三维点的目标面元；构建模块40用于确定并存储每个目标面元的表征点数据，以便根据每个目标面元的表征点数据进行地图构建。
[0110]
进一步地，遍历模块20还用于，在遍历三维点云图中的每个三维点时，将任意一个三维点作为初始起始点；根据初始起始点确定备选点集合；其中，将三维点云图中剩余三维点中的多个三维点作为备选点集合中的备选点；根据初始起始点和备选点集合构建初始起始点对应的初始面元。
[0111]
进一步地，扩展模块30还用于，获取与初始起始点具有特征一致性的多个三维点，并将与初始起始点具有特征一致性的多个三维点扩展到初始面元中，获得第一面元，然后，以备选点集合中的每个备选点作为新的起始点，重复前述步骤，获得第二面元，以及根据第一面元和第二面元确定对应三维点的目标面元。
[0112]
进一步地，扩展模块30还用于，获取与初始面元满足预设共面条件的候选点集合；从候选点集合中筛选出与初始起始点满足预设共色条件的目标点；将目标点作为与初始起始点具有特征一致性的三维点。
[0113]
进一步地，预设共色条件为以初始起始点的颜色作为基准色进行目标点的筛选。
[0114]
进一步地，构建模块40用于，计算目标面元中的中心点坐标和法向量；计算目标面元中所有三维点到中心点的距离，并对每个距离进行排序，获得与中心点距离最大的三维点，以作为目标面元的第一对角点；根据第一对角点与中心点确定目标面元的第一对角线；从目标面元的剩余三维点中确定满足预设角度条件的三维点，以作为目标面元的第二对角点；根据第二对角点与中心点确定目标面元的第二对角线；将第一对角线和第二对角线的四个端点数据作为目标面元的表征点数据，并进行存储。
[0115]
进一步地，预设角度条件为第二对角点到中心点的连线与第一对角点到中心点的连线所构成的夹角为钝角。
[0116]
需要说明的是，本发明实施例的可变尺寸面元地图构建装置100的具体实施方式与前述本发明实施例的可变尺寸面元地图构建方法的具体实施方式一一对应，在此不再赘述。
[0117]
综上，根据本发明实施例的可变尺寸面元地图构建装置，通过获取模块获取三维点云图，并通过遍历模块遍历三维点云图中的每个三维点，以构建多个初始面元，进而，通过扩展模块对每个初始面元进行扩展处理，获得对应三维点的目标面元，以及通过构建模块确定并存储每个目标面元的表征点数据，以便根据每个目标面元的表征点数据进行地图构建。由此，通过存储的对应多个尺寸可变的目标面元表征点数据进行地图构建，从而，减少三维点云数据的内存占用，提升地图构建效率。
[0118]
需要说明的是，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，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其
他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、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系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、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所述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所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0119]
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系统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。
[0120]
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。
[0121]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0122]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。尽管上面已经示
出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。