基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法。


背景技术：

2.随着社会的发展和人民生活水平的不断提升，国内乘用车保有量激增数十倍，未来乘用车保有量估计在4亿辆。然而，日趋严峻的能源危机、高负荷的交通压力以及社会对行车安全要求的日益增加，加速了无人驾驶技术落地的步伐。作为无人驾驶技术的核心之一，轨迹规划策略必须提升算法的安全性，以响应环境的变化，避免发生碰撞，造成不必要的人身与财产损失，同时，策略也必须提升算法的完备性，以适应交通的变化，提高舒适性，降低交通拥堵。
3.相关技术中，一般考虑使用采样方法或搜索方法等具备解析完备性或者概率完备性算法，但是这类算法存在盲目搜索的过程，求解过程极其耗时且生成的轨迹是一段段的折线段，曲率并不连续，车辆难以执行，针对复杂的道路状况，极易发生事故，安全性能较低，亟待解决。


技术实现要素：

4.本技术提供一种基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法，以解决自动驾驶过程中，轨迹规划准确性较低，曲率并不连续，车辆难以执行，安全性能无法保障等问题。
5.本技术第一方面实施例提供一种基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法，包括以下步骤：根据车辆当前所处道路的道路环境信息识别所述车辆运行前方的障碍物位置；根据所述车辆的当前位置和所述障碍物位置规划局部路径，生成多条车辆可行轨迹；根据所述障碍物的路权侵入度在所述多条车辆可行轨迹中匹配所述车辆的最优轨迹，并根据所述最优轨迹控制所述车辆行驶。
6.可选地，在本技术的一个实施例中，所述根据所述车辆的当前位置和所述障碍物位置规划局部路径，生成多条车辆可行轨迹包括：将所述障碍物对应的位置点在道路上左右平移第一预设距离得到多个障碍物目标点，以所述车辆的当前位置为起点，所述多个障碍物目标点为终点，根据车辆动力学微分方程生成多条贝塞尔曲线，得到所述多条车辆可行轨迹。
7.可选地，在本技术的一个实施例中，所述根据所述障碍物的路权侵入度在所述多条车辆可行轨迹中匹配所述车辆的最优轨迹包括：将每条车辆可行轨迹左右平移第二预设距离生成所述车辆的轨迹预期通行区域；以所述障碍物到所述轨迹预期通行区域中心线的平行距离作为路权侵入度，将所述障碍物不在所述轨迹预期通行区域，且所述路权侵入度的最小值对应的车辆可行轨迹作为所述车辆最优轨迹。
8.可选地，在本技术的一个实施例中，所述根据所述最优轨迹控制所述车辆行驶包括：计算所述最优轨迹上的多个预瞄点的曲率，根据所述曲率匹配最佳纵向车辆速度；根据
所述车辆的当前位置和所述多个预瞄点，利用前馈-反馈控制策略计算所述车辆的最佳方向盘转角；根据所述最佳纵向车辆速度和所述最佳方向盘转角控制所述车辆行驶。
9.可选地，在本技术的一个实施例中，在根据所述最优轨迹控制所述车辆行驶之后，还包括：将所述车辆的当前位置与所述最优轨迹进行对比；在所述车辆偏离所述最优轨迹时，根据车辆偏离度调整车辆速度和/或方向盘转角，或根据所述车辆的当前位置和所述障碍物位置修正所述最优轨迹。
10.本技术第二方面实施例提供一种基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划装置，包括：识别模块，用于根据车辆当前所处道路的道路环境信息识别所述车辆运行前方的障碍物位置；规划模块，用于根据所述车辆的当前位置和所述障碍物位置规划局部路径，生成多条车辆可行轨迹；匹配模块，用于根据所述障碍物的路权侵入度在所述多条车辆可行轨迹中匹配所述车辆的最优轨迹，并根据所述最优轨迹控制所述车辆行驶。
11.可选地，在本技术的一个实施例中，所述规划模块，具体用于，将所述障碍物对应的位置点在道路上左右平移第一预设距离得到多个障碍物目标点，以所述车辆的当前位置为起点，所述多个障碍物目标点为终点，根据车辆动力学微分方程生成多条贝塞尔曲线，得到所述多条车辆可行轨迹。
12.可选地，在本技术的一个实施例中，所述匹配模块，包括：生成单元，用于将每条车辆可行轨迹左右平移第二预设距离生成所述车辆的轨迹预期通行区域；比较单元，用于以所述障碍物到所述轨迹预期通行区域中心线的平行距离作为路权侵入度，将所述障碍物不在所述轨迹预期通行区域，且所述路权侵入度的最小值对应的车辆可行轨迹作为所述车辆最优轨迹。
13.可选地，在本技术的一个实施例中，所述匹配模块，还包括：第一计算单元，用于计算所述最优轨迹上的多个预瞄点的曲率，根据所述曲率匹配最佳纵向车辆速度；第二计算单元，用于根据所述车辆的当前位置和所述多个预瞄点，利用前馈-反馈控制策略计算所述车辆的最佳方向盘转角；控制单元，用于根据所述最佳纵向车辆速度和所述最佳方向盘转角控制所述车辆行驶。
14.可选地，在本技术的一个实施例中，在根据所述最优轨迹控制所述车辆行驶之后，还包括：对比模块，用于将所述车辆的当前位置与所述最优轨迹进行对比；修正模块，用于在所述车辆偏离所述最优轨迹时，根据车辆偏离度调整车辆速度和/或方向盘转角，或根据所述车辆的当前位置和所述障碍物位置修正所述最优轨迹。
15.本技术第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以执行如上述实施例所述的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法。
16.本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以执行如上述实施例所述的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法。
17.由此，本技术实施例具有以下有益效果：
18.本技术实施例根据车辆当前所处道路的道路环境信息识别车辆运行前方的障碍物位置；根据车辆的当前位置和障碍物位置规划局部路径，生成多条车辆可行轨迹；根据障碍物的路权侵入度在多条车辆可行轨迹中匹配车辆的最优轨迹，并根据最优轨迹控制车辆
行驶，从而使车辆根据路况，实时生成最优的运动轨迹，并控制车辆根据最优轨迹控制车辆行驶，极大提高了车辆自动驾驶的安全性能。由此，解决了自动驾驶过程中，轨迹规划准确性较低，曲率并不连续，车辆难以执行，安全性能无法保障等问题。
19.本技术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，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
20.本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
21.图1为根据本技术实施例提供的一种基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法的流程图；
22.图2为根据本技术的一个实施例提供的一种贝塞尔曲线示意图；
23.图3为根据本技术的一个实施例提供的一种可行轨迹示意图；
24.图4为根据本技术的一个实施例提供的一种基于路权侵入的轨迹选择示意图；
25.图5为根据本技术的一个实施例提供的一种合适的期望速度与曲率关系示意图；
26.图6为根据本技术的一个实施例提供的一种前馈-反馈控制器结构示意图；
27.图7为根据本技术的一个实施例提供的一种前馈控制模型示意图；
28.图8为根据本技术的一个实施例提供的一种单点预瞄反馈控制模型示意图；
29.图9为根据本技术实施例的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划装置的示例图；
30.图10为申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
31.附图标记说明：识别模块-100、规划模块-200、匹配模块-300、存储器-1001、处理器-1002、通信接口-1003。
具体实施方式
32.下面详细描述本技术的实施例，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，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
33.下面参考附图描述本技术实施例的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法、装置、电子设备及存储介质。针对上述背景技术中提到的问题，本技术提供了一种基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法，在该方法中，首先通过采集车道、行人、障碍物等道路环境的信息，对各个目标进行检测、识别与跟踪，继而根据环境感知采集到的环境信息，对车辆运行前方的障碍物情况进行初步的判断，接着进行可行区域的分析，生成最优轨迹，之后根据最优轨迹生成车辆横纵向控制指令，以得到可执行的方向盘转角和油门踏板等动作指令。由此，解决了自动驾驶过程中，轨迹规划准确性较低，曲率并不连续，车辆难以执行，安全性能无法保障等问题。
34.具体而言，图1为本技术实施例所提供的一种基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法的流程图。
35.如图1所示，该基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法包括以下步骤：
36.在步骤s101中，根据车辆当前所处道路的道路环境信息识别车辆运行前方的障碍物位置。
37.在本技术的实施例中，为实现车辆自动驾驶中的轨迹规划，首先需通过车载摄像头或其他传感器设备获取当前车辆所处道路的道路环境信息，以根据得到的各种传感器信息对车辆周围的环境进行初步的判断，识别车辆运行前方的障碍物，并获取障碍物及车辆的位置信息，从而选择合适的驾驶行为。
38.在步骤s102中，根据车辆的当前位置和障碍物位置规划局部路径，生成多条车辆可行轨迹。
39.在车辆当前车道上存在障碍物，且要执行超车或避障等行为时，本技术的实施例可以生成一系列备选参考行驶路径，具体过程如下所述。
40.可选地，在本技术的一个实施例中，根据车辆的当前位置和障碍物位置规划局部路径，生成多条车辆可行轨迹包括：将障碍物对应的位置点在道路上左右平移第一预设距离得到多个障碍物目标点，以车辆的当前位置为起点，多个障碍物目标点为终点，根据车辆动力学微分方程生成多条贝塞尔曲线，得到多条车辆可行轨迹。
41.本领域技术人员可以理解的是，在自动驾驶程序中，通常存在参考轨迹作为车辆期望的行驶轨迹。参考轨迹又被拆分为一个个预瞄点，车辆单点预瞄算法中，预瞄点作为车辆横向控制的参考输入。如图2所示，当不存在障碍物时，车辆在行驶轨迹的左侧，参考轨迹在右侧，车辆需向右规划轨迹。若车辆参考轨迹附近存在障碍物，则需要重新规划路径。局部路径规划的功能为根据车辆前方障碍物信息，生成车辆可执行的行驶轨迹。当环境感知传感器确认前方存在障碍物且车辆与障碍物存在碰撞风险，车辆必须执行避障行为。
42.因此，在本技术的实施例中，当车辆通过传感器发现当前车道上存在障碍，且确认要执行超车或避障的行为时，会以车辆当前位置为起点，以具有一系列横向偏移距离的位姿作为目标位姿，根据车辆动力学微分方程，生成一系列备选参考行驶路径，在每一条行驶曲线上的每一个位置增加车辆的空间位置信息，与障碍物的位置信息对比，筛选掉会发生碰撞的路径，最后在相同的横向位置偏差中只保留一条安全且符合车辆行驶要求的曲线，如图3所示。
43.在步骤s103中，根据障碍物的路权侵入度在多条车辆可行轨迹中匹配车辆的最优轨迹，并根据最优轨迹控制车辆行驶。
44.在获取上述多条车辆可行轨迹后，进一步地，本技术的实施例在这些轨迹中选出最优轨迹。
45.可选地，在本技术的一个实施例中，根据障碍物的路权侵入度在多条车辆可行轨迹中匹配车辆的最优轨迹包括：将每条车辆可行轨迹左右平移第二预设距离生成车辆的轨迹预期通行区域；以障碍物到轨迹预期通行区域中心线的平行距离作为路权侵入度，将障碍物不在轨迹预期通行区域，且路权侵入度的最小值对应的车辆可行轨迹作为车辆最优轨迹。
46.具体地，如图4所示，在生成多条车辆可行轨迹后，需要在这些轨迹中选出最优轨迹。针对由贝塞尔曲线生成的每条轨迹，以车辆宽度的二分之一为界，分别向左右平移虚线轨迹，生成车辆的轨迹预期通行区域。该区域代表了车辆在这条轨迹上的路权区域。以障碍物到轨迹中心线的平行距离作为路权侵入度，按照如下两条标准进行轨迹选择：
47.(1)障碍物坐标不在车辆轨迹路权区域中，即障碍物的路权侵入度大于车辆宽度的二分之一。
48.(2)最小值障碍物路权侵入度对应的生成轨迹。以此可分别在左右两个方向上选择出一条轨迹，再根据地方法律，选择向左或向右进行轨迹规划。例如在中国，规定应从左侧换道超车，则选择左侧轨迹作为最优轨迹。在得到换道轨迹后，以换道轨迹替换参考轨迹，预瞄点也随之变化到参考轨迹上。
49.通过障碍物的路权侵入度在多条车辆可行轨迹中匹配出车辆的最优轨迹后，云端还可以对根据最优轨迹行驶的车辆的速度等进行规划和控制。
50.可选地，在本技术的一个实施例中，根据最优轨迹控制车辆行驶包括：计算最优轨迹上的多个预瞄点的曲率，根据曲率匹配最佳纵向车辆速度；根据车辆的当前位置和多个预瞄点，利用前馈-反馈控制策略计算车辆的最佳方向盘转角；根据最佳纵向车辆速度和最佳方向盘转角控制车辆行驶。
51.具体地，纵向速度规划主要是根据车辆行驶状态，确立合适、安全的行驶速度期望。在本技术的实施例中，根据预瞄点的曲率来确定合适的车速，采用分段线性关系来插值确定期望速度，如图5所示。
52.在横向速度规划中，跟踪的基本方法为单点预瞄，即在参考路径行驶方向上找到一个目标点，称其为预瞄点，设计一定的控制器使得车辆与预瞄点之间的某些参数偏差最小，达到航向跟踪的目的。预瞄点到车辆中心的距离称为预瞄距离ld。使用一种经典的前馈-反馈控制器如图6所示。该控制器提出的前提是车辆符合线性二自由度车辆模型假设。其中转向前馈的目的在于提供一个跟踪已知曲率及速度信息的参考路径的转向角的估测，补偿道路曲率的干扰。这样就可以降低反馈控制的增益，有利于稳定且可以减小追踪误差。前馈转向角仅和参考路径曲率以及参考车速有关。因此，假定车辆中心已经位于轨迹上，且要按照当前路点的曲率行驶，如图7所示。由转向灵敏度公式可以推出：
[0053][0054][0055][0056]
式中δ为前轮转向角，u为行驶速度，ωr为横摆角速度，k为稳定性因数，l为车辆前后轴轴距，为曲率
[0057]
由上式可以根据当前路点的曲率计算出应有的前轮转向角。在经过转向系传动比换算，可以得到前馈的实际输入量：
[0058][0059]
因为在一般实验情况下，车速都很低，稳定性因数的影响很小，可以取稳定因数k＝0。此时前馈控制量只和道路的曲率有关。
[0060]
在前馈控制后，反馈控制的作用在于消除由横向风、系统不确定性等引起的系统
偏差。首先，定义车辆的横摆角度为车辆纵轴和坐标轴的夹角，如图8中δy所示。预瞄角度为车辆中心到预瞄点的连线与坐标轴的夹角，如图8中δ
p
所示。控制器的设计目标为尽可能减小预瞄角度与横摆角度的差，如图8中的δa所示。其作用效果相当于预瞄点“牵引”车辆靠近参考轨迹，以达到追踪参考轨迹的目的。同时，为了进一步提高跟踪的准确性，车辆横摆角度与预瞄点航向(速度)角度差值(横摆角差，如图8中δy所示)也以一定的权重作为反馈输入量，保证车辆在到达参考路径时，纵轴方向和参考航向偏差不要太大，提高路径跟踪的准确性。但需要指出的是两个反馈控制量中后者只是辅助因素，前者是主要因素，对路径的追踪主要还是依靠角度偏差的反馈。
[0061]
最终的反馈控制器输入误差由下式给出：
[0062]
e＝(1-k)
·
δa+k
·
δyꢀꢀꢀ
(5)
[0063]
式中k为横摆角差权重，在一般的情况下可以取为0。
[0064]
最终的反馈控制器选择简单的pid控制，上文所述的偏差角作为控制器输入：
[0065]
δ
fb
＝k
pei
+ki·q·
t∑ei+kd(e
i-e
i-1
)f
ꢀꢀꢀ
(6)
[0066]
式中ei为第i个周期的输入误差，q为控制积分输入量防止积分溢出的一个参数(防止由于外部因素造成误差积分较大时车辆做出激进动作)，t为控制周期，f为控制器更新频率，且t＝1/f。
[0067]
最终的输出参考转向角由下式给出
[0068]
δ＝δ
fwd
+δ
fb
ꢀꢀꢀ
(7)
[0069]
进一步地，在本技术的一个实施例中，在根据最优轨迹控制车辆行驶之后，还包括：将车辆的当前位置与最优轨迹进行对比；在车辆偏离最优轨迹时，根据车辆偏离度调整车辆速度和/或方向盘转角，或根据车辆的当前位置和障碍物位置修正最优轨迹，进一步提升车辆自动驾驶过程中的安全性。
[0070]
在车辆按照最优轨迹行驶一段时间后，对比车辆当前位置是否在最优轨迹上，若偏移最优轨迹，需要对车辆位置进行修正，使其回到最优轨迹上。或者根据车辆的当前位置调整最优轨迹，具体的修正或调整方法可以使用上述实施例记载的方法，不再进行赘述。
[0071]
根据本技术实施例提出的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法，根据车辆当前所处道路的道路环境信息识别车辆运行前方的障碍物位置；根据车辆的当前位置和障碍物位置规划局部路径，生成多条车辆可行轨迹；根据障碍物的路权侵入度在多条车辆可行轨迹中匹配车辆的最优轨迹，并根据最优轨迹控制车辆行驶，从而使车辆根据路况，实时生成最优的运动轨迹，并控制车辆根据最优轨迹控制车辆行驶，极大提高了车辆自动驾驶的安全性能。
[0072]
其次参照附图描述根据本技术实施例提出的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划装置。
[0073]
图9是本技术实施例的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划装置的方框示意图。
[0074]
如图9所示，该基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划装置10包括：识别模块100、规划模块200以及匹配模块300。
[0075]
其中，识别模块100，用于根据车辆当前所处道路的道路环境信息识别车辆运行前方的障碍物位置；规划模块200，用于根据车辆的当前位置和障碍物位置规划局部路径，生
成多条车辆可行轨迹；匹配模块300，用于根据障碍物的路权侵入度在多条车辆可行轨迹中匹配车辆的最优轨迹，并根据最优轨迹控制车辆行驶。
[0076]
可选地，在本技术的一个实施例中，规划模块200，具体用于，将障碍物对应的位置点在道路上左右平移第一预设距离得到多个障碍物目标点，以车辆的当前位置为起点，多个障碍物目标点为终点，根据车辆动力学微分方程生成多条贝塞尔曲线，得到多条车辆可行轨迹。
[0077]
可选地，在本技术的一个实施例中，匹配模块300，包括：生成单元，用于将每条车辆可行轨迹左右平移第二预设距离生成车辆的轨迹预期通行区域；比较单元，用于以障碍物到轨迹预期通行区域中心线的平行距离作为路权侵入度，将障碍物不在轨迹预期通行区域，且路权侵入度的最小值对应的车辆可行轨迹作为车辆最优轨迹。
[0078]
可选地，在本技术的一个实施例中，匹配模块300，还包括：第一计算单元，用于计算最优轨迹上的多个预瞄点的曲率，根据曲率匹配最佳纵向车辆速度；第二计算单元，用于根据车辆的当前位置和多个预瞄点，利用前馈-反馈控制策略计算车辆的最佳方向盘转角；控制单元，用于根据最佳纵向车辆速度和最佳方向盘转角控制车辆行驶。
[0079]
可选地，在本技术的一个实施例中，在根据最优轨迹控制车辆行驶之后，还包括：对比模块，用于将车辆的当前位置与最优轨迹进行对比；修正模块，用于在车辆偏离最优轨迹时，根据车辆偏离度调整车辆速度和/或方向盘转角，或根据车辆的当前位置和障碍物位置修正最优轨迹。
[0080]
需要说明的是，前述对基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划装置，此处不再赘述。
[0081]
根据本技术实施例提出的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划装置，根据车辆当前所处道路的道路环境信息识别车辆运行前方的障碍物位置；根据车辆的当前位置和障碍物位置规划局部路径，生成多条车辆可行轨迹；根据障碍物的路权侵入度在多条车辆可行轨迹中匹配车辆的最优轨迹，并根据最优轨迹控制车辆行驶，从而使车辆根据路况，实时生成最优的运动轨迹，并控制车辆根据最优轨迹控制车辆行驶，极大提高了车辆自动驾驶的安全性能。
[0082]
图10为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
[0083]
存储器1001、处理器1002及存储在存储器1001上并可在处理器1002上运行的计算机程序。
[0084]
处理器1002执行程序时实现上述实施例中提供的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法。
[0085]
进一步地，电子设备还包括：
[0086]
通信接口1003，用于存储器1001和处理器1002之间的通信。
[0087]
存储器1001，用于存放可在处理器1002上运行的计算机程序。
[0088]
存储器1001可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0089]
如果存储器1001、处理器1002和通信接口1003独立实现，则通信接口1003、存储器1001和处理器1002可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系
结构(industry standard architecture，简称为isa)总线、外部设备互连(peripheral component，简称为pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，简称为eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图10中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0090]
可选的，在具体实现上，如果存储器1001、处理器1002及通信接口1003，集成在一块芯片上实现，则存储器1001、处理器1002及通信接口1003可以通过内部接口完成相互间的通信。
[0091]
处理器1002可能是一个中央处理器(central processing unit，简称为cpu)，或者是特定集成电路(application specific integrated circuit，简称为asic)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
[0092]
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上的基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法。
[0093]
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技术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必须针对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一个或n个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0094]
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。在本技术的描述中，“n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。
[0095]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更n个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0096]
应当理解，本技术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，n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。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。
[0097]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。