机器人的地图存储匹配方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种机器人的地图存储匹配方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在扫地机器人处于环境中时，需要先对与地图进行匹配以确定扫地机器人的位姿才能正常进行工作，而扫地机器人中地图存储一般为栅格地图，当地图的清扫面积过大或者地图分辨率过高时，地图文件会十分大，尤其是在进行地图匹配时，地图占用内存较大，导致扫地机器人出现响应时间过长、卡顿或者任务中断等情况。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种机器人的地图存储匹配方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术地图匹配过程中机器人响应时间过长的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种机器人的地图存储匹配方法，所述方法包括以下步骤:
6.获取地图存储数据，所述地图存储数据以四叉树结构进行存储；
7.根据所述激光雷达检测当前环境，得到环境数据；
8.根据所述环境数据与地图存储数据确定所述机器人的需求匹配位姿；
9.根据所述需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。
10.可选的，所述地图存储数据中包含多个地图栅格，每个所述地图栅格均对应一个占用值，所述根据所述环境数据与地图存储数据确定所述机器人的需求匹配位姿，包括：
11.根据所述环境数据确定多组扫描数据以及每组扫描数据对应的机器人位姿信息；
12.对所述多组扫描数据进行遍历，将遍历到的扫描数据作为当前扫描数据；
13.根据所述当前扫描数据和地图存储数据确定当前扫描数据对应的第一总占用值；
14.从多个扫描数据对应的第一总占用值中选择第一总占用值最高的扫描数据作为目标扫描数据；
15.根据所述目标扫描数据对应的机器人位姿信息确定需求匹配位姿。
16.可选的，所述根据所述当前扫描数据和地图存储数据确定当前扫描数据对应的第一总占用值，包括：
17.根据所述当前扫描数据和地图存储数据确定对应的地图栅格集合；
18.根据所述地图栅格集合确定对应的占用值集合；
19.根据所述占用值集合确定当前扫描数据对应的第一总占用值。
20.可选的，所述根据所述环境数据与地图存储数据确定所述机器人的需求匹配位姿，包括：
21.对所述当前环境进行离散化，得到多个角度搜索点；
22.根据各所述角度搜索点确定各角度搜索点对应的环境数据；
23.根据所述各角度搜索点对应的环境数据和地图存储数据确定所述角度搜索点对应的目标占用值和角度搜索点对应的位姿值；
24.从所述各角度搜索点的目标占用值中选择目标占用值最高的角度搜索点对应的位姿值为最佳匹配位姿。
25.可选的，所述地图存储数据中包含n个层级的地图栅格，第a+1层级的栅格数量为第a层级栅格数量的4倍，每个所述地图栅格均对应一个占用值，所述根据所述各角度搜索点对应的环境数据和地图数据确定所述角度搜索点对应的目标占用值，包括：
26.对所述各角度搜索点进行遍历，将遍历到的搜索点作为当前搜索点；
27.根据所述当前搜索点对应的环境数据和第n个层级的地图栅格确定第一目标匹配得分；
28.从a＝1开始，计算所述当前搜索点对应的环境数据在第a层级的地图栅格中的匹配得分，直至所述匹配得分小于等于第一目标匹配得分，从1～a层级中选取分值最高的匹配得分作为当前搜索点对应的目标占用值，其中，a小于等于n。
29.可选的，所述计算所述当前搜索点对应的环境数据在第a层级的地图栅格中的匹配得分，包括：
30.根据所述当前搜索点对应的环境数据确定环境数据坐标集；
31.根据所述环境数据坐标集和地图存储数据确定第a层级的地图栅格集合；
32.根据所述地图栅格集合计算地图栅格的第二总占用值；
33.根据所述第二总占用值确定第a层级的地图栅格中的匹配得分。
34.可选的，所述根据所述需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配，包括：
35.根据所述需求匹配位姿确定所述需求匹配位姿对应的目标环境数据；
36.根据所述目标环境数据和需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。
37.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种机器人的地图存储匹配装置，所述机器人的地图存储匹配装置包括：
38.获取模块，用于获取地图存储数据，所述地图存储数据以四叉树结构进行存储；
39.处理模块，用于根据所述激光雷达检测当前环境，得到环境数据；
40.所述处理模块，还用于根据所述环境数据与地图存储数据确定所述机器人的需求匹配位姿；
41.所述处理模块，还用于根据所述需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。
42.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种机器人的地图存储匹配设备，所述机器人的地图存储匹配设备包括：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机器人的地图存储匹配程序，所述机器人的地图存储匹配程序配置为实现如上文所述的机器人的地图存储匹配方法的步骤。
43.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有机器人的地图存储匹配程序，所述机器人的地图存储匹配程序被处理器执行时实现如上文所述的机器人的地图存储匹配方法的步骤。
44.本发明获取地图存储数据，所述地图存储数据以四叉树结构进行存储；根据所述
激光雷达检测当前环境，得到环境数据；根据所述环境数据与地图存储数据确定所述机器人的需求匹配位姿；根据所述需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。通过四叉树结构的存储方式对地图数据进行存储，在进行位姿匹配时，机器人并不需要按最大分辨率对所有地图栅格进行遍历即可找到最合理的位姿进行位姿匹配，提高了机器人的位姿匹配速度，减少了位姿匹配的响应时间。
附图说明
45.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的机器人的地图存储匹配设备的结构示意图；
46.图2为本发明机器人的地图存储匹配方法第一实施例的流程示意图；
47.图3为本发明机器人的地图存储匹配方法一实施例的流程示意图；
48.图4为本发明机器人的地图存储匹配方法第二实施例的流程示意图；
49.图5为本发明机器人的地图存储匹配装置第一实施例的结构框图。
50.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
51.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
52.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的机器人的地图存储匹配设备结构示意图。
53.如图1所示，该机器人的地图存储匹配设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
54.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对机器人的地图存储匹配设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
55.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及机器人的地图存储匹配程序。
56.在图1所示的机器人的地图存储匹配设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明机器人的地图存储匹配设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在机器人的地图存储匹配设备中，所述机器人的地图存储匹配设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的机器人的地图存储匹配程序，并执行本发明实施例提供的机器人的地图存储匹配方法。
57.本发明实施例提供了一种机器人的地图存储匹配方法，参照图2，图2为本发明一种机器人的地图存储匹配方法第一实施例的流程示意图。
58.本实施例中，所述机器人的地图存储匹配方法包括以下步骤：
59.步骤s10：获取地图存储数据，所述地图存储数据以四叉树结构进行存储。
60.需要说明的是，本实施例的执行主体为机器人，所述机器人可以为扫地机器人、agv小车以及清洁机器人等，还可以为其他与清洁机器人功能相同或者相似的其他设备，本实施例对此不加以限定，本实施例仅以清洁机器人为例进行说明。
61.可以理解的是，本实施例应用于机器人位姿匹配的过程中，位姿匹配的原理为机器人不断的改变自身位姿获取到环境数据，再根据存储系统中已经存储的地图数据进行匹配，找到最适合进行位姿匹配的位姿对应的环境数据进行位姿匹配，一般会选择能检测到环境数据中障碍物数据最多的位姿进行位姿匹配。因为假如检测到的环境数据一片空白，则机器人难以确定自身处于哪个位置，进而更加无法完成机器人当前位姿的准确匹配，其匹配过程实际上是机器人以自身为坐标系下的位姿与机器人自身在实际空间下位姿相统一的过程。
62.需要说明的是，地图存储数据即为机器人实现已经扫描完毕并存储好的地图数据，其中已经有完整的当前环境的数据。所述地图存储数据以四叉树结构进行存储，四叉树结构的存储方式为一个父节点带四个子节点，表达它下一层的地图。从一个根节点开始，层层展开，直到叶子节点。例如：图3中，第一层为1、2、3、4四个栅格，这也是地图分辨率最低时地图展现的状态，进一步提高分辨率在1号栅格中，存在4个1号栅格的子节点，即11、12、13、14，接着提高分辨率在11号栅格中，又存在4个11号栅格的子节点分别为图4中的111、112、113、114四个栅格。以此类推直到地图分辨率达到最高。四叉树的每个节点可由n个数字表征，n为分辨率层数。如第一层分辨率的四个节点分别为1,2,3,4；第二层分辨率的节点表征为11,12,13,14；21,22,23,24；31,32,33,34；41,42,43,44；雷达数据点位姿在当前分辨率下的(x,y)值，可以表征为一个n个数字的值，对应四叉树地图上的节点表征值：(i_1,i_2,...,i_n)；从四叉树地图的顶层开始遍历,在第i层(i＝1～n)，根据i_i的值(1,2,3,4)决定下一个节点，如果下一节点为空，则取当前节点为查找到的节点。
63.步骤s20：根据所述激光雷达检测当前环境，得到环境数据。
64.需要说明的是，根据所述激光雷达检测当前环境，可以得到环境数据，此处的环境数据指的是当前扫描角度下机器人所采集到的空间数据，此时，环境数据还无法与地图数据相对应。
65.步骤s30：根据所述环境数据与地图存储数据确定所述机器人的需求匹配位姿。
66.可以理解的是，需求匹配位姿即为机器人的当前位姿，但获得需求匹配位姿的同时机器人并不知道自身在实际空间中的位置，因此需求匹配位姿仅仅只是机器人以自身为坐标系下的位置和姿态，并非实际空间为坐标系下的位置和姿态，需求匹配位姿为当前最适合进行位姿匹配的位姿，即能采集到最多障碍物数据的位姿。
67.在本实施例中，根据所述环境数据确定多组扫描数据以及每组扫描数据对应的机器人位姿信息；对所述多组扫描数据进行遍历，将遍历到的扫描数据作为当前扫描数据；根据所述当前扫描数据和地图存储数据确定当前扫描数据对应的第一总占用值；从多个扫描数据对应的第一总占用值中选择第一总占用值最高的扫描数据作为目标扫描数据；根据所述目标扫描数据对应的机器人位姿信息确定需求匹配位姿。
68.需要说明的是，地图存储数据中包含多个地图栅格，每个所述地图栅格均对应一
个占用值，即每一个栅格中均存储有1个占用值，用来表征该节点的障碍物占用概率，占用值0为自由空间，占用值为1代表这一个栅格确定为障碍物所在的栅格，0.5为未知区域。如果该节点还有子节点，则该占用值为所有子节点所有占用值中的最大占用值。通过这种形式进行存储有一个有点即，如果当前节点的下一层四个子节点的占用值全部相同，则该节点不再展开。这是因为地图上的自由空间和障碍物都是汇聚出现的，呈稀疏分布，所以该地图存储格式所需空间很小。每个节点中的占用值同时可用于雷达数据和地图匹配时的计算。
69.可以理解的是，获取需求匹配位姿的方式有多种，本实施例提出一种基于暴力求解法的匹配方式：该匹配方法的目的是给定一组激光雷达的扫描数据和已知地图，计算该激光雷达在已知地图中的位姿，使得该位姿下激光雷达的扫描数据和已知地图之间达到最佳匹配。该匹配方式实际是在一个(x,y,theta)的三维搜索窗内，以一定步长调整激光雷达的位姿，并将该位姿下的激光雷达每一个激光点数据转换到已知地图上，转换的过程通过一般的，然后对每一个激光点所在的一定的地图上的栅格占用值进行求和，得出一个分数值。通过在整个搜索空间内计算各个位姿下的分数值，其最大分数值所对应的激光雷达位姿极为最佳匹配位姿。上述过程的暴力求解法就是三层循环计算。优点是开发简单，维护便捷，但缺点也很明显，计算量很大。
70.需要说明的是，第一总占用值即为根据暴力求解法计算出来的，机器人在不同位姿下扫描到环境数据在地图数据中的总占用值。总占用值越高及证明在机器人在当前位姿下可以扫描到的障碍物越多，那么在这个位姿进行位姿匹配准确度就越高。
71.在本实施例中，根据所述当前扫描数据和地图存储数据确定对应的地图栅格集合；根据所述地图栅格集合确定对应的占用值集合；根据所述占用值集合确定当前扫描数据对应的第一总占用值。
72.应当说明的是，第一总占用值的确定方式可以根据所述当前扫描数据和地图存储数据确定对应的地图栅格集合，所述地图栅格集合可以对所有节点进行遍历，计算所有栅格占用值的总和得到总占用值。
73.步骤s40：根据所述需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。
74.在本实施例中，根据所述需求匹配位姿确定所述需求匹配位姿对应的目标环境数据；根据所述目标环境数据和需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。
75.可以理解的是，根据所述需求匹配位姿进行位姿匹配，即可根据扫描到的大量障碍栅格信息，再与地图数据中的障碍物相匹配，根据匹配成功的多个点的坐完成所述机器人的地图匹配。
76.本实施例获取地图存储数据，所述地图存储数据以四叉树结构进行存储；根据所述激光雷达检测当前环境，得到环境数据；根据所述环境数据与地图存储数据确定所述机器人的需求匹配位姿；根据所述需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。通过四叉树结构的存储方式对地图数据进行存储，在进行位姿匹配时，机器人并不需要按最大分辨率对所有地图栅格进行遍历即可找到最合理的位姿进行位姿匹配，提高了机器人的位姿匹配速度，减少了位姿匹配的响应时间。
77.参考图4，图4为本发明一种机器人的地图存储匹配方法第二实施例的流程示意图。
78.基于上述第一实施例，本实施例机器人的地图存储匹配方法在所述步骤s30，还包括：
79.步骤s31：对所述当前环境进行离散化，得到多个角度搜索点。
80.需要说明的是，对于机器人来说，扫描可以连续的旋转360
°
或者前进后退一段距离，因此在扫描准备时，可以对当前环境进行离散化，将环境划分多个离散的扫描点，一个扫描点意味着一个扫描时的位姿，例如：a位置正北方、a位置正南方、b位置正西方等扫描点。
81.步骤s32：根据各所述角度搜索点确定各角度搜索点对应的环境数据。
82.可以理解的是，根据所述角度搜索点可以确定该角度搜索点所在的位置和面对的方向，按照对应的位置和方向进行搜索可以得到一片扫描区域，该扫描区域中的数据即为各角度搜索点对应的环境数据。
83.步骤s33：根据所述各角度搜索点对应的环境数据和地图存储数据确定所述角度搜索点对应的目标占用值和角度搜索点对应的位姿值。
84.应当说明的是，根据各角度搜索点对应的环境数据和地图存储数据确定所述角度搜索点对应的目标占用值和角度搜索点对应的位姿值，根据环境数据和地图数据相匹配可以确定角度搜索点对应的目标占用值，同时根据角度搜索点的位置和朝向可以确定对应的位姿值，再将位姿值和目标占用值关联起来即可得到不同位姿下检测到的占用值为多少。
85.在本实施例中，所述地图存储数据中包含n个层级的地图栅格，第a+1层级的栅格数量为第a层级栅格数量的4倍，每个所述地图栅格均对应一个占用值，所述根据所述各角度搜索点对应的环境数据和地图数据确定所述角度搜索点对应的目标占用值，包括：对所述各角度搜索点进行遍历，将遍历到的搜索点作为当前搜索点；根据所述当前搜索点对应的环境数据和第n个层级的地图栅格确定第一目标匹配得分；从a＝1开始，计算所述当前搜索点对应的环境数据在第a层级的地图栅格中的匹配得分，直至所述匹配得分小于等于第一目标匹配得分，从1～a层级中选取分值最高的匹配得分作为当前搜索点对应的目标占用值，其中，a小于等于n。
86.应当说明的是，在第一实施例中暴力求解法虽然简单但是计算量较大，本实施例为了克服这个问题提出一种以分支定界法为基础的占用值获取方式，如下：对雷达位姿的(x,y)搜索空间的分支定界搜索过程如下所述：从雷达位姿的(x,y)搜索空间选取为当前位姿，在最高分辨率下计算匹配得分，记为best_score；设置当前分辨率为最低分辨率；对(x,y)搜索空间按照当前分辨率下的步长分为多个待搜索位姿，对这多个位姿进行遍历：在该位姿和分辨率下计算匹配得分，如果该得分大于best_score，则当前分辨率升高一级，进入下一级分辨率，并以当前位姿为中心作为搜索空间，重复上述步骤；如果该得分小于等于best_score，则将该分支删除；如果已经到达最高分辨率，则从该树回溯。这个方案的优点在于，不需要遍历所有节点也可以得到最佳精度的占用值。
87.在本实施例中，根据所述当前搜索点对应的环境数据确定环境数据坐标集；根据所述环境数据坐标集和地图存储数据确定第a层级的地图栅格集合；根据所述地图栅格集合计算地图栅格的第二总占用值；根据所述第二总占用值确定第a层级的地图栅格中的匹配得分。
88.可以理解的是，遍历雷达数据的每一个点(r,phi)即环境数据坐标集：当前分辨率
下，计算(r,phi)在当前分辨率地图下的(x,y)值；根据该(x,y)值去四叉树地图中查找对应的占用值；将所有占用值求和，即为当前分辨率下和当前雷达位姿下的得分。
89.步骤s34：从所述各角度搜索点的目标占用值中选择目标占用值最高的角度搜索点对应的位姿值为最佳匹配位姿。
90.需要说明的是，最佳匹配位姿的获取流程为对搜索空间的角度进行离散化，给出n个角度搜索点，针对每个角度搜索点，进行(x,y)搜索空间的分支定界搜索，得出该角度搜索点下的最大得分和对应的位姿值(x_best,y_best)，找出这个n个角度搜索点下的最大得分的最大值，其所对应的位置和角度即为最终的最优位姿。
91.本实施例对所述当前环境进行离散化，得到多个角度搜索点；根据各所述角度搜索点确定各角度搜索点对应的环境数据；根据所述各角度搜索点对应的环境数据和地图存储数据确定所述角度搜索点对应的目标占用值和角度搜索点对应的位姿值；从所述各角度搜索点的目标占用值中选择目标占用值最高的角度搜索点对应的位姿值为最佳匹配位姿。通过上述方式，实现了分支定界法完成位姿匹配的功能，提升了机器人位姿匹配的响应速度。
92.此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有机器人的地图存储匹配程序，所述机器人的地图存储匹配程序被处理器执行时实现如上文所述的机器人的地图存储匹配方法的步骤。
93.参照图5，图5为本发明机器人的地图存储匹配装置第一实施例的结构框图。
94.如图5所示，本发明实施例提出的机器人的地图存储匹配装置包括：
95.获取模块10，用于获取地图存储数据，所述地图存储数据以四叉树结构进行存储。
96.处理模块20，用于根据所述激光雷达检测当前环境，得到环境数据。
97.所述处理模块20，还用于根据所述环境数据与地图存储数据确定所述机器人的需求匹配位姿。
98.所述处理模块20，还用于根据所述需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。
99.应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
100.本实施例获取模块10获取地图存储数据，所述地图存储数据以四叉树结构进行存储；处理模块20根据所述激光雷达检测当前环境，得到环境数据；处理模块20根据所述环境数据与地图存储数据确定所述机器人的需求匹配位姿；处理模块20根据所述需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。通过四叉树结构的存储方式对地图数据进行存储，在进行位姿匹配时，机器人并不需要按最大分辨率对所有地图栅格进行遍历即可找到最合理的位姿进行位姿匹配，提高了机器人的位姿匹配速度，减少了位姿匹配的响应时间。
101.在一实施例中，所述处理模块20，还用于根据所述环境数据确定多组扫描数据以及每组扫描数据对应的机器人位姿信息；
102.对所述多组扫描数据进行遍历，将遍历到的扫描数据作为当前扫描数据；
103.根据所述当前扫描数据和地图存储数据确定当前扫描数据对应的第一总占用值；
104.从多个扫描数据对应的第一总占用值中选择第一总占用值最高的扫描数据作为目标扫描数据；
105.根据所述目标扫描数据对应的机器人位姿信息确定需求匹配位姿。
106.在一实施例中，所述处理模块20，还用于根据所述当前扫描数据和地图存储数据确定对应的地图栅格集合；
107.根据所述地图栅格集合确定对应的占用值集合；
108.根据所述占用值集合确定当前扫描数据对应的第一总占用值。
109.在一实施例中，所述处理模块20，还用于对所述当前环境进行离散化，得到多个角度搜索点；
110.根据各所述角度搜索点确定各角度搜索点对应的环境数据；
111.根据所述各角度搜索点对应的环境数据和地图存储数据确定所述角度搜索点对应的目标占用值和角度搜索点对应的位姿值；
112.从所述各角度搜索点的目标占用值中选择目标占用值最高的角度搜索点对应的位姿值为最佳匹配位姿。
113.在一实施例中，所述处理模块20，还用于对所述各角度搜索点进行遍历，将遍历到的搜索点作为当前搜索点；
114.根据所述当前搜索点对应的环境数据和第n个层级的地图栅格确定第一目标匹配得分；
115.从a＝1开始，计算所述当前搜索点对应的环境数据在第a层级的地图栅格中的匹配得分，直至所述匹配得分小于等于第一目标匹配得分，从1～a层级中选取分值最高的匹配得分作为当前搜索点对应的目标占用值，其中，a小于等于n。
116.在一实施例中，所述处理模块20，还用于根据所述当前搜索点对应的环境数据确定环境数据坐标集；
117.根据所述环境数据坐标集和地图存储数据确定第a层级的地图栅格集合；
118.根据所述地图栅格集合计算地图栅格的第二总占用值；
119.根据所述第二总占用值确定第a层级的地图栅格中的匹配得分。
120.在一实施例中，所述处理模块20，还用于根据所述需求匹配位姿确定所述需求匹配位姿对应的目标环境数据；
121.根据所述目标环境数据和需求匹配位姿完成所述机器人的地图匹配。
122.需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
123.另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的机器人的地图存储匹配方法，此处不再赘述。
124.此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
125.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
126.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上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下
前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
127.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。