无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆与流程

本发明涉及车辆控制技术领域，具体而言，涉及一种无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆。

背景技术：

相关技术中，随着自动化控制技术的不断发展、成熟，在车辆控制方面，无人驾驶技术也是不断发展，当前在无人驾驶方面，常常考虑的是城市道路上的无人驾驶，一般而言，城市道路设计较为规范，车辆行驶时有明确的方向和道路引导标识，因此，当前在控制城市道路的无人驾驶车辆行驶时，多是考虑车辆之间的碰撞问题，并不会考虑如工厂园区内等特定环境下的车道变道问题，这种情况下，在控制工厂园区内的车辆进行自主控制行驶时，很容易导致车辆在园区内变道时，出现车辆侧翻或者车辆碰撞的情况，使得无人驾驶车辆损伤较大，影响车辆正常使用。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆，以至少解决相关技术中对于工厂园区内的无人驾驶车辆，在园区内变道时，容易出现车辆侧翻或者车辆碰撞的的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种无人驾驶车辆的控制方法，包括：获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息，其中，所述道路信息包括：车道长度、车道标识和车道线位置；基于所述道路信息，获取所述无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，其中，所述变道行驶信息包括：车道变换角度；计算所述无人驾驶车辆在依据所述变道行驶信息进行变道时的车辆漂移角度；监控所述无人驾驶车辆按照所述车辆漂移角度行驶时的行驶参数；若所述行驶参数表征所述无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略，其中，所述行驶风险包括：所述无人驾驶车辆偏移车道、存在碰撞对象。

可选地，获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息的步骤，包括：通过园区内多个轨道车上安装的视觉装置拍摄车道影像；对多个车道影像进行图像预处理，得到多张车道简化影像；对多张车道简化影像进行拟合处理，得到车道标识和车道线位置。

可选地，获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息的步骤，还包括：确定所述无人驾驶车辆需到达的园区目标位置；计算所述无人驾驶车辆沿着车道行驶路线，从当前位置至所述园区目标位置需要行驶的车道长度。

可选地，基于所述道路信息，获取所述无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息的步骤，包括：基于所述道路信息，判断所述无人驾驶车辆是否需要进行变道操作；若确定所述无人驾驶车辆需要进行变道操作，计算所述无人驾驶车辆在变道时的方向盘转角增量和变道参照角；基于所述方向盘转角增量和变道参照角，计算所述无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的车道变换角度。

可选地，在基于所述道路信息，获取所述无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息之后，所述控制方法还包括：在确定所述无人驾驶车辆需要变道时，计算变道数量；若预设时间段内的所述变道数量大于等于两个，则确定所述无人驾驶车辆需进行连续变道操作；计算所述无人驾驶车辆的连续变道方向以及连续转动角度；计算所述无人驾驶车辆在连续变道和连续转向过程中的车辆漂移角度。

可选地，若所述行驶参数表征所述无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略的步骤，包括：若所述行驶参数表征所述无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整连续变道起始位置、连续变道时间点和连续变道角度、车辆行驶速度，以调整变道策略。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种无人驾驶车辆的控制装置，包括：第一获取单元，用于获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息，其中，所述道路信息包括：车道长度、车道标识和车道线位置；第二获取单元，用于基于所述道路信息，获取所述无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，其中，所述变道行驶信息包括：车道变换角度；计算单元，用于计算所述无人驾驶车辆在依据所述变道行驶信息进行变道时的车辆漂移角度；监控单元，用于监控所述无人驾驶车辆按照所述车辆漂移角度行驶时的行驶参数；调整单元，用于在所述行驶参数表征所述无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略，其中，所述行驶风险包括：所述无人驾驶车辆偏移车道、存在碰撞对象。

可选地，所述第一获取单元包括：第一拍摄模块，用于通过园区内多个轨道车上安装的视觉装置拍摄车道影像；预处理模块，用于对多个车道影像进行图像预处理，得到多张车道简化影像；拟合模块，用于对多张车道简化影像进行拟合处理，得到车道标识和车道线位置。

可选地，所述第一获取单元还包括：第一确定模块，用于确定所述无人驾驶车辆需到达的园区目标位置；第一计算模块，用于计算所述无人驾驶车辆沿着车道行驶路线，从当前位置至所述园区目标位置需要行驶的车道长度。

可选地，所述第二获取单元包括：第一判断模块，用于基于所述道路信息，判断所述无人驾驶车辆是否需要进行变道操作；第二计算模块，用于在确定所述无人驾驶车辆需要进行变道操作，计算所述无人驾驶车辆在变道时的方向盘转角增量和变道参照角；第三计算模块，用于基于所述方向盘转角增量和变道参照角，计算所述无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的车道变换角度。

可选地，所述无人驾驶车辆的控制装置还包括：第四计算模块，用于在基于所述道路信息，获取所述无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息之后，在确定所述无人驾驶车辆需要变道时，计算变道数量；第二确定模块，用于在预设时间段内的所述变道数量大于等于两个时，确定所述无人驾驶车辆需进行连续变道操作；第五计算模块，用于计算所述无人驾驶车辆的连续变道方向以及连续转动角度；第六计算模块，用于计算所述无人驾驶车辆在连续变道和连续转向过程中的车辆漂移角度。

可选地，所述调整单元包括：调整模块，用于在所述行驶参数表征所述无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整连续变道起始位置、连续变道时间点和连续变道角度、车辆行驶速度，以调整变道策略。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种无人驾驶车辆，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的无人驾驶车辆的控制方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项所述的无人驾驶车辆的控制方法。

本发明实施例中，采用先获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息，其中，道路信息包括：车道长度、车道标识和车道线位置，基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，其中，变道行驶信息包括：车道变换角度，之后计算无人驾驶车辆在依据变道行驶信息进行变道时的车辆漂移角度；监控无人驾驶车辆按照车辆漂移角度行驶时的行驶参数，若行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略，其中，行驶风险包括：无人驾驶车辆偏移车道、存在碰撞对象。在该实施例中，可以基于道路信息，分析无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，之后计算车辆漂移角度，基于该车辆漂移角度，可以实时调整变道策略，减少在园区内行驶时的车辆侧翻或者碰撞次数，提高无人驾驶车辆的安全行驶里程，从而解决相关技术中对于工厂园区内的无人驾驶车辆，在园区内变道时，容易出现车辆侧翻或者车辆碰撞的的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

本发明实施例，可以应用于各种无人驾驶车辆，该无人驾驶车辆的类型包括但不限于：园区物流车、新能源车、汽车、卡车。每种类型的无人驾驶车辆的车身参数和可扫描信息不一样，在分析园区道路路况、道路路标、车道线以及其它车辆信息、障碍物时，所使用的参数都不一样，根据各类型车辆的具体情况自行调整。

在无人驾驶车辆上可以集成：控制平台、摄像装置、感知设备(包括距离感知器、传感设备)、安全预警装置等。

根据本发明实施例，提供了一种无人驾驶车辆的控制方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤s102，获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息，其中，道路信息包括：车道长度、车道标识和车道线位置；

步骤s104，基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，其中，变道行驶信息包括：车道变换角度；

步骤s106，计算无人驾驶车辆在依据变道行驶信息进行变道时的车辆漂移角度；

步骤s108，监控无人驾驶车辆按照车辆漂移角度行驶时的行驶参数；

步骤s110，若行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略，其中，行驶风险包括：无人驾驶车辆偏移车道、存在碰撞对象。

通过上述步骤，可以先获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息，其中，道路信息包括：车道长度、车道标识和车道线位置，基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，其中，变道行驶信息包括：车道变换角度，之后计算无人驾驶车辆在依据变道行驶信息进行变道时的车辆漂移角度；监控无人驾驶车辆按照车辆漂移角度行驶时的行驶参数，若行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略，其中，行驶风险包括：无人驾驶车辆偏移车道、存在碰撞对象。在该实施例中，可以基于道路信息，分析无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，之后计算车辆漂移角度，基于该车辆漂移角度，可以实时调整变道策略，减少在园区内行驶时的车辆侧翻或者碰撞次数，提高无人驾驶车辆的安全行驶里程，从而解决相关技术中对于工厂园区内的无人驾驶车辆，在园区内变道时，容易出现车辆侧翻或者车辆碰撞的的技术问题。

下面结合上述各实施步骤来详细说明本发明实施例。

步骤s102，获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息，其中，道路信息包括：车道长度、车道标识和车道线位置。

待行驶的道路可以是指从当前位置到达园区目标位置所设定的道路，该待行驶的道路可以是一条，也可以是多条，在多条待选择道路时，可以根据车辆转角时的车辆损伤度、车辆行驶里程、车道拥挤度综合选取最优的一条待行驶的道路。

可选的，园区包括但不限于：工厂园区、游乐园园区、科技企业园区。以工厂园区为例，在园区中基于厂房、路标与园区道路的位置，以园区道路为边界，可将园区可以划分为多个分块。在园区内的各个道路可以包括一个或者多个子车道，每个子车道对应的车道长度、车道宽度、车道标识和车道线位置都不相同。

本实施例中，获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息的步骤，包括：通过园区内多个轨道车上安装的视觉装置拍摄车道影像；对多个车道影像进行图像预处理，得到多张车道简化影像；对多张车道简化影像进行拟合处理，得到车道标识和车道线位置。

通过工厂园区内的轨道车上安装的单目视觉装置拟合分析得到车道线。在无人驾驶车辆的车顶(或者车辆前方、车窗)安装摄像头，用于采集车道影像/车道线图像，然后通过图像处理模块对车道影像/车道线图像进行处理和识别，得到拟合的车道线。

上述的车道标识可以包括：车道指向标识(如直行标识、转弯标识、车道数量减少标识等)。

另一种可选的，获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息的步骤，还包括：确定无人驾驶车辆需到达的园区目标位置；计算无人驾驶车辆沿着车道行驶路线，从当前位置至园区目标位置需要行驶的车道长度。

道路信息不仅可以包括上述的车道标识、车道线位置、车道长度，还可以包括车道走向、车道宽度、车道分叉信息、车道路沿信息等。

步骤s104，基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，其中，变道行驶信息包括：车道变换角度。

可选的，基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息的步骤，包括：基于道路信息，判断无人驾驶车辆是否需要进行变道操作；若确定无人驾驶车辆需要进行变道操作，计算无人驾驶车辆在变道时的方向盘转角增量和变道参照角；基于方向盘转角增量和变道参照角，计算无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的车道变换角度。

在基于道路信息，判断无人驾驶车辆是否需要进行变道操作时，主要是车道标识和车道线位置确定的，类似导航指引方向，无论是在直行状态或者变向状态下，都可能需要进行变道操作，该变道操作可以理解为车道数量较多时，转换行驶的子车道位置，以便于下一时间段在下一段道路上行驶。

变道参照角包括：根据需要选取的左换道参照角或右换道参照角。

本实施例中，可根据待行驶的道路的道路信息，确定车道变换角度(由于园区内车道一般较短，且车辆行驶速度较快，因此，需要简化车道线判断方式，提高车道线判别速度)。

步骤s106，计算无人驾驶车辆在依据变道行驶信息进行变道时的车辆漂移角度。

作为本实施例可选的实施方式，在基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息之后，控制方法还包括：在确定无人驾驶车辆需要变道时，计算变道数量；若预设时间段内的变道数量大于等于两个，则确定无人驾驶车辆需进行连续变道操作；计算无人驾驶车辆的连续变道方向以及连续转动角度；计算无人驾驶车辆在连续变道和连续转向过程中的车辆漂移角度。

在变道时，可能只需要变道一次，也可能需要连续变道，在仅进行一次变道时，只需要确定变道起始位置即可，在车辆到达该变道起始位置时进行变道即可(在变道之前需提前打变道灯，准备变道操作)，而在需要进行连续变道时，需要考虑连续变道方向以及连续转动角度，降低车辆变道时的侧翻率或者碰撞率。

在本实施例中，计算连续转动角度时，需要考虑变道次数，根据变道次数和到达变道终止点的距离，计算中间变道位置点，然后计算由当前位置点到达该中间变道位置点的变道转动角度。

可选的，在计算连续变道方向以及连续转动角度时，还需要考虑后方来车信息和前方车道行人信息，判断是否可以进行变道操作。

步骤s108，监控无人驾驶车辆按照车辆漂移角度行驶时的行驶参数。

行驶参数包括但不限于：行驶速度、车轮转动角度。

步骤s110，若行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略，其中，行驶风险包括：无人驾驶车辆偏移车道、存在碰撞对象。

可选的，若行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略的步骤，包括：若行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整连续变道起始位置、连续变道时间点和连续变道角度、车辆行驶速度，以调整变道策略。

若漂移角度使得车辆偏移车道，出现碰撞危险，调整连续变道时间点、降低车辆速度。

通过上述实施例，能够在对园区内的无人驾驶车辆进行控制时，可基于道路信息，获取变道行驶信息，进而计算无人驾驶车辆的车辆漂移角度，若无人驾驶车辆存在行驶风险时，及时调整变道策略，提高无人驾驶车辆的安全性，降低碰撞率，同时，本实施例中，还可以实现无人驾驶车辆的换道闭环控制，换道过程稳定可靠，并且降低了成本，减少了车辆控制的复杂程度。

下面结合另一种可选的实施例来说明本发明。

实施例二

本实施例中涉及的无人驾驶车辆的控制装置中包含多个实施单元，每个实施单元对应于上述实施例一中的各个实施步骤。

图2是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制装置的示意图，如图2所示，该控制装置可以包括：第一获取单元21，第二获取单元23，计算单元25，监控单元27，调整单元29，其中，

第一获取单元21，用于获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息，其中，道路信息包括：车道长度、车道标识和车道线位置；

第二获取单元23，用于基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，其中，变道行驶信息包括：车道变换角度；

计算单元25，用于计算无人驾驶车辆在依据变道行驶信息进行变道时的车辆漂移角度；

监控单元27，用于监控无人驾驶车辆按照车辆漂移角度行驶时的行驶参数；

调整单元29，用于在行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略，其中，行驶风险包括：无人驾驶车辆偏移车道、存在碰撞对象。

上述无人驾驶车辆的控制装置，可以先通过第一获取单元21获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息，其中，道路信息包括：车道长度、车道标识和车道线位置，通过第二获取单元23基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，其中，变道行驶信息包括：车道变换角度，之后通过计算单元25，计算无人驾驶车辆在依据变道行驶信息进行变道时的车辆漂移角度；通过监控单元27监控无人驾驶车辆按照车辆漂移角度行驶时的行驶参数，通过调整单元29在行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略，其中，行驶风险包括：无人驾驶车辆偏移车道、存在碰撞对象。在该实施例中，可以基于道路信息，分析无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，之后计算车辆漂移角度，基于该车辆漂移角度，可以实时调整变道策略，减少在园区内行驶时的车辆侧翻或者碰撞次数，提高无人驾驶车辆的安全行驶里程，从而解决相关技术中对于工厂园区内的无人驾驶车辆，在园区内变道时，容易出现车辆侧翻或者车辆碰撞的的技术问题。

可选的，第一获取单元包括：第一拍摄模块，用于通过园区内多个轨道车上安装的视觉装置拍摄车道影像；预处理模块，用于对多个车道影像进行图像预处理，得到多张车道简化影像；拟合模块，用于对多张车道简化影像进行拟合处理，得到车道标识和车道线位置。

可选的，第一获取单元还包括：第一确定模块，用于确定无人驾驶车辆需到达的园区目标位置；第一计算模块，用于计算无人驾驶车辆沿着车道行驶路线，从当前位置至园区目标位置需要行驶的车道长度。

可选的，第二获取单元包括：第一判断模块，用于基于道路信息，判断无人驾驶车辆是否需要进行变道操作；第二计算模块，用于在确定无人驾驶车辆需要进行变道操作，计算无人驾驶车辆在变道时的方向盘转角增量和变道参照角；第三计算模块，用于基于方向盘转角增量和变道参照角，计算无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的车道变换角度。

可选的，无人驾驶车辆的控制装置还包括：第四计算模块，用于在基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息之后，在确定无人驾驶车辆需要变道时，计算变道数量；第二确定模块，用于在预设时间段内的变道数量大于等于两个时，确定无人驾驶车辆需进行连续变道操作；第五计算模块，用于计算无人驾驶车辆的连续变道方向以及连续转动角度；第六计算模块，用于计算无人驾驶车辆在连续变道和连续转向过程中的车辆漂移角度。

可选的，调整单元包括：调整模块，用于在行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整连续变道起始位置、连续变道时间点和连续变道角度、车辆行驶速度，以调整变道策略。

上述的无人驾驶车辆的控制装置还可以包括处理器和存储器，上述第一获取单元21，第二获取单元23，计算单元25，监控单元27，调整单元29等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

上述处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来在行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略。

上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种无人驾驶车辆，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的无人驾驶车辆的控制方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项的无人驾驶车辆的控制方法。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取无人驾驶车辆在园区内待行驶的道路的道路信息，其中，道路信息包括：车道长度、车道标识和车道线位置；基于道路信息，获取无人驾驶车辆行驶到需要变道位置时的变道行驶信息，其中，变道行驶信息包括：车道变换角度；计算无人驾驶车辆在依据变道行驶信息进行变道时的车辆漂移角度；监控无人驾驶车辆按照车辆漂移角度行驶时的行驶参数；若行驶参数表征无人驾驶车辆存在行驶风险时，调整变道策略，其中，行驶风险包括：无人驾驶车辆偏移车道、存在碰撞对象。

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。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。