机器人IMU角度测量方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及室内移动机器人，更具体地说是指机器人imu角度测量方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

近年来，室内移动机器人得到了飞速的发展，具有高自主性、高适应性、智能定位和导航等特点，在医院、工厂、学校、机场、酒店和餐厅等场所得到广泛的应用。

imu(惯性测量单元，inertialmeasurementunit)为室内移动机器人的定位和导航提供姿态角、角速度和加速度，然而，imu的精度受周围环境的影响很大，需要做特殊的算法处理或者使用高成本的mems(微机电系统，micro-electro-mechanicalsystem)传感器才能满足室内移动机器人定位和导航的要求，因而目前市面上常用的imu普遍存在高精度和低成本不能兼容的问题。

因此，有必要设计一种新的方法，以解决imu的高精度和低成本不能兼容的问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供机器人imu角度测量方法、装置、计算机设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：机器人imu角度测量方法，包括：

计算拟合参数；

获取陀螺仪所采集的角速度数据以及加速度传感器所采集的加速度数据；

将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果；

对所述滤波结果进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合，以得到融合结果；

根据所述融合结果计算偏航角角度；

根据所述角速度数据以及加速度数据计算横滚角和俯仰角。

其进一步技术方案为：所述计算拟合参数，包括：

在高精度转台上采集陀螺仪的全量程数据，并通过上位机进行线性拟合，以得到拟合参数。

其进一步技术方案为：所述将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果，包括：

采用m1＝(x1+x2+…+，xn)/n将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果，其中，m为滤波结果，x1、x2和xn为采样数据；n为采样次数，所述采样数据包括角速度数据以及加速度数据。

其进一步技术方案为：所述对所述滤波结果进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合，以得到融合结果，包括：

采用m2＝m1*k-b对所述滤波结果进行去零偏处理以及与所述拟合参数融合，以得到融合结果，其中，m2为融合结果，m1为滤波后的数据，k为拟合参数，b为零偏数据。

其进一步技术方案为：所述根据所述融合结果计算偏航角角度，包括：

根据计算偏航角角度，其中，θ为偏航角角度，t表示积分时间，w表示融合结果内的角速度，表示前一时刻的偏航角角度。

其进一步技术方案为：所述根据所述角速度数据以及加速度数据计算横滚角和俯仰角，包括：

对所述角速度数据以及加速度数据进行四元数互补滤波，并计算出横滚角和俯仰角。

其进一步技术方案为：所述对所述角速度数据以及加速度数据进行四元数互补滤波，并计算出横滚角和俯仰角，包括：

归一化所述加速度数据；

计算机体坐标下的加速度向量和上一次姿态解算的姿态向量之间的向量误差；

根据所述向量误差对所述角速度数据进行角速度补偿，以得到补偿结果；

对所述补偿结果进行四元数更新，以得到四元数；

将所述四元数转成欧拉角，计算出横滚角和俯仰角。

本发明还提供了机器人imu角度测量装置，包括：

参数计算单元，用于计算拟合参数；

数据获取单元，用于获取陀螺仪所采集的角速度数据以及加速度传感器所采集的加速度数据；

滤波单元，用于将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果；

融合单元，用于对所述滤波结果进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合，以得到融合结果；

偏航角计算单元，用于根据所述融合结果计算偏航角角度；

角度计算单元，用于根据所述角速度数据以及加速度数据计算横滚角和俯仰角。

本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。

本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述的方法。

本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过对mems传感器即陀螺仪所采集的角速度数据以及加速度传感器采集的加速度数据进行滤波和校准处理，单独进行计算偏航角角度，避免x轴和y轴数据对偏航角角度的影响，确保了偏航角角度的准确性，横滚角和俯仰角的计算运用了互补滤波算法，提高了精度，完全能够满足室内移动机器人的要求，整个硬件成本低，以解决imu的高精度和低成本不能兼容的问题。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的机器人imu角度测量方法的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的机器人imu角度测量方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的机器人imu角度测量方法的子流程示意图；

图4为本发明实施例提供的机器人imu角度测量装置的示意性框图；

图5为本发明实施例提供的机器人imu角度测量装置的角度计算单元的示意性框图；

图6为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的机器人imu角度测量方法的应用场景示意图。图2为本发明实施例提供的机器人imu角度测量方法的示意性流程图。该机器人imu角度测量方法应用于服务器中。该服务器可以是集成在机器人上的单片机形式，该服务器与传感器进行数据交互，该传感器包括陀螺仪以及加速度传感器，通过陀螺仪采集的角速度数据以及加速度传感器采集的加速度数据，进行滤波、参数融合和偏航角计算以及横滚角和俯仰角计算，从而实现imu角度的测量。使得应用于室内移动机器人的imu模块能够满足低成本的要求,同时,又能实现机器人定位和导航的精度.

图2是本发明实施例提供的机器人imu角度测量方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤s110至s160。

s110、计算拟合参数。

在本实施例中，拟合参数是指角速度线性拟合过程的参数。

具体地，在高精度转台上采集陀螺仪的全量程数据，并通过上位机进行线性拟合，以得到拟合参数。

具体地，在高精度转台上进行陀螺仪数据的全量程数据采集，并通过上位机进行线性拟合，之后把拟合参数写入到单片机的flash中。

s120、获取陀螺仪所采集的角速度数据以及加速度传感器所采集的加速度数据。

在本实施例中，通过icm-42688-p惯性测量单元获取x轴、y轴和z轴的加速度数据和角速度数据。

s130、将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果。

在本实施例中，滤波结果是指角速度数据滤波后的结果以及加速度数据滤波后的结果。

具体地，采用m1＝(x1+x2+…+，xn)/n将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果，其中，m为滤波结果，x1、x2和xn为采样数据；n为采样次数，所述采样数据包括角速度数据以及加速度数据，也就是角速度数据也采用上述的式子进行滤波，加速度数据也采用上述的式子进行滤波。

数字低通滤波使用软件算法实现，无需其他硬件成本，只用一个计算过程，可靠性高，本实施例采用算术平均值滤波算法，连续取n次采样值进行算术平均。

s140、对所述滤波结果进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合，以得到融合结果。

在本实施例中，融合结果是指对滤波后的加速度数据以及角速度数据分别进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合得到的结果。

具体地，采用m2＝m1*k-b对所述滤波结果进行去零偏处理以及与所述拟合参数融合，以得到融合结果，其中，m2为融合结果，m1为滤波后的数据，k为拟合参数，b为零偏数据，零偏数据是指陀螺仪零偏的数值。

s150、根据所述融合结果计算偏航角角度。

在本实施例中，偏航角角度是指对融合结果中的z轴角速度数据进行数字滤波后积分所得的结果。

具体地，根据计算偏航角角度，其中，θ为偏航角角度，t表示积分时间，w表示融合结果内的角速度，表示前一时刻的偏航角角度。

本实施例把偏航角单独进行计算，避免x轴和y轴数据对偏航角的影响，确保了偏航角角度的准确性。

s160、根据所述角速度数据以及加速度数据计算横滚角和俯仰角。

在本实施例中，横滚角是指机器人的底盘横轴与水平线之间的夹角；俯仰角是指机体坐标系x轴与水平面的夹角，机体坐标系是指加载在机器人底盘上的坐标系。

具体地，对所述角速度数据以及加速度数据进行四元数互补滤波，并计算出横滚角和俯仰角。

横滚角和俯仰角的计算运用了互补滤波算法，提高了精度，完全能够满足室内移动机器人的要求。

在一实施例中，请参阅图3，上述的步骤s160可包括步骤s161～s165。

s161、归一化所述加速度数据。

在本实施例中，为了与单位四元数对应，需要把加速度数据的三维向量转换为单位向量，归一化后的值会在[-1，1]之间，根据公式：x°＝x/nomal，y°＝y/nomal，z°＝z/normal，其中normal为归一化系数，x、y、z为三轴的加速度数据，x°、y°和z°为三轴归一化之后的数值。

s162、计算机体坐标下的加速度向量和上一次姿态解算的姿态向量之间的向量误差。

在本实施例中，向量误差是指当下的归一化后的加速度数值与上一次姿态解算的姿态向量的向量积，其中，上一次姿态解算的姿态向量是指上次归一化后的加速度数值。

具体地，向量之间的误差通过向量积来表示，根据公式：其中表示归一化后的加速度向量和上一次姿态向量之间的误差，为归一化后的加速度向量，为上次姿态向量。

s163、根据所述向量误差对所述角速度数据进行角速度补偿，以得到补偿结果。

在本实施例中，补偿结果是指对角速度数据进行补偿校准后的数据。

具体地，根据公式：gyroout＝gyro+(gain*g_error)，其中gyroout为校准之后的角速度数据，gyro为原始的角速度数据，gain为校准增益，通过设置增益的大小调节补偿效果，g_error为向量误差的量化形式。

s164、对所述补偿结果进行四元数更新，以得到四元数。

在本实施例中，四元数是指补偿结果进行四元数计算更新后的结果。

根据公式：q(t+t)＝q(t)+t*ω(t)*q(t)，其中q(t+t)为更新后的四元数，表示四元数从t时刻更新到(t+t)时刻，t为时间，表示从t时刻到(t+t)时刻经历了t的时间，q(t)为t时刻的四元数值，ω(t)为t时刻的角速度增量，也就是经过校准后的角速度数据t时刻的增量。

s165、将所述四元数转成欧拉角，计算出横滚角和俯仰角。

具体地，根据公式：θ＝asin(2*(q0*q2-q3*q1))，其中和θ为欧拉角，q0、q1、q3和q4为姿态四元数，也就是步骤s165内的四元数的组成数据。

上述的机器人imu角度测量方法，通过对mems传感器即陀螺仪所采集的角速度数据以及加速度传感器采集的加速度数据进行滤波和校准处理，单独进行计算偏航角角度，避免x轴和y轴数据对偏航角角度的影响，确保了偏航角角度的准确性，横滚角和俯仰角的计算运用了互补滤波算法，提高了精度，完全能够满足室内移动机器人的要求，整个硬件成本低，以解决imu的高精度和低成本不能兼容的问题。

图4是本发明实施例提供的一种机器人imu角度测量装置300的示意性框图。如图4所示，对应于以上机器人imu角度测量方法，本发明还提供一种机器人imu角度测量装置300。该机器人imu角度测量装置300包括用于执行上述机器人imu角度测量方法的单元，该装置可以被配置于服务器中。具体地，请参阅图4，该机器人imu角度测量装置300包括参数计算单元301、数据获取单元302、滤波单元303、融合单元304、偏航角计算单元305以及角度计算单元306。

参数计算单元301，用于计算拟合参数；数据获取单元302，用于获取陀螺仪所采集的角速度数据以及加速度传感器所采集的加速度数据；滤波单元303，用于将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果；融合单元304，用于对所述滤波结果进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合，以得到融合结果；偏航角计算单元305，用于根据所述融合结果计算偏航角角度；角度计算单元306，用于根据所述角速度数据以及加速度数据计算横滚角和俯仰角。

在一实施例中，所述参数计算单元301，用于在高精度转台上采集陀螺仪的全量程数据，并通过上位机进行线性拟合，以得到拟合参数。

在一实施例中，所述滤波单元303，用于采用m1＝(x1+x2+…+，xn)/n将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果，其中，m为滤波结果，x1、x2和xn为采样数据；n为采样次数，所述采样数据包括角速度数据以及加速度数据。

在一实施例中，所述融合单元304，用于采用m2＝m1*k-b对所述滤波结果进行去零偏处理以及与所述拟合参数融合，以得到融合结果，其中，m2为融合结果，m1为滤波后的数据，k为拟合参数，b为零偏数据。

在一实施例中，所述偏航角计算单元305，用于根据计算偏航角角度，其中，θ为偏航角角度，t表示积分时间，w表示融合结果内的角速度，表示前一时刻的偏航角角度。

在一实施例中，所述角度计算单元306，用于对所述角速度数据以及加速度数据进行四元数互补滤波，并计算出横滚角和俯仰角。

在一实施例中，如图5所示，所述角度计算单元306包括归一化子单元3061、误差计算子单元3062、补偿子单元3063、更新子单元3064以及转换子单元3065。

归一化子单元3061，用于归一化所述加速度数据；误差计算子单元3062，用于计算机体坐标下的加速度向量和上一次姿态解算的姿态向量之间的向量误差；补偿子单元3063，用于根据所述向量误差对所述角速度数据进行角速度补偿，以得到补偿结果；更新子单元3064，用于对所述补偿结果进行四元数更新，以得到四元数；转换子单元3065，用于将所述四元数转成欧拉角，计算出横滚角和俯仰角。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述机器人imu角度测量装置300和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。

上述机器人imu角度测量装置300可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图6所示的计算机设备上运行。

请参阅图6，图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是服务器，其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。

参阅图6，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。

该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种机器人imu角度测量方法。

该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。

该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种机器人imu角度测量方法。

该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图6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500的限定，具体的计算机设备500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。

其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现如下步骤：

计算拟合参数；获取陀螺仪所采集的角速度数据以及加速度传感器所采集的加速度数据；将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果；对所述滤波结果进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合，以得到融合结果；根据所述融合结果计算偏航角角度；根据所述角速度数据以及加速度数据计算横滚角和俯仰角。

在一实施例中，处理器502在实现所述计算拟合参数步骤时，具体实现如下步骤：

在高精度转台上采集陀螺仪的全量程数据，并通过上位机进行线性拟合，以得到拟合参数。

在一实施例中，处理器502在实现所述将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果步骤时，具体实现如下步骤：

采用m1＝(x1+x2+…+，xn)/n将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果，其中，m为滤波结果，x1、x2和xn为采样数据；n为采样次数，所述采样数据包括角速度数据以及加速度数据。

在一实施例中，处理器502在实现所述对所述滤波结果进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合，以得到融合结果步骤时，具体实现如下步骤：

采用m2＝m1*k-b对所述滤波结果进行去零偏处理以及与所述拟合参数融合，以得到融合结果，其中，m2为融合结果，m1为滤波后的数据，k为拟合参数，b为零偏数据。

在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述融合结果计算偏航角角度步骤时，具体实现如下步骤：

根据计算偏航角角度，其中，θ为偏航角角度，t表示积分时间，w表示融合结果内的角速度，表示前一时刻的偏航角角度。

在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述角速度数据以及加速度数据计算横滚角和俯仰角步骤时，具体实现如下步骤：

对所述角速度数据以及加速度数据进行四元数互补滤波，并计算出横滚角和俯仰角。

在一实施例中，处理器502在实现所述对所述角速度数据以及加速度数据进行四元数互补滤波，并计算出横滚角和俯仰角步骤时，具体实现如下步骤：

归一化所述加速度数据；计算机体坐标下的加速度向量和上一次姿态解算的姿态向量之间的向量误差；根据所述向量误差对所述角速度数据进行角速度补偿，以得到补偿结果；对所述补偿结果进行四元数更新，以得到四元数；将所述四元数转成欧拉角，计算出横滚角和俯仰角。

应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的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。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。

因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中该计算机程序被处理器执行时使处理器执行如下步骤：

计算拟合参数；获取陀螺仪所采集的角速度数据以及加速度传感器所采集的加速度数据；将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果；对所述滤波结果进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合，以得到融合结果；根据所述融合结果计算偏航角角度；根据所述角速度数据以及加速度数据计算横滚角和俯仰角。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述计算拟合参数步骤时，具体实现如下步骤：

在高精度转台上采集陀螺仪的全量程数据，并通过上位机进行线性拟合，以得到拟合参数。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果步骤时，具体实现如下步骤：

采用m1＝(x1+x2+…+，xn)/n将所述角速度数据以及加速度数据进行滤波，以得到滤波结果，其中，m为滤波结果，x1、x2和xn为采样数据；n为采样次数，所述采样数据包括角速度数据以及加速度数据。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述对所述滤波结果进行去零偏处理，并与所述拟合参数融合，以得到融合结果步骤时，具体实现如下步骤：

采用m2＝m1*k-b对所述滤波结果进行去零偏处理以及与所述拟合参数融合，以得到融合结果，其中，m2为融合结果，m1为滤波后的数据，k为拟合参数，b为零偏数据。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述融合结果计算偏航角角度步骤时，具体实现如下步骤：

根据计算偏航角角度，其中，θ为偏航角角度，t表示积分时间，w表示融合结果内的角速度，表示前一时刻的偏航角角度。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述角速度数据以及加速度数据计算横滚角和俯仰角步骤时，具体实现如下步骤：

对所述角速度数据以及加速度数据进行四元数互补滤波，并计算出横滚角和俯仰角。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述对所述角速度数据以及加速度数据进行四元数互补滤波，并计算出横滚角和俯仰角步骤时，具体实现如下步骤：

归一化所述加速度数据；计算机体坐标下的加速度向量和上一次姿态解算的姿态向量之间的向量误差；根据所述向量误差对所述角速度数据进行角速度补偿，以得到补偿结果；对所述补偿结果进行四元数更新，以得到四元数；将所述四元数转成欧拉角，计算出横滚角和俯仰角。

所述存储介质可以是u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅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。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。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，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。

该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(可以是个人计算机，终端，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。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。