一种机器人回充方法及装置与流程

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种机器人回充方法及装置。

背景技术：

随着科学技术的不断发展，越来越多的智能机器人被研发出来，并且为人们的生活和工作带来诸多的便利。例如，扫地机器人可以执行清扫任务，送货机器人可以执行送货任务等。

现有的机器人一般采用可充电的电池提供动力，但是电池容量有限，仅可以维持机器人运行2-3个小时，因此，需要机器人在电量不足的情况下，或者在机器人未执行任务的情况下进行回充，也即，回到充电桩进行充电，以确保机器人电量充足，可以随时执行新的任务。

通常，机器人可以按照预设地图以及预设算法成功回到充电桩进行充电，一旦，机器人在回到充电桩的过程中或者在充电的过程中，被外力移动，导致机器人处于空闲状态(即没有执行任务，也没有进行充电)，机器人将不能成功回到充电桩或重新回到充电桩进行充电，导致机器人电量不足，影响下次使用。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种机器人回充方法及装置，能够控制机器人在空闲状态时回到充电桩进行充电，避免机器人因电量不足影响下次使用。

第一方面，本申请实施例提供了一种机器人回充方法及装置，其中，包括：

获取机器人当前的状态类型；

若所述状态类型指示所述机器人处于空闲状态，则获取所述机器人当前所处的环境的环境数据；

根据所述机器人当前所处的环境的环境数据计算得到所述机器人当前所处的位置，并根据所述机器人当前所处的环境的环境数据确定所述位置的准确度等级；

在所述准确度等级小于预设等级时，根据预设数据采集间隔，确定多个数据采集时刻，并控制所述机器人移动；

获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据，并根据所述每个数据采集时刻对应的环境数据，确定所述机器人的目标位置；

根据所述机器人的目标位置和预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述根据所述机器人当前所处的环境的环境数据确定所述位置的准确度等级，包括：

确定所述机器人当前所处的环境的环境数据包括在所述预存地图对应的环境数据中的数据量；

根据所述数据量确定所述机器人当前所处的位置的准确度等级。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据，并根据所述每个数据采集时刻对应的环境数据，确定所述机器人的目标位置，包括：

获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据；

利用每个数据采集时刻对应的环境数据，计算所述机器人每个数据采集时刻所处的候选位置；

针对每个候选位置，计算所述机器人在该候选位置时采集的环境数据包括在所述预存地图对应的环境数据中的候选数据量，并根据所述候选数据量确定该候选位置的准确度等级；

从所有候选位置中筛选准确度等级最高的候选位置，将所述准确度等级最高的候选位置作为所述机器人的目标位置。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述根据所述机器人的目标位置和预存地图，控制所述机器人返回充电桩，包括：

将所述目标位置与所述预存地图中包括的所有地图位置信息进行匹配，得到与所述准确度等级最高的位置匹配度最高的地图位置信息；

按照该地图位置信息以及所述预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，在所述准确度等级大于或等于所述预设等级时，还包括：

根据所述机器人当前所处的位置和所述预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，还包括：

记录所述机器人从所述目标位置返回充电桩的过程中，采集的多组环境数据；

利用所述多组环境数据，更新所述预存地图。

结合第一方面的第五种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述利用所述多组环境数据，更新所述预存地图，包括：

将所述多组环境数据中，每两组连续的环境数据作为一个候选数据组；

针对每个候选数组，根据该候选数组中包括的两组环境数据和预设算法，得到所述机器人的位移量；其中，所述位移量为所述机器人分别采集该候选数组中包括的两组环境数据时所处的位置之间的直线距离；

利用预定数量的、并且位移量小于预设阈值候选数据组更新所述预存地图；其中所述预定数量的候选数据组为连续的候选数据组。

第二方面，本申请实施例还提供了一种机器人回充装置，其中，包括：

状态类型获取模块，用于获取机器人当前的状态类型；

环境数据获取模块，用于若所述状态类型指示所述机器人处于空闲状态，则获取所述机器人当前所处的环境的环境数据；

准确度等级确定模块，用于根据所述机器人当前所处的环境的环境数据计算得到所述机器人当前所处的位置，并根据所述机器人当前所处的环境的环境数据确定所述位置的准确度等级；

控制模块，用于在所述准确度等级小于预设等级时，控制所述机器人移动，并根据预设数据采集间隔，确定多个数据采集时刻；

目标位置确定模块，用于获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据，并根据所述每个数据采集时刻对应的环境数据，确定所述机器人的目标位置；

第一返回模块，用于根据所述机器人的目标位置和预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，包括：

所述准确度等级确定模块，具体用于确定所述机器人当前所处的环境的环境数据包括在所述预存地图对应的环境数据中的数据量；

根据所述数据量确定所述机器人当前所处的位置的准确度等级。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，包括：

所述目标位置确定模块，具体用于获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据；

利用每个数据采集时刻对应的环境数据，计算所述机器人每个数据采集时刻所处的候选位置；

针对每个候选位置，计算所述机器人在该候选位置时采集的环境数据包括在所述预存地图对应的环境数据中的候选数据量，并根据所述候选数据量确定该候选位置的准确度等级；

从所有候选位置中筛选准确度等级最高的候选位置，将所述准确度等级最高的候选位置作为所述机器人的目标位置。

本申请实施例提供的一种机器人回充方法及装置，其中，该方法包括获取机器人当前的状态类型；若状态类型指示机器人处于空闲状态，则获取机器人当前所处的环境的环境数据；根据机器人当前所处的环境的环境数据计算得到机器人当前所处的位置，并根据机器人当前所处的环境的环境数据确定位置的准确度等级；在准确度等级小于预设等级时，根据预设数据采集间隔，确定多个数据采集时刻，并控制机器人移动；获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据，并根据每个数据采集时刻对应的环境数据，确定机器人的目标位置；根据机器人的目标位置和预存地图，控制机器人返回充电桩。通过本申请实施例提供的机器人回充方法，能够控制机器人在空闲状态时回到充电桩进行充电，避免机器人因电量不足影响下次使用。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1示出了本申请实施例所提供的一种机器人回充方法的流程图；

图2示出了本申请实施例所提供的另一种机器人回充方法的流程图；

图3示出了本申请实施例所提供的另一种机器人回充方法的流程图；

图4示出了本申请实施例所提供的一种机器人回充装置的结构示意图；

图5示出了本申请实施例所提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

目前，机器人可以按照预设地图以及预设算法成功回到充电桩进行充电，一旦，机器人在回到充电桩的过程中或者在充电的过程中，被外力移动，机器人将不能成功回到充电桩或重新回到充电桩进行充电，导致机器人电量不足，影响下次使用。针对上述问题，本申请实施例提供的一种机器人回充方法及装置，可以控制机器人在空闲状态时回到充电桩进行充电，避免机器人因电量不足影响下次使用。

为便于对本申请实施例进行理解，首先对本申请实施例所公开的一种机器人回充方法进行详细介绍。

如图1所示，为本申请实施例以机器人包括的控制器为执行主体时机器人回充方法的流程图，具体步骤如下：

s101，获取机器人当前的状态类型。

在具体实施中，机器人的状态类型可以包括空闲状态、任务状态以及充电状态。

其中，空闲状态为该机器人即没有进行充电也没有执行任务，任务状态为该机器人正在执行任务，充电状态为该机器人在充电桩处充电。

控制器可以查看机器人当前的电量变化量、位置变化量等，来确定机器人当前的状态类型。

s102，若状态类型指示机器人处于空闲状态，则获取机器人当前所处的环境的环境数据。

在具体实施中，当状态类型指示机器人处于空闲状态时，控制器可以控制机器人上安装的激光雷达采集机器人当前所处的环境数据。其中，激光雷达采集的环境数据可以包括线数、点密度、水平垂直视角、检测距离、扫描频率、精度等。

当然，控制器还可以控制机器人上安装的摄像头、光敏传感器等来采集机器人当前所处的环境的环境数据。

s103，根据机器人当前所处的环境的环境数据计算得到机器人当前所处的位置，并根据机器人当前所处的环境的环境数据确定位置的准确度等级。

在具体实施中，根据激光雷达或者摄像机采集的机器人当前所处的环境的环境数据，均可以计算出机器人当前所处的位置。

控制器将机器人当前所处的环境的环境数据与预存地图对应的环境数据进行对比，来确定机器人当前所处的环境的环境数据包括在预存地图对应的环境数据中的数据量，根据数据量确定机器人当前所处的位置的准确度等级。

具体的，每个准确度等级对应一个百分比范围，计算数据量占机器人当前所处的环境的环境数据的百分比，查找该百分比落入的百分比范围，将该百分比范围对应的准确度等级作为机器人当前所处的位置的准确度等级。

例如，准确度等级一级对应的百分比范围为0-20％，准确度等级二级对应的百分比范围为30-40％，准确度等级三级对应的百分比范围为50-60％，准确度等级四级对应的百分比范围为70-80％，准确度等级五级对应的百分比范围为90-100％，机器人当前所处的环境的环境数据包括在预存地图对应的环境数据中的数据量为机器人当前所处的环境的环境数据的98％，则确定机器人当前所处的位置的准确度等级为五级；机器人当前所处的环境的环境数据包括在预存地图对应的环境数据中的数据量为机器人当前所处的环境的环境数据的20％，则确定机器人当前所处的位置的准确度等级为一级等。

s104，在准确度等级小于预设等级时，根据预设数据采集间隔，确定多个数据采集时刻，并控制机器人移动。

在具体实施中，在机器人当前所处的位置的准确度等级小于预设等级时，根据预设数据采集间隔，确定多个数据采集时刻，并按照预设路线控制机器人移动。其中，预设路线可以包括按照以当前所处的位置为中心，以0.5米为半径进行自转，还可以包括以当前所处的位置为起始点，按照边长为1米的正方形为路线进行移动，直至回到当前所处的位置等。

在移动的过程中，可以根据多个数据采集时刻采集环境数据，还可以是连续的采集环境数据等，本申请实施例对此不作具体限定。

在准确度等级大于或等于所述预设等级时，根据机器人当前所处的位置和预存地图，控制机器人返回充电桩。

s105，获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据，并根据每个数据采集时刻对应的环境数据，确定机器人的目标位置。

在具体实施中，控制器获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据之后，根据每个数据采集时刻对应的环境数据可以计算出该数据刺激时刻机器人所处的位置，以及该位置的准确度等级。

从所有位置中，筛选出准确度等级最高的位置作为机器人的目标位置。

具体的过程在下文进行详细阐述，在此不做过多赘述。

s106，根据机器人的目标位置和预存地图，控制机器人返回充电桩。

在具体实施中，控制器确定机器人的目标位置之后，将目标位置与预存地图中包括的所有地图位置信息进行匹配，得到与准确度等级最高的位置匹配度最高的地图位置信息；其中，预存地图中包括多个地图位置信息、环境数据以及环境数据对应的环境模型等。

控制器控制机器人移动至与准确度等级最高的位置匹配度最高的地图位置信息对应的位置处，与以该地图位置信息对应的位置为起始点，按照预存地图，控制机器人返回充电桩，以使机器人进行充电。

通过本申请实施例提供的机器人回充方法，能够控制机器人在空闲状态时回到充电桩进行充电，避免机器人因电量不足影响下次使用。

具体的，按照图2所示的方法确定机器人的目标位置，其中，具体步骤如下：

s201，获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据；

s202，利用每个数据采集时刻对应的环境数据，计算机器人每个数据采集时刻所处的候选位置；

s203，针对每个候选位置，计算机器人在该候选位置时采集的环境数据包括在预存地图对应的环境数据中的候选数据量，并根据候选数据量确定该候选位置的准确度等级；

s204，从所有候选位置中筛选准确度等级最高的候选位置，将准确度等级最高的候选位置作为机器人的目标位置。

在具体实施中，控制器控制机器人在移动过程中，控制激光雷达采集每个数据采集时刻机器人所述位置的环境数据，控制器获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据之后，根据每个数据采集时刻对应的环境数据，计算机器人每个数据采集时刻所处的候选位置。

针对每个候选位置，控制器将机器人在该候选位置时采集的环境数据与预存地图对应的环境数据进行对比，来确定机器人在该候选位置时采集的环境数据包括在预存地图对应的环境数据中的数据量，根据数据量确定机器人的该候选位置的准确度等级。

从所有候选位置中筛选准确度等级最高的候选位置，将准确度等级最高的候选位置作为机器人的目标位置。

在具体实施中，记录机器人从目标位置返回充电桩的过程中，采集的多组环境数据；其中，机器人采集多组环境数据中的每组环境数据时，所处的位置的准确度等级均较高，并且连续的两组环境数据，利用最近点搜索(iterativeclosestpoint，icp)算法计算得到的旋转角度均大于一定阈值。

在控制器获取上述多组环境数据之后，利用多组环境数据，更新预存地图。

具体的，按照图3所示的方法来更新预存地图，其中，具体步骤如下：

s301，将多组环境数据中，每两组连续的环境数据作为一个候选数据组；

s302，针对每个候选数组，根据该候选数组中包括的两组环境数据和预设算法，得到机器人的位移量；其中，位移量为机器人分别采集该候选数组中包括的两组环境数据时所处的位置之间的直线距离；

s303，利用预定数量的、并且位移量小于预设阈值候选数据组更新预存地图；其中预定数量的候选数据组为连续的候选数据组。

例如，在机器人回到返回充电桩进行充电之后，获取了10组环境数据，将每两组连续的环境数据作为一个候选数据组，即得到9个候选数据组。针对每个候选数据组，根据该候选数组中包括的两组环境数据和预设算法，得到机器人的位移量，其中，该位移量为机器人分别采集该候选数组中包括的两组环境数据时所处的位置之间的直线距离。并且，该预设算法可以包括icp算法。

若预定数量为5，且计算得到第2个候选数据组、第3个候选数据组、第4个候选数据组、第5个候选数据组、第6个候选数据组、第7个候选数据组、第8个候选数据组对应的机器人的位移量均小于预设阈值，则利用第2个候选数据组、第3个候选数据组、第4个候选数据组、第5个候选数据组、第6个候选数据组、第7个候选数据组、第8个候选数据组包括的第2组环境数据、第3组环境数据、第4组环境数据、第5组环境数据、第6组环境数据、第7组环境数据、第8组环境数据、第9组环境数据更新预存地图。

若计算得到第2个候选数据组、第3个候选数据组、第6个候选数据组、第7个候选数据组对应的机器人的位移量均小于预设阈值，但是，连续的环境数据小于预定数量，因此，不更新预存地图，并将所有环境数据删除。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供了与机器人回充方法对应的机器人回充装置，由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与本申请实施例上述机器人回充方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

参见图4所示，本申请又一实施例所提供的机器人回充装置包括：

状态类型获取模块401，用于获取机器人当前的状态类型；

环境数据获取模块402，用于若所述状态类型指示所述机器人处于空闲状态，则获取所述机器人当前所处的环境的环境数据；

准确度等级确定模块403，用于根据所述机器人当前所处的环境的环境数据计算得到所述机器人当前所处的位置，并根据所述机器人当前所处的环境的环境数据确定所述位置的准确度等级；

控制模块404，用于在所述准确度等级小于预设等级时，控制所述机器人移动，并根据预设数据采集间隔，确定多个数据采集时刻；

目标位置确定模块405，用于获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据，并根据所述每个数据采集时刻对应的环境数据，确定所述机器人的目标位置；

第一返回模块406，用于根据所述机器人的目标位置和预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

在一种实施方式中，上述准确度等级确定模块403，具体用于：

确定所述机器人当前所处的环境的环境数据包括在所述预存地图对应的环境数据中的数据量；

根据所述数据量确定所述机器人当前所处的位置的准确度等级。

在另一种实施方式中，上述目标位置确定模块405，具体用于：

获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据；

利用每个数据采集时刻对应的环境数据，计算所述机器人每个数据采集时刻所处的候选位置；

针对每个候选位置，计算所述机器人在该候选位置时采集的环境数据包括在所述预存地图对应的环境数据中的候选数据量，并根据所述候选数据量确定该候选位置的准确度等级；

从所有候选位置中筛选准确度等级最高的候选位置，将所述准确度等级最高的候选位置作为所述机器人的目标位置。

在一种实施方式中，上述第一返回模块406，具体用于：

将所述目标位置与所述预存地图中包括的所有地图位置信息进行匹配，得到与所述准确度等级最高的位置匹配度最高的地图位置信息；

按照该地图位置信息以及所述预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

在又一种实施方式中，上述机器人回充装置还包括：

第二返回模块407，用于根据所述机器人当前所处的位置和所述预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

在再一种实施方式中，上述机器人回充装置还包括：

记录模块408，用于记录所述机器人从所述目标位置返回充电桩的过程中，采集的多组环境数据；

更新模块409，用于利用所述多组环境数据，更新所述预存地图。

在再一种实施方式中，上述更新模块409具体用于：

将所述多组环境数据中，每两组连续的环境数据作为一个候选数据组；

针对每个候选数组，根据该候选数组中包括的两组环境数据和预设算法，得到所述机器人的位移量；其中，所述位移量为所述机器人分别采集该候选数组中包括的两组环境数据时所处的位置之间的直线距离；

利用预定数量的、并且位移量小于预设阈值候选数据组更新所述预存地图；其中所述预定数量的候选数据组为连续的候选数据组。

图5描述了本发明实施例提供的一种电子设备500的结构，该电子设备500包括：至少一个处理器501，至少一个网络接口504或者其他用户接口503，存储器505，至少一个通信总线502。通信总线502用于实现这些组件之间的连接通信。该电子设备500可选的包含用户接口503，包括显示器(例如，触摸屏、lcd、crt、全息成像(holographic)或者投影(projector)等)，键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)，触感板或者触摸屏等)。

存储器505可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器501提供指令和数据。存储器505的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(nvram)。

在一些实施方式中，存储器505存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：

操作系统5051，包含各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；

应用程序模块5052，包含各种应用程序，例如桌面(launcher)、媒体播放器(mediaplayer)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用业务。

在本发明实施例中，通过调用存储器505存储的程序或指令，处理器501用于：

获取机器人当前的状态类型；

若所述状态类型指示所述机器人处于空闲状态，则获取所述机器人当前所处的环境的环境数据；

根据所述机器人当前所处的环境的环境数据计算得到所述机器人当前所处的位置，并根据所述机器人当前所处的环境的环境数据确定所述位置的准确度等级；

在所述准确度等级小于预设等级时，根据预设数据采集间隔，确定多个数据采集时刻，并控制所述机器人移动；

获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据，并根据所述每个数据采集时刻对应的环境数据，确定所述机器人的目标位置；

根据所述机器人的目标位置和预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

可选地，处理器501执行的方法中，所述根据所述机器人当前所处的环境的环境数据确定所述位置的准确度等级，包括：

确定所述机器人当前所处的环境的环境数据包括在所述预存地图对应的环境数据中的数据量；

根据所述数据量确定所述机器人当前所处的位置的准确度等级。

可选地，处理器501执行的方法中，所述获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据，并根据所述每个数据采集时刻对应的环境数据，确定所述机器人的目标位置，包括：

获取机器人在移动过程中的每个数据采集时刻对应的环境数据；

利用每个数据采集时刻对应的环境数据，计算所述机器人每个数据采集时刻所处的候选位置；

针对每个候选位置，计算所述机器人在该候选位置时采集的环境数据包括在所述预存地图对应的环境数据中的候选数据量，并根据所述候选数据量确定该候选位置的准确度等级；

从所有候选位置中筛选准确度等级最高的候选位置，将所述准确度等级最高的候选位置作为所述机器人的目标位置。

可选地，处理器501执行的方法中，所述根据所述机器人的目标位置和预存地图，控制所述机器人返回充电桩，包括：

将所述目标位置与所述预存地图中包括的所有地图位置信息进行匹配，得到与所述准确度等级最高的位置匹配度最高的地图位置信息；

按照该地图位置信息以及所述预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

可选地，处理器501执行的方法中，在所述准确度等级大于或等于所述预设等级时，还包括：

根据所述机器人当前所处的位置和所述预存地图，控制所述机器人返回充电桩。

可选地，处理器501执行的方法中，还包括：

记录所述机器人从所述目标位置返回充电桩的过程中，采集的多组环境数据；

利用所述多组环境数据，更新所述预存地图。

可选地，处理器501执行的方法中，所述利用所述多组环境数据，更新所述预存地图，包括：

将所述多组环境数据中，每两组连续的环境数据作为一个候选数据组；

针对每个候选数组，根据该候选数组中包括的两组环境数据和预设算法，得到所述机器人的位移量；其中，所述位移量为所述机器人分别采集该候选数组中包括的两组环境数据时所处的位置之间的直线距离；

利用预定数量的、并且位移量小于预设阈值候选数据组更新所述预存地图；其中所述预定数量的候选数据组为连续的候选数据组。

本申请实施例所提供的机器人回充方法及装置的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述机器人回充方法，从而能够控制机器人在空闲状态时回到充电桩进行充电，避免机器人因电量不足影响下次使用。

所述功能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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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，服务器，或者网络设备等)执行本申请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、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。