工件定位方法、机器人及机器人作业方法与流程

1.本技术涉及机器人技术领域，特别涉及一种工件定位方法、计算机设备、计算机可读存储介质、机器人及机器人作业方法。


背景技术：

2.在机器人作业领域，通过线激光扫描工件的方式获取工件位置、通过人工示教编程方式获取工件位置等，存在耗费时间长、效率低等问题。同时，由于线激光扫描采集的工件点云数据会存在较多的噪声点，准确性较低，导致机器人作业质量和效率低；而人工示教编程方式引入了人为的不可控因素，往往会引发事故。
3.随着机器人技术、三维视觉技术的快速发展，以及产业智能制造的升级，机器人视觉越来越多的应用于工业生产以及服务业等场景，通过视觉系统引导机器人作业，是实现机器人作业智能化的重要手段。基于三维视觉引导机器人作业，效率更高，对工件的定位也更加准确。
4.然而，现有技术中，是直接将相机装置获取到的工件点云数据与工件模型对应的虚拟点云数据匹配，工件模型包含有厚度数据，而通过相机装置仅能采集到视线范围内的工件点云数据，直接匹配工件点云数据与工件模型中的虚拟点云数据，无法确保与工件点云数据匹配的虚拟点云数据是相对应的，匹配误差大。如图1所示，标记a表示工件点云轮廓，标记b表示直接由工件模型获取到的虚拟点云轮廓，标记a与标记b并非位于同一平面上，而是具有一定的距离；即是，虚拟点云数据与工件点云数据不是完全对应的，将导致匹配不准确。
5.申请内容
6.为了解决工件定位不准确的问题，本技术提供了一种工件定位方法、计算机设备、计算机可读存储介质、机器人及机器人作业方法。
7.根据本技术实施例的一方面，公开了一种工件定位方法，用于机器人对工件作业的场景，所述机器人上设有相机装置。该工件定位方法包括：
8.基于所述相机装置采集的工件图像，获取所述工件在所述机器人的基坐标系下的实际点云；
9.获取所述工件在所述基坐标系下对应的工件模型；
10.构建虚拟相机和虚拟场景，将所述工件模型置于所述虚拟场景，并使所述工件模型位于所述虚拟相机的视场角内；
11.采用所述虚拟相机拍摄所述工件模型，获取所述工件模型在所述基坐标系下的虚拟点云；
12.匹配所述实际点云和所述虚拟点云，获得所述工件的位置。
13.在一种示例性实施例中，所述相机装置设置在所述机器人的末端；所述基于所述相机装置采集的工件图像，获取所述工件在所述机器人的基坐标系下的实际点云，包括：
14.获取所述相机装置采集到的工件图像及所述相机装置采集所述工件图像时所述
机器人的位姿矩阵；
15.根据所述位姿矩阵和所述机器人的手眼矩阵，将所述工件图像中的点云在相机坐标系下的坐标转换到所述基坐标系下，获得所述实际点云；所述手眼矩阵表示相机坐标系相对于所述机器人的工具坐标系的转换关系。
16.在一种示例性实施例中，所述构建虚拟相机，包括：
17.根据所述位姿矩阵和所述手眼矩阵确定所述虚拟相机在所述虚拟场景中的位置；
18.根据所述相机装置的参数，配置所述虚拟相机的参数，构建出所述虚拟相机；所述参数包括视场角和像素。
19.在一种示例性实施例中，所述根据所述相机装置的参数，配置所述虚拟相机的参数，包括：
20.配置所述虚拟相机的视场角与所述相机装置的视场角一致；
21.配置所述虚拟相机的像素与所述相机装置的像素一致。
22.在一种示例性实施例中，所述根据所述位姿矩阵和所述手眼矩阵确定所述虚拟相机在所述虚拟场景中的位置，包括：
23.根据所述位姿矩阵和所述手眼矩阵确定所述相机装置相对于所述机器人的位置；
24.根据所述相机装置相对于所述机器人的位置，设置所述虚拟相机在所述虚拟场景中的位置，使所述虚拟相机的位置与所述相机装置的位置相对应。
25.在一种示例性实施例中，所述获取所述工件在所述基坐标系下的工件模型，包括：
26.获取所述工件多个角度的图像数据；
27.利用三维建模软件，将所述多个角度的图像数据整合成三维数模；
28.将所述三维数模转换到所述基坐标系下，获得所述工件模型。
29.在一种示例性实施例中，所述匹配所述实际点云和所述虚拟点云，获得所述工件的位置，包括：
30.采用迭代最近邻点算法对所述实际点云和所述虚拟点云进行配准，获得所述工件的位置。
31.根据本技术实施例的一方面，公开了一种机器人，包括：
32.机器人本体，所述机器人本体具有多个运动轴；
33.相机装置，所述相机装置设置在所述机器人本体；及
34.控制器，所述控制器与所述机器人本体和所述相机装置连接，用于控制所述机器人本体和所述相机装置，并执行如上所述的工件定位方法的步骤。
35.根据本技术实施例的一方面，公开了一种机器人作业方法，所述机器人设有末端工具和相机装置，所述作业方法包括：
36.控制所述相机装置采集工件图像；
37.采用如上所述的工件定位方法进行工件定位，获得工件的位置；
38.控制所述末端工具移动到所述工件的位置进行作业。
39.在一种示例性实施例中，所述末端工具为焊枪，所述相机装置为三维相机。
40.根据本技术实施例的一方面，公开了一种计算机设备，用于机器人对工件作业的场景，所述机器人上设有相机装置。该计算机设备包括：
41.第一获取模块，用于基于所述相机装置采集的工件图像，获取所述工件在机器人
的基坐标系下的实际点云；
42.第一构建模块，用于获取所述工件在所述基坐标系下对应的工件模型；
43.第二构建模块，用于构建虚拟相机和虚拟场景，将所述工件模型置于所述虚拟场景，并使所述工件模型位于所述虚拟相机的视场角内；
44.第二获取模块，用于采用所述虚拟相机拍摄所述工件模型，获取所述工件模型在所述基坐标系下的虚拟点云；
45.点云匹配模块，用于匹配所述实际点云和所述虚拟点云，获得所述工件的位置。
46.根据本技术实施例的一方面，公开了一种计算机设备，包括：
47.一个或多个处理器；
48.存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述计算机设备实现前述工件定位方法。
49.根据本技术实施例的一方面，公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使所述计算机执行前述工件定位方法。
50.本技术的实施例提供的技术方案至少包括以下有益效果：
51.本技术提供的技术方案，构建出虚拟相机和工件模型，采用虚拟相机拍摄虚拟场景中的工件模型，获取工件模型在基坐标系下的虚拟点云，将虚拟点云与由相机装置采集的工件图像获得的实际点云匹配，基于匹配结果确定工件的位置，避免了直接将实际点云与工件模型匹配方式导致的匹配不准确，提高了工件实时定位的准确性，从而提高机器人作业的质量和效率。
52.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本技术。
附图说明
53.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
54.图1是现有技术中工件点云与工件模型匹配时的界面图。
55.图2是一种示例性实施例示出的机器人结构图。
56.图3是根据一示例性实施例示出的一种工件定位方法的流程图。
57.图4是图3对应实施例中步骤s101的细节流程图。
58.图5是图3对应实施例中步骤s102的细节流程图。
59.图6是图3对应实施例中步骤s103的部分细节流程图。
60.图7是图6对应实施例中步骤s1031的细节流程图。
61.图8是根据一示例性实施例虚拟相机和工件模型的示意图。
62.图9是根据一示例性实施例实际点云与虚拟点云匹配的界面图。
63.图10是根据一示例性实施例示出的一种机器人作业方法的流程图。
64.图11是根据一示例性实施例示出的用于实现本技术实施例的计算机设备的框图。
65.图12是根据一示例性实施例示出的用于实现本技术实施例的计算机设备的计算机系统结构框图。
66.附图标记说明如下：
67.100、机器人；101、机器人本体；102、相机装置；103、末端工具；200、计算机设备；201、第一获取模块；202、第一构建模块；203、第二构建模块；204、第二获取模块；205、点云匹配模块；300、计算机系统；301、cpu；302、rom；303、存储部分；304、ram；305、总线；306、i/o接口；307、输入部分；308、输出部分；309、通信部分；310、驱动器；311、可拆卸介质；401、虚拟相机；402、工件模型。
具体实施方式
68.尽管本技术可以容易地表现为不同形式的实施方式，但在附图中示出并且在本说明书中将详细说明的仅仅是其中一些具体实施方式，同时可以理解的是本说明书应视为是本技术原理的示范性说明，而并非旨在将本技术限制到在此所说明的那样。
69.此外，本技术的描述中所提到的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备，没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选的还包括其它没有列出的步骤或模块，或可选的还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
70.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一个或者更多个特征。
71.在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。
72.需要说明的是，本技术实施例中，“示例性”或者“举例地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术实施例中被描述为“示例性”或者“举例地”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性”或者“举例地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
73.以下将详细地对示例性实施例进行说明。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如申请内容中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
74.图2示出了一示例性实施例的机器人结构图。如图2所示，机器人100包括机器人本体101、相机装置102及末端工具103，相机装置102设置在机器人本体101上，末端工具103设置在机器人本体101的末端；通过机器人本体101带动相机装置102和末端工具103移动，从而利用相机装置102近距离拍摄工件图像，进而通过分析工件图像获得工件的位置，并进一步带动末端工具103移动到工件的位置进行作业。
75.可以理解地，机器人100还包括有控制器，控制器与机器人本体101、相机装置102及末端工具103连接，以控制机器人本体101的运动，以及控制相机装置102拍摄工件图像，并且控制器还分析工件图像，从而获得工件的位置，进而可以控制机器人本体101运动，带动末端工具103移动到工件的位置进行作业。可以理解地，控制器可以是内置于机器人本体101，也可以是设置在机器人本体101以外。
76.末端工具103可以是焊枪，工件即为待焊接的物件，此时机器人100即为焊接机器人。末端工具103可以是胶枪，工件即为待涂胶的物件，此时机器人100即为涂胶机器人。末端工具103还可以是刀具类，工件即为待切割的物件，此时机器人100即为切割机器人。当
然，末端工具103还可以是其它可以设置在机器人100的末端并通过机器人100带动进行作业的其它工具，不限于前述焊枪、胶枪、刀具等。
77.本技术实施例提供一种工件定位方法、计算机设备、计算机可读存储介质、机器人及机器人作业方法，可以实现准确定位工件的实时位置，从而提高机器人作业的质量和效率。
78.本技术实施例提供的工件定位方法、计算机设备、计算机可读存储介质、机器人及机器人作业方法，具体通过如下实施例进行说明，首先描述本技术实施例中的工件定位方法。
79.本技术实施例首先提供了一种工件定位方法，用于机器人对工件进行三维定位以对工件作业的场景，机器人上设有相机装置。该工件定位方法包括：
80.基于相机装置采集的工件图像，获取工件在机器人的基坐标系下的实际点云；
81.获取工件在基坐标系下对应的工件模型；
82.构建虚拟相机和虚拟场景，将工件模型置于虚拟场景，并使工件模型位于虚拟相机的视场角内；
83.采用虚拟相机拍摄工件模型，获取工件模型在基坐标系下的虚拟点云；
84.匹配实际点云和虚拟点云，获得工件的位置。
85.本技术提供的技术方案，构建出虚拟相机和工件模型，采用虚拟相机拍摄虚拟场景中的工件模型，获取工件模型在基坐标系下的虚拟点云，将虚拟点云与由相机装置采集的工件图像获得的实际点云匹配，基于匹配结果确定工件的位置，避免了直接将实际点云与工件模型匹配方式导致的匹配不准确，对工件实际点云噪声抗干扰能力强，提高了工件实时定位的准确性，从而提高机器人作业的质量和效率。同时，也避免了通过示教机器人方式进行作业，减轻了工作人员的工作负担，也提高了机器人的作业质量和效率。
86.以下结合本说明书实施例中的附图，对本技术的实施方式予以进一步地详尽阐述。
87.参阅图3所示，本技术一示例性实施例提供的工件定位方法，包括以下步骤s101～s105。
88.s101，基于相机装置采集的工件图像，获取工件在机器人的基坐标系下的实际点云。
89.在一个示例性实施例中，相机装置安装在机器人的末端，如图2所示。在该一个示例性实施例中，如图4所示，步骤s101包括以下步骤s1011～s1012。
90.s1011，获取相机装置采集到的工件图像及相机装置采集工件图像时机器人的位姿矩阵。
91.s1012，根据位姿矩阵和机器人的手眼矩阵，将工件图像中的点云在相机坐标系下的坐标转换到基坐标系下，获得实际点云。
92.其中，手眼矩阵表示相机坐标系相对于机器人的工具坐标系的转换关系；具体包括机器人末端到安装在末端的相机装置的平移加上机器人的末端到安装在末端的相机装置的旋转。至于如何获得手眼矩阵为现有技术，在此不再赘述。
93.其中，位姿矩阵表示机器人的工具坐标系相对于机器人的基坐标系的转换关系。工具坐标系用于定义末端工具的中心位置和末端工具的姿态。
94.详细地，在步骤s1012中，基于映射关系pcd1＝transform(pcd0,toolpos*handeye)将工件图像中的点云在相机坐标系下的坐标转换到基坐标系下，获得实际点云。
95.其中，pcd1表示转换后在机器人基坐标系下的实际点云，pcd0表示转换前在相机坐标系下的实际点云，transform表示转换函数，toolpos表示当前机器人的位姿矩阵，位姿矩阵为一个4*4的矩阵，handeye表示机器人末端tcp到相机坐标系原点的位置关系矩阵，即手眼矩阵。
96.s102，获取工件在基坐标系下对应的工件模型。
97.在一个示例性实施例中，如图5所示，步骤s102包括以下步骤s1021～s1023。
98.s1021，获取工件多个角度的图像数据。
99.s1022，利用三维建模软件，将多个角度的图像数据整合成三维数模。
100.可以理解地，三维数模就是用三维建模软件，例如ug、catia等，制作的产品模型。三维数模是物体的多边形表示，通常用计算机或者其它视频设备进行显示。
101.s1023，将三维数模从世界坐标系转换到基坐标系下，获得工件模型。
102.其中，工件模型可以是例如stl图档等。
103.s103，构建虚拟相机和虚拟场景，将工件模型置于虚拟场景，并使工件模型位于虚拟相机的视场角内。
104.详细地，可以采用blender等软件构建虚拟相机。
105.在一个示例性实施例中，如图6所示，步骤s103中，构建虚拟相机，包括以下步骤s1031～s1032。
106.s1031，根据机器人的位姿矩阵和手眼矩阵确定虚拟相机在虚拟场景中的位置。
107.在一个示例性实施例中，如图7所示，步骤s1031包括以下步骤s10311～s10312。
108.s10311，根据位姿矩阵和手眼矩阵确定相机装置相对于机器人的位置。
109.详细地，在步骤s10311中，基于映射关系campos＝toolpos*handeye确定相机装置相对于机器人的位置。
110.其中，campos表示相机装置相对于机器人的位置，toolpos表示相机装置采集工件图像时机器人的位姿矩阵，handeye表示手眼矩阵。
111.s10312，根据相机装置相对于机器人的位置，设置虚拟相机在虚拟场景中的位置，使虚拟相机的位置与相机装置的位置相对应。
112.s1032，根据相机装置的参数，配置虚拟相机的参数，构建出虚拟相机。
113.详细地，前述参数包括视场角和像素。在步骤s1032中，配置虚拟相机的视场角与相机装置的视场角一致，配置虚拟相机的像素与相机装置的像素一致。
114.通过将虚拟相机在虚拟场景中的位置设置为与相机装置在机器人的位置相互对应，以及将虚拟相机的参数设置为与相机装置的参数一致，可以最大程度确保虚拟相机采集到的虚拟点云与相机装置采集到的实际点云的位置相对应，提高工件定位的准确性。
115.在一个示例性实施例中，相机装置的视场角camview为0.87，相机装置的分辨率大小为x＝1280,y＝1024；相应地，虚拟相机的视场角camview为0.87，虚拟相机的分辨率大小为x＝1280,y＝1024。
116.一示例性实施例虚拟相机和工件模型如图8所示，其中，标记401表示虚拟相机，标记402表示工件模型。
117.可以理解地，前述参数还可以包括有相机的其它参数，例如，相机的俯仰角、方位角、翻滚角等。
118.s104，采用虚拟相机拍摄工件模型，获取工件模型在基坐标系下的虚拟点云。
119.在将虚拟相机的位置设置为与相机装置相对于机器人的位置对应，且视场角等参数与相机装置一致的实施例中，步骤s104获取到的即为与实际点云同一视角下的工件模型表面点云。
120.s105，匹配实际点云和虚拟点云，获得工件的位置。
121.在一个示例性实施例中，在步骤s105中，采用迭代最近邻点算法对实际点云和虚拟点云进行配准，获得工件的位置。
122.可以理解地，采用迭代最近邻点算法又称为icp配准(point cloud registration)是指输入两幅点云(源数据和需要配准数据)，输出一个变换(补偿矩阵)使得源数据和需要配准数据的重合程度尽可能高。变换可以是刚性的，也可以不是，刚性变换包括旋转和平移。至于如何利用迭代最近邻点算法把虚拟点云匹配到实际点云的位置上为现有技术，在此不再赘述。
123.图9是根据一示例性实施例实际点云与虚拟点云匹配的界面图。如图9所示，虚拟点云和实际点云贴合在同一表面上，虚拟点云和实际点云能完全匹配在一起，相较于图1所示的现有技术，本技术的匹配精度明显提高，且，匹配得到的工件位置就是工件在机器人基坐标系下真实的位置。
124.再请参阅图2，为了实现本技术实施例提供的工件定位方法，本技术实施例提供一种机器人100，该机器人100包括机器人本体101、相机装置102、末端工具103及控制器(图未示)。机器人本体101具有多个运动轴，相机装置102和末端工具103设置在机器人本体101的末端。控制器与机器人本体101、相机装置102及末端工具103连接，用于控制机器人本体101、相机装置102及末端工具103，以使得机器人100能够执行图3至图7任一所示的工件定位方法的全部或者部分步骤。
125.举例地，机器人本体101具有六个运动轴，即是，机器人100为六轴机器人。
126.举例地，末端工具103为焊枪。
127.图10示出了一示例性实施例的一种机器人作业方法的流程图。如图10所示，该机器人作业方法包括以下步骤s201～s203。
128.s201，控制相机装置采集工件图像。
129.s202，采用前述的工件定位方法进行工件定位，获得工件的位置。
130.s203，控制末端工具移动到工件的位置进行作业。
131.在一个示例性实施例中，如图2所示，末端工具103为焊枪，工件为待焊接的物件，在步骤s202中，获得工件中焊缝的位置，在步骤s203，控制末端工具移动到工件中焊缝的位置，并利用末端工具103对工件的焊缝进行焊接。
132.接下来请参阅图11，图11是根据一示例性实施例示出的一种计算机设备200的框图，该计算机设备200可以应用于机器人中，执行图2至图7任一所示的工件定位方法的全部或者部分步骤。如图11所示，该计算机设备200包括但不限于：第一获取模块201、第一构建模块202、第二构建模块203、第二获取模块204及点云匹配模块205。
133.其中，第一获取模块201用于基于相机装置采集的工件图像，获取工件在机器人的
基坐标系下的实际点云。
134.第一构建模块202用于获取工件在基坐标系下对应的工件模型。
135.第二构建模块203用于构建虚拟相机和虚拟场景，将工件模型置于虚拟场景，并使工件模型位于虚拟相机的视场角内。
136.第二获取模块204用于采用虚拟相机拍摄工件模型，获取工件模型在基坐标系下的虚拟点云。
137.点云匹配模块205用于匹配实际点云和虚拟点云，获得工件的位置。
138.上述计算机设备200中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述工件定位方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
139.上述计算机设备200可以是任意具有信息处理功能的终端，例如台式电脑、笔记本电脑等。
140.图12示意性地示出了用于实现本技术实施例工件定位方法的计算机设备的计算机系统结构框图。
141.需要说明的是，图12示出的计算机设备的计算机系统300仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
142.如图12所示，计算机系统300包括中央处理器301(central processing unit，cpu)，其可以根据存储在只读存储器302(read-only memory，rom)中的程序或者从存储部分303加载到随机访问存储器304(random access memory，ram)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器304中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。中央处理器301、在只读存储器302以及随机访问存储器304通过总线305彼此相连。输入/输出接口306(input/output接口，即i/o接口)也连接至总线305。
143.以下部件连接至输入/输出接口306：包括键盘、鼠标等的输入部分307；包括诸如阴极射线管(cathode ray tube，crt)、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)等以及扬声器等的输出部分308；包括硬盘等的存储部分303；以及包括诸如局域网卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器310也根据需要连接至输入/输出接口306。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分303。
144.特别地，根据本技术的实施例，各个方法流程图中所描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质311被安装。在该计算机程序被中央处理器301执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
145.需要说明的是，本技术实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程
只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
146.本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本技术所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读存储介质中或者作为计算机可读存储介质上的一个或多个指令或代码进行传输。
147.通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
148.在本技术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，模块地划分，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装置，或一些特征可以忽略，或不执行。
149.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。