自主车辆停车和向手动控制转移的制作方法

本发明涉及车辆技术领域，并且更具体地涉及自主车辆停车和向手动控制转移。

背景技术：

如现在开始出现在道路上的自主或半自主车辆像操作员手动控制的车辆一样会产生可能妨碍车辆操作的小的系统故障，例如车辆传感器等的问题。自主或半自主车辆的风险在于，小的系统故障可能发展成更严重的故障，妨碍车辆的运行，并使乘员处于危险状态，例如在难以获得援助的偏远的农村、在高峰时段拥挤的公路中途等。自主车辆的另一个风险是，如果环境条件改变，例如，当自主车辆接近恶劣天气、严重的交通等的地区，自主车辆可能无法运行。

技术实现要素：

根据本发明，提供一种系统，系统包含具有处理器和存储器的计算机，存储器存储可由处理器执行的指令，使得计算机被编程为：

控制自主车辆推进、转向和制动中的每一个，由此车辆受到自主控制；

基于来自车辆传感器的数据，进行车辆停车区域的可用性的第一确定；和

基于以下的一个或多个来进行将车辆自主地停放在停车区域中的第二确定：车辆的地理位置、系统故障、条件边界、车辆停车区域的可用性。

根据本发明的一个实施例，传感器是图像传感器、雷达传感器、激光雷达传感器和超声波传感器中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，计算机进一步被编程为基于地图数据的集合来确定车辆停车区域。

根据本发明的一个实施例，计算机进一步被编程为：

确定车辆是否正在接近已知的问题区域；和

基于确定，自主停放车辆并且结束车辆的自主控制。

根据本发明的一个实施例，已知的问题区域是以下的一个或多个：禁止自主车辆区域、未知区域、未勘察区域、天气区域或交通区域。

根据本发明的一个实施例，计算机进一步被编程为接收来自乘员的控制自主车辆的请求；和

将自主车辆的控制转移给乘员。

根据本发明的一个实施例，计算机进一步被编程为向乘员至少提供自主车辆的车辆状况和停车区域的地理位置。

根据本发明的一个实施例，计算机进一步被编程为：

收集乘员的生物特征数据；

将生物特征数据与已知乘员生物特征数据集进行比较；

将自主车辆推进、转向和制动与来自乘员的推进、转向和制动输入进行比较；和

基于生物特征数据与已知乘员生物特征数据集的比较，以及自主车辆推进、转向和制动与来自乘员的推进、转向和制动输入的比较，将车辆的自主控制转移给乘员。

根据本发明，提供一种方法，该方法包含：

控制自主车辆推进、转向和制动中的每一个，由此车辆受到自主控制；

基于来自车辆传感器的数据，进行车辆停车区域的可用性的第一确定；

基于以下的一个或多个来进行第二确定：车辆的地理位置、系统故障、条件边界和车辆停车区域的可用性；和

基于第一确定和第二确定，将车辆自主地停放在停车区域中。

根据本发明的一个实施例，传感器是图像传感器、雷达传感器、激光雷达传感器和超声波传感器中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，方法进一步包含基于地图数据的集合或服务器下载的地图数据的集合来确定车辆停车区域。

根据本发明的一个实施例，方法进一步包含确定车辆是否正在接近已知的问题区域并且自主地停放车辆。

根据本发明的一个实施例，已知的问题区域是以下的一个或多个：禁止自主车辆区域、未知区域、未勘察区域、天气区域或交通区域。

根据本发明的一个实施例，方法进一步包含：

接收来自乘员的控制自主车辆的请求；和

将自主车辆的控制转移给乘员。

根据本发明的一个实施例，方法进一步包含至少提供自主车辆的车辆状态和停车区域的地理位置。

根据本发明的一个实施例，方法进一步包含：

收集乘员的生物特征数据；

将生物特征数据与已知乘员生物特征数据集进行比较；

将作为乘员输入的推进、转向和制动与自主车辆推进、转向和制动进行比较；和

基于生物特征数据与已知乘员生物特征数据集的比较，以及作为乘员输入的推进、转向和制动与自主车辆推进、转向和制动的比较，来转移车辆的自主控制的控制。

根据本发明，提供一种自主车辆停车系统，包含：

用于控制车辆推进、转向和制动中的每一个的装置，由此车辆受到自主控制；

用于通过传感器扫描邻近车辆的区域的装置；

基于来自传感器的数据来进行车辆停车区域的可用性的第一确定的装置；和

基于以下的一个或多个来进行将车辆自主地停放在停车区域中的第二确定的装置：车辆的地理位置、系统故障、条件边界、车辆停车区域的可用性。

根据本发明的一个实施例，系统进一步包含用于经由远程信息处理单元从网络服务器下载车辆停车区域的装置。

根据本发明的一个实施例，系统进一步包含用于确定车辆是否正在接近已知的问题区域的装置；和

用于自主地停放车辆的装置。

根据本发明的一个实施例，已知的问题区域是以下中的一个或多个：禁止自主车辆区域、未知区域、未勘察区域、天气区域或交通区域。

附图说明

图1是用于控制和监控车辆运行的示例性自主车辆系统的框图；

图2是可以在计算机和图1的系统的相关联的硬件部件中实施的示例性过程的流程图；

图3是图2的过程的示例性子过程的流程图。

具体实施方式

图1是自主车辆(av)8或半自主车辆(未示出)的示例性车辆控制系统10的示意图。自主车辆8是大体上所有操作——即所有关于推进、制动和转向的操作——由控制计算机12进行自主控制的车辆。半自主车辆是这些操作——例如推进、制动和转向之一——中的至少一个由车辆控制系统10控制的车辆。当在车辆8部件和/或子系统中检测到一个或多个系统故障时，如下所述，计算机12可以确定车辆8不能执行一个或多个自主操作。因此，可能有必要将车辆8引导到安全的和附近的车辆停车区域，例如停车位、路肩区域等。因此，计算机12可以被编程为仅当确定至少一个这样的停车区域是接近的——即在预定距离(例如10米，100米等)内——并且可以从车辆8的路线接近时才容许自主操作车辆8。车辆8预先识别这样的停车区域作为潜在的停车区域。

如图1所示，各种车辆8计算机14-22可以通信地连接到控制计算机12。这些计算机可以各自是例如已知的电子控制单元(ecu)等。控制计算机12可以包括用于监控和控制各种ecu和/或其他车辆8部件的程序。

计算机12以及下面讨论的其他计算机具有至少一个处理器，并且通常具有存储器，例如包含各种类型的永久和瞬态存储器，例如已知的用以存储计算机指令、寄存器值、以及临时和永久变量。此外，控制计算机12通常可以包括例如通过可穿戴设备、诸如智能电话等的便携式用户设备和/或车辆8内部的人机界面(hmi)来交换数据(例如来自乘员的数据和向乘员发送的数据)的指令，人机界面可以是交互式语音响应(ivr)系统、包括触摸屏等的图形用户界面(gui)等中的一个或多个。

车辆8控制计算机12通常经由车辆网络连接到其他计算机14-22和/或其他车辆8ecu等。例如，可以在诸如已知的控制器局域网(can)总线上进行各种通信。其他有线和无线通信可以包括在车辆网络中，例如以太网、wi-fi(无线局域网)等。此外，车辆8可以如下所述与其他网络或车辆通信，并且可以包括无线网络技术，例如蜂窝、(蓝牙技术)、近场通信(nfc)、有线和/或无线分组网络等。

控制计算机12通常连接到导航计算机14、制动控制计算机16、推进控制计算机18、生物特征监控计算机20、转向计算机22和远程信息处理单元24。导航计算机14可以接收例如来自已知的全球导航卫星系统(gnss)的信号以确定车辆8的位置和/或导航计算机14可以部署用于车辆8位置确定的航位推算系统。

制动控制计算机16可以监控和控制车辆8制动器以及影响车辆8停止的任何参数。推进控制计算机18可以监控和控制车辆8的发动机和马达以及动力传动系统。在本上下文中，推进系统可以包括含有内燃发动机和/或电动马达等的动力传动系统。

生物特征监控计算机20可以观察乘员，例如，以确定乘员的警觉级别。在第一示例中，生物特征监控计算机20可以观察乘员的眼睛，看是否打开以确定乘员是否睡着了。在第二示例中，生物特征监控计算机20可以例如经由ivr系统与乘员口头交流以确定警觉性。转向计算机22可以监控和控制车辆8的转向系统，并且产生可以被发送到控制计算机12以在导航时使用的转向配置文件。

远程信息处理单元24可以经由蜂窝、近场通信(nfc)、有线和/或无线分组网络等与远程网络19(例如，因特网)通信。远程网络19可以向服务器17提供网关，该服务器17可以向计算机12提供服务器下载，例如从先前的行程获取的地图数据的集合。上传可以包括例如在车辆系统故障或更严重的车辆紧急情况下可以使用的停车场位置和潜在停车位的大小。此外，服务器17可以提供关于天气、交通和最新情报的更新，以及更新随着车辆(例如沿着路线导航)移动而大体连续地改变的地理围栏边界(geo-fencingboundary)信息。

控制计算机12可以监控其他计算机控制器14-22以获得数据以确定自主车辆8是否能够进行自主操作。例如，控制计算机12可以查询其他计算机控制器14-22的状态并产生车辆状态报告。控制计算机可以确认导航计算机14在线，并且可以提供或已经提供自主车辆8要行驶的路线。控制计算机12可以从制动控制计算机16、推进控制计算机18和转向计算机22接收它们各自的系统正常运行的确认。

生物特征监控计算机20可以将乘员的生物特征数据发送到控制计算机12，例如，数据可以指示乘员睡着了以及控制计算机12在妨碍安全自主操作的系统故障的情况下不能依赖乘员接管自主车辆8的控制器的控制。生物特征监控计算机20还可以监控乘员的呼吸和眼睛运动以及提供刺激(例如声音)以确定乘员是否警觉和定向，并且如果需要，则可以控制车辆8。

停车选项

这里所使用的术语“乘员路径”是指根据乘员输入的标准(即乘员对他或她的目的地的期望路径)选择的车辆8路径。计算机12通常被编程为接收自主车辆8，通过其编程将尝试适应这种路线。

这里所使用的术语“自主停车位置”是指基于计算机12的可用数据和/或基于法律限制(例如禁止自主车辆区域)根据计算机12的操作限制自主地操作车辆8时可从当前车辆8位置到达的停车位置12。因此，基于车辆的机械状态和/或系统故障、用于导航的可用传感器数据、法律限制以及可能的其他因素，自主停车位置按照定义是处于自主车辆8的操作范围(即，车辆8可以从当前位置到达自主停车位置)。

当自主车辆8重复地行进相同的路线时，自主停车位置可被识别和收集在自主车辆的数据库中，例如自主车辆8传感器可识别潜在的自主停车位置并将坐标集合保存在计算机12存储器中。或者，除了车辆从其传感器收集自主停车位置之外，服务器可以提供车辆8的潜在停车位置的下载，例如当车辆8是在车辆8未映射的不熟悉的区域时。

这里所使用的术语“条件边界”是指在该目的地是自主停车位置情况下的计划的目的地(例如，如上所述的用于定义乘员路径的输入)，否则为到乘员路径的最接近的可能的自主停车位置。例如，控制限制目的地可以是不违反适用法律或法规的最接近乘员目的地的位置，并且据称在其周围具有地理围栏。地理围栏是围绕一个区域(例如禁止自主驾驶车辆的国家或州)的虚拟围栏。例如，毗邻的国家或州可能不允许自主车辆8操作。在这种情况下，自主车辆8可以简单地将自主车辆8停放在限定法律限制改变的边界附近的停车设施处，或者询问乘员是否希望继续手动地行驶进入相邻国家或州。

这里使用的术语“最近的停车位置”是指最近的自主停车位置。通常，最近的停车位置是一个乘员认为比其他可能靠近乘员路径、所需的服务等的其他自主停车位置更不方便的自主停车位置设施。然而，根据天气、车辆8机械状态或影响车辆8操作的其他因素，最近的停车位置可能是在情况将要发生时最安全的并且最快的替代。

这里所使用的术语“过渡停车位置”是指“为操作者提供足够的时间来承担对车辆8的完全控制，而不会显著偏离朝向乘员目的地的路径的最近的自主停车位置”。因此，过渡停车位置是车辆8的乘员能够从被动乘员转换为车辆8的驾驶员/操作者的停车区域。例如，乘员可以位于车辆8的后座中，并且可能需要能够安全地离开并重新进入车辆8以转移到驾驶员座椅以操作车辆8。

车辆故障严重性级别

radar(雷达)、lidar(激光雷达)和计算机视觉(cv)系统是通常安装在av上的光学传感器系统。与其他传感器一起，它们能够提供关于车辆8的运动学信息，例如位置、速度、加速度和关于环境(例如障碍物、道路标志、行人等)的物理信息。来自传感器的信息馈送到传感器积分器子系统，其用于过滤和整合来自所有车辆8传感器的数据。在这个阶段通常可以过滤掉可检测的异常和错误的数据。

传感器输入数据被发送到执行附加过滤并且可以估计车辆8的当前状态的状态估计器。该状态数据可以被发送到导航计算机14，导航计算机14作为用于与车辆8的自由度——例如速度、航向等——相关的单独控制算法的高级别控制器。导航计算机14处理自主车辆8导航的高级别控制。在光学传感器故障的情况下，传递到状态估计器的数据将被破坏或丢失，从而为导航计算机14产生偏置的位置估计。导航计算机14依赖该数据来认知车辆8相对于路点的现实世界位置，因此简单的激光雷达故障可能导致导航模块认为车辆8距离目标仅有10米，实际上此时距离目标是100米远。

车辆8的不正确操作可能导致各种严重性级别的事故。表一是识别风险的一个例子，也是一个量化数字，该数字代表了一个危险的潜在后果的量度，代表了一些不利或不良事件发生的可能性和严重性。在危险识别阶段，危险根据其风险进行分类。初步危险分析(pha)是对这些危险进行分类的起点。与大多数安全关键系统一样，自主车辆8系统危险可以使用以严重性和发生可能性的乘积计算的称作风险级别的预定义的任意类别进行定性分类。

表1-意外事故严重性级别

表2是lidar、radar和cv子系统的危险和故障的示例性列表，包括对危险严重性级别的枚举。从安全的角度来看，危险成为安全要求的根源。通常，任何系统功能的损失可能导致危险，例如，激光雷达系统的激光头由于机械故障而停止旋转。功能的丧失通常允许识别具体的危险。反过来，危险识别允许确定要建立用以防止或控制这种危险的控制措施，例如在识别危险时停放车辆8。

表2严重性级别示例

过程流程

图2是示出可以根据车辆8计算机12中的程序来执行以确定车辆8是否可以以自主模式操作的示例性过程100的流程图。

过程100在框105中开始，框105也可以如下所述地跟随框110。计算机12评估自主(包括半自主)操作的条件是否可接受。例如，当未从任何车辆8控制器计算机14-22报告故障，和/或报告的故障不会阻止自主车辆8操作，即，导航计算机14、制动控制计算机16、推进控制计算机18、生物特征监控计算机20、转向计算机22和远程信息处理单元24均表示它们各自的传感器和致动器系统在非故障参数——即在自主操作可接受的参数内——内操作时，可接受的条件可以存在。例如，如果用于检测物体的一个或多个传感器(例如，图像传感器、激光雷达传感器、雷达传感器、超声波传感器等)报告故障，则计算机12可以确定不能执行自主操作的参数。再考虑另一个示例，计算机12可以确定导航计算机14不能确定路线和/或不能确定车辆8地理定位，其中任何一个可以指示不能执行车辆8的自主操作。当车辆8在没有检测到故障的情况下运行时，或者至少没有超出自主操作可接受的参数之外的故障时，车辆8在本文中可被称为“正常”运行。

接下来在框110——其可以跟随框105或框130——中，如果框105的评估对于自主或半自主操作是可接受的，则接下来执行框115，否则，过程100返回到框105以等待检测到的故障的校正，或者替代地(而不是如图2所示)结束。

接下来，在框115中，导航计算机14例如根据来自全球导航卫星系统(gnss)的信号来确定车辆8的地理位置。已知的地理位置可以表示为坐标，例如纬度和经度坐标。

接下来，在框120中，计算机12使用当前车辆地理位置将定位至少一个潜在的自主停车位置以及停车位置是否可用并且可以容纳车辆8。重要的是停车位接近于(即在预定阈值距离内)当前地理位置或沿着乘员路径的地理位置。例如，当车辆8先前曾穿行过与车辆8正在进行的潜在停车位置的映射的一部分相同的路线时，自主停车位置可能已被车辆8识别。自主停车位置可以被进一步识别为描述停车场(例如在休息站、在路肩上的区域、停车库等)中的停车位的一组地理坐标。另外，一列可用的潜在自主停车位置可以在经由远程网络19向服务器17发送请求之后被发送到计算机12。服务器17可以用作停车位置的数据库，例如当穿行相同路线的其他车辆收集停车位置信息时，其他车辆可以经由远程网络19将该信息上传到服务器17。

进一步地，限定潜在的自主停车位置是否靠近车辆8的预定距离可以由计算机12进行调整。例如，预定距离可以默认为是被认为车辆8在失效故障的情况下可以安全穿行以停止和停放的距离，诸如10米、100米等。但是可以根据条件改变距离，例如，在没有日光、存在降雨、存在高于预定密度的交通(即在一段时间内通过道路上的一点的车辆数量)、严重的系统故障等的情况下例如以1/2(例如，100米变为50米)的因子减少距离。

接下来，在框125中，进行另一检查以确定车辆8操作是否是正常的。例如，计算机12可以确定车辆8存在系统故障，这有必要使车辆8从其当前路线转向，并将车辆8停放在例如在最近的停车位置的停车区域中。可以在表2中找到偏离正常操作的示例。例如，导航计算机14可能停止工作，这被认为是会导致财产损失的主要导航故障。这种类型的主要故障可以被认为是1到5的严重性级别中的“5”，这将引起尽可能快地停放车辆8，从而可以解决和纠正故障。

在第二示例中，计算机12可以检测到车辆8正在接近已知的问题区域，例如，计算机12可以检测到车辆8正接近可适用的法律或法规禁止自主车辆8运行的区域，该区域具有围绕该区域的虚拟地理围栏，以限制车辆8进入该区域。计算机12可以规划路线，然后将自主车辆8规划路线到控制限制目的地并停放自主车辆8。

在第三示例中，车辆8可以进入未知区域或未勘察区域。未知区域是车辆8可能先前已经穿行的区域，但是很可能的是计算机12关于停车区域的数据是过时。未勘察的区域是车辆8以前没有行进的区域，因此没有可用的停车区域数据。在任一情况下，计算机12将不得不将车辆8停放在边界区域。或者，车辆8可以从服务器17请求未勘察区域的停车信息，并且在其旅程中继续使用下载的停车数据。此外，在行进通过未勘察区域时，车辆8可以通过收集其自己的停车信息并存储在计算机12的存储器中，并且可能在稍后的时间将数据上传到服务器17来增加停车数据。

接下来，在框130中，计算机12确定车辆8的操作或外部因素是否是正常的，例如，车辆8在没有检测到的故障或者至少没有超出自主操作可接受的参数之外的故障的情况下运行。如果车辆8操作是正常的，则过程100返回到框115，否则过程100继续到框135。

在框135中，计算机12分析系统故障以确定如上所述的严重性阈值或级别，其中车辆8必须停放自身或将控制转移给乘员。计算机12可以确定一个或多个车辆8系统正在可接受的参数之外操作，例如，转向计算机22可以指示具有过热的转向马达的系统故障，在这种情况下，自主车辆8应该尽可能快地停车以避免损坏马达和失去车辆8的控制。或者，车辆8可能正在接近禁止自主模式操作的区域或者车辆8可能接近操作可能是危险或难以穿行的天气区域或交通区域的区域。基于系统故障或状况的严重程度，计算机12然后可以确定是否可接受进一步的自主操作，或者车辆8的操作应该被转移给操作员。

接下来，在框140中，基于严重性阈值，计算机12确定过程100将继续或停止自主车辆8操作。如果要继续进行自主操作，则将在框115中执行下一步，否则如果要停止自主操作，则将在框145中执行下一步。

在框145中，根据故障的严重性，计算机12可以指示车辆8停在最近的停车位置或继续到自主停车位置，并且过程100结束。

图3是示出可以根据计算机12中的程序来执行以确定乘员状态以及乘员是否能够并愿意在正常的自主车辆8的运行故障的情况下控制自主车辆8的示例性过程151的流程图。

过程151开始于框155，其中计算机12从生物特征监控计算机20接收关于车辆8乘员的状况的数据。生物特征数据可以包括例如乘员的眼睛是否关闭以及乘员是否在睡觉。各种技术是已知的，并且可以用于确定乘员是否是嗜睡、睡着、由于药物或酒精而不能胜任驾驶等。

接下来在框160中，计算机12对乘员的状况进行确定，例如，来自生物特征监控计算机20的数据可以指示乘员是警觉和定向的，并且如果需要的话能够接管车辆8控制，然后接下来执行框165。如果计算机12确定乘员不是警觉的和定向的，则接下来执行框195。

接下来，在框165中，计算机12询问乘员以查看乘员是否希望车辆8转移控制或将自主车辆8的控制让与给乘员。例如，查询可以被发送到乘员身上的可穿戴设备或车辆8中的人机界面(hmi)。或者，乘员可以向车辆控制计算机12发起请求以请求对车辆8的控制。例如，该请求可以从乘员身上的可穿戴设备或从车辆8中的hmi发送。

接下来，在框170中，计算机12基于乘员对框165中的查询的响应或乘员对车辆8的控制的请求，确定乘员对车辆8的操作愿望。如果乘员想要接管自主车辆8的操作，则接下来执行框175，否则执行框195。

接下来，在框175中，计算机12向乘员更新关于车辆8状态，例如，车辆8所在的位置、例如检测到的车辆8的问题这样的车辆8状态、当前路线、潜在停车场的位置等。

接下来，在框180中，计算机12可以将车辆8的一些或全部控制释放给乘员。

在框185——其可以跟随框180或框190——中，计算机12确定车辆8的乘员操作是否可接受。在一种情况下，计算机12继续控制车辆8，同时监控乘员对相应控制器的推进、转向和制动输入。计算机12可以将由乘员提供的推进、转向和制动输入与计算机12已经确定的与当前道路状况、天气条件、交通状况等相适应地推进、转向和制动的输入进行比较。然后，计算机12可以有系统地向乘员释放车辆8的控制，例如，首先将转向控制释放给乘员，然后稍后将推进控制释放给乘员，并且一旦确定乘员可以安全地控制车辆8，则最后将制动控制释放给乘员。

此外，一旦乘员对车辆8进行了控制，计算机12就可以持续地监控乘员的操作，并且确定计算机12是否应当重新控制车辆。这可能发生在例如当乘员昏昏欲睡并且越过道路中心线时。

接下来，在框190中，计算机12确定当前驾驶车辆8的乘员是否“正常”。计算机12可以使用生物特征数据，例如乘客正在闭上眼睛，或者计算机12可以如框185所讨论的那样从乘员驾驶车辆8的方式确定。如果计算机12确定乘员是“正常的”，则过程返回到框185，否则，过程继续到框195。

在框195——其可以从框160、170或190中的任一个进入——中，计算机12继续或返回到自主操作模式，并指示车辆8停在最近的停车位置，或继续到自主停车位置，并且过程151结束。

结论

如本文所使用的，修饰形容词的副词“大体上”意味着形状、结构、测量、值、计算等可能偏离精确描述的几何、距离、测量、值、计算等，其原因在于材料、加工、制造、传感器测量、计算、处理时间、通信时间等方面的缺陷。

诸如本文所讨论的那些的计算设备通常各自包括可由一个或多个计算设备(诸如上述那些)执行的指令，以及用于执行上述过程的框或步骤。计算机可执行指令可以从使用各种编程语言和/或技术——包括但不限于java^tm、c、c++、c#、visualbasic、python、javascript、perl、html、php等——创建的计算机程序进行编译或解释。通常，处理器(例如微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行这些指令，由此完成一个或多个过程，包括这里所描述的一个或多个过程。这样的指令或其他数据可以采用各种计算机可读介质存储和传送。计算设备中的文件通常是存储在诸如存储介质、随机存取存储器等的计算机可读介质上的数据的集合。

计算机可读介质包括参与提供可由计算机读取的数据(例如，指令)的任何介质。这样的介质可以采取许多形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质包括例如光盘或磁盘以及其它持久存储器。易失性介质包括通常构成主存储器的动态随机存取存储器(dram)。计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、柔性盘、硬盘、磁盘、任何其他磁性介质、cd-rom、dvd、任何其他光学介质、穿孔卡片、纸带、具有孔图案的任何其他物理介质、ram(随机存取存储器)、prom(可编程只读存储器)、eprom(可擦除可编程只读存储器)、flasheeprom(闪速电可擦除可编程只读存储器)、任何其他存储器芯片或盒，或者任何其他计算机可读取的介质。

关于这里所述的介质、过程、系统、方法等，应当理解的是，虽然这样的过程等的步骤描述为按照一定的顺序排列发生，但这样的过程可以采用以这里描述的顺序之外的顺序完成的描述的步骤实施操作。进一步应该理解的是，某些步骤可以同时执行，可以添加其他步骤，或者可以省略这里所述的某些步骤。换言之，这里的过程的描述提供用于说明某些实施例的目的，并且不应该以任何方式解释为限制要求保护的发明。

相应地，应理解的是上面的描述的目的是说明而不是限制。本领域技术人员在阅读上面的描述时，除了提供的示例外许多实施例和应用都是显而易见的。本发明的范围应参照本文所附的和/或包括在基于其的非临时专利申请中的权利要求以及所述权利要求所享有的全部等同范围而确定，而不是参照上面的说明而确定。可以预期的是这里所讨论的技术将出现进一步的发展，并且所公开的系统和方法将可以结合到这样的进一步的实施例中。总之，应理解的是本发明能够进行修正和变化。