无人车定位方法及设备与流程

本发明实施例涉及无人车技术领域，尤其涉及一种无人车定位方法及设备。

背景技术：

随着人工智能技术的不断进步，无人驾驶技术也取得了长足的发展，各无人车受到越来越多的用户的青睐。

目前，现有的无人车定位方式，主要是通过车载的全球定位系统(globalpositioningsystem，简称gps)进行定位，进而根据无人车的定位信息，无实现对无人车的驾驶操控。

然而，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：无人车在经过gps定位信号较弱的路段时，无法完成对无人车的定位，导致出现定位失败或定位错误的情况，无法对无人车进行准确控制。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种无人车定位方法及设备，以解决现有技术中云端服务器需要对行驶数据进行分析，导致云端服务器无法及时的对无人车的控制进行及时的修正的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种无人车定位方法，包括：

在检测到无人车定位异常时，向用户终端发送定位请求；

接收所述用户终端根据所述定位请求返回的辅助定位信息；

判断所述辅助定位信息对应的位置是否超出所述无人车的实际位置对应的设定范围；

若所述辅助定位信息对应的位置没有超出所述无人车的实际位置对应的设定范围，则获取所述无人车的环境信息；

根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整，以对所述无人车进行定位。

在一种可能的设计中，所述辅助定位信息是由用户根据定位请求的提示在所述用户终端输入的定位坐标生成的。

在一种可能的设计中，述判断所述辅助定位信息对应的位置是否超出所述无人车的实际位置对应的设定范围之前，还包括：

获取所述无人车在定位异常之前预设时间段内的历史行驶数据；

从所述历史行驶数据中获取所述无人车的定位异常前最新的定位信息和车速信息；

根据所述最新的定位信息、车速信息和异常定位持续时间，确定所述无人车的实际位置对应的设定范围。

在一种可能的设计中，所述环境信息为所述无人车预设朝向的环境图像；

所述根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息进行调整，包括：

从所述环境图像提取多个特征物；

根据所述多个特征物扫描所述预存的电子地图，确定所述多个特征物在所述所述预存的电子地图的经纬度；

根据各特征物的经纬度，确定所述无人车的经纬度；

根据所述无人车的经纬度，对所述辅助定位信息的位置进行调整。

在一种可能的设计中，述判断所述辅助定位信息对应的位置是否超出所述无人车的实际位置对应的设定范围之后，还包括：

若所述辅助定位信息对应的位置超出所述无人车的实际位置对应的设定范围，则向所述用户终端发送定位异常的提示信息。

在一种可能的设计中，检测无人车定位异常，包括：

检测所述无人车的定位系统的信号强度；

若所述信号强度小于设定信号强度，则确定所述无人车定位异常。

在一种可能的设计中，检测无人车定位异常，包括：

获取所述无人车的定位系统的定位信息；

若所述定位信息不完整，则确定所述无人车定位异常。

在一种可能的设计中，所述根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整，以对所述无人车进行定位之后，还包括：向所述用户终端发送定位成功的提示信息。

在一种可能的设计中，所述根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整，以对所述无人车进行定位之后，还包括：将所述重新定位的位置信息和无人车定位异常的时间发送至日志服务器，以使所述日志服务器记录所述重新定位的位置信息和异常时间的对应关系。

第二方面，本发明实施例提供一种无人车定位设备，包括：

请求发送模块，用于在检测到无人车定位异常时，向用户终端发送定位请求；

定位接收模块，用于接收所述用户终端根据所述定位请求返回的辅助定位信息；

位置判断模块，用于判断所述辅助定位信息对应的位置是否超出所述无人车的实际位置对应的设定范围；

环境获取模块，用于若所述辅助定位信息对应的位置没有超出所述无人车的实际位置对应的设定范围，则获取所述无人车的环境信息；

定位调整模块，用于根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整，以对所述无人车进行定位。

在一种可能的设计中，所述辅助定位信息是由用户根据定位请求的提示在所述用户终端输入的定位坐标生成的。

在一种可能的设计中，所述设备还包括：

第一获取模块，用于获取所述无人车在定位异常之前预设时间段内的历史行驶数据；

第二获取模块，用于从所述历史行驶数据中获取所述无人车的定位异常前最新的定位信息和车速信息；

设定范围确定模块，用于根据所述最新的定位信息、车速信息和异常定位持续时间，确定所述无人车的实际位置对应的设定范围。

在一种可能的设计中，所述环境信息为所述无人车预设朝向的环境图像；

所述定位调整模块，具体用于从所述环境图像提取多个特征物，根据所述多个特征物扫描所述预存的电子地图，确定所述多个特征物在所述所述预存的电子地图的经纬度，根据各特征物的经纬度，确定所述无人车的经纬度；根据所述无人车的经纬度，对所述辅助定位信息的位置进行调整。

在一种可能的设计中，所述设备还包括：第一提示信息发送模块，用于若所述辅助定位信息对应的位置超出所述无人车的实际位置对应的设定范围，则向所述用户终端发送定位异常的提示信息。

在一种可能的设计中，所述设备还包括：第一异常检测模块，用于检测所述无人车的定位系统的信号强度，若所述信号强度小于设定信号强度，则确定所述无人车定位异常。

在一种可能的设计中，所述设备还包括：第二异常检测模块，用于获取所述无人车的定位系统的定位信息，若所述定位信息不完整，则确定所述无人车定位异常。

在一种可能的设计中，所述设备还包括：第二提示信息发送模块，用于定位调整模块根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整，以对所述无人车进行定位之后，向所述用户终端发送定位成功的提示信息。

在一种可能的设计中，所述设备还包括：日志发送模块，用于定位调整模块根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整，以对所述无人车进行定位之后，将所述重新定位的位置信息和无人车定位异常的时间发送至日志服务器，以使所述日志服务器记录所述重新定位的位置信息和异常时间的对应关系。

本实施例提供的无人车定位方法及设备，该方法首先在检测到无人车定位异常时，接收用户终端发送的定位请求，定位请求中包含辅助定位信息，然后判断辅助定位信息对应的位置是否超出无人车实际位置的设定范围，若没有超出，则获取无人车的环境信息，最后根据环境信息和电子地图，对辅助定位信息的对应的位置进行调整，对无人车进行定位，本发明实施例能够在无人车定位异常时，对无人车进行定位，避免无人车在经过定位信号较弱的路段时，无法完成对无人车的定位，导致出现定位失败或定位错误的情况，无法对无人车进行准确控制的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，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性的前提下，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无人车定位系统的架构示意图；

图2为本发明实施例提供的无人车定位方法的流程示意图一；

图3为本发明实施例提供的无人车定位方法的流程示意图二；

图4为本发明实施例提供的无人车的实际位置对应的设定范围的示意图；

图5为本发明实施例提供的无人车定位方法的流程示意图三；

图6为本发明实施例提供的无人车定位设备的结构示意图一；

图7为本发明实施例提供的无人车定位设备的结构示意图二；

图8为本发明实施例提供的无人车定位设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将根据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作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。

图1为本发明实施例提供的无人车定位系统的架构示意图。如图1所示，本实施例提供的系统包括用户终端101、网络102、无人车103和日志服务器104。其中，用户终端101可以为手机、平板、车载终端等。本实施例对用户终端101的实现方式不做特别限制，只要该用户终端101能够与用户进行无人车定位即可。

网络102可以包括各种连接类型，例如有线通信链路和无线通信链路等。其中无线通信链路可以是wifi、4g或5g等网络。

无人车102包括可以通过网络102与用户终端101和日志服务器104交互，以接收或发送信息等。无人车101上可以安装有处理器、定位系统和图像采集设备等。

日志服务器104可以是一台服务器，也可以是多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算平台。日志服务器104可以接收无人车的故障日志并进行保存。

应该理解，图1中的用户终端101、网络102、无人车103和日志服务器104的数目仅仅是示意性的，根据需要，可以设置任意数目的用户终端101、网络102、无人车103和日志服务器104。

图2为本发明实施例提供的无人车定位方法的流程示意图一，本实施例的执行主体可以为图1所示实施例中的无人车，也可以为图1所示实施例的无人车中的处理器，本实施例此处不做特别限制。如图2所示，该方法包括：

s201：在检测到无人车定位异常时，向用户终端发送定位请求。

在本实施例中，无人车一般通过无人车上的定位系统，对无人车进行定位。该定位系统可以是gps系统或北斗系统。无人车定位异常包括定位失败或定位错误。其中可以通过检测定位系统的信号强度是否能够满足定位，判断无人车定位是否异常，也可以通过检测定位系统的定位信息完整性，来判断无人车定位是否异常。

具体地，用户可以通过在用户终端输入位置信息，用户终端根据该位置信息生成定位请求。例如，用户可以在用户终端上输入“中山路与休门街交口”，自动定位到“中山路与休门街交口”的位置坐标，并将该位置坐标添加到所述定位请求的报文中。

s202：接收用户终端根据所述定位请求返回的辅助定位信息。

在本发明实施例中，在定位请求中可以携带客户的用户标识，在接收到用户终端发送的定位请求之后，还可以根据定位请求对客户的操作权限进行确定，具体如下：通过检测用户标识是否已保存在无人车的用户标识与权限的对应关系中；若有，根据所述对应关系获取该用户标识对应的权限；若权限为可操控用户，则允许该用户终端对无人车进行定位控制，并继续执行后续步骤；若权限为为非可操控用户，则向所述用户终端返回禁止操控的提示信息。

其中，所述辅助定位信息是由用户根据定位请求的提示在所述用户终端输入的定位坐标生成的。

s203：判断辅助定位信息对应的位置是否超出无人车的实际位置对应的设定范围。

在本实施例中，由于无人车的无法进行正常的定位，因此可以通过无人车的历史行驶数据进行分析，确定无人车的实际位置对应的设定范围，这个设定范围是一个估计值。可以根据无人车定位异常发生的前一时刻的位置和无人车的车速信息，确定无人车的实际位置对应的设定范围。

具体地，可以对预设位置信息进行解析，获取预设位置信息的位置坐标(例如经纬度)，检测预设位置信息的位置坐标是否位于无人车的实际位置对应的设定范围内，断辅助定位信息对应的位置是否超出无人车的实际位置对应的设定范围。

s204：若辅助定位信息对应的位置没有超出无人车的实际位置对应的设定范围，则获取无人车的环境信息。

在本实施例中，可以通过无人车上设置的图像采集设备获取无人车的环境信息。该环境信息可以是无人车周围的环境的图像或者视频信息。例如，无人车周围环境包括无人车附近的“标志性建筑”、“路标”等。

s205：根据环境信息和预存的电子地图，对辅助定位信息对应的位置进行调整，以对无人车进行定位。

在本实施例中，可以根据环境信息提取“标志性建筑”、“路标”等特征物，根据这些特征物匹配电子地图，确定这些特征物的位置坐标，根据特征物的位置坐标确定无人车的位置，并对预设位置信息中的位置进行调整。

从上述描述可知，首先在检测到无人车定位异常时，接收用户终端发送的定位请求，定位请求中包含辅助定位信息，然后判断辅助定位信息对应的位置是否超出无人车实际位置的设定范围，若没有超出，则获取无人车的环境信息，最后根据环境信息和电子地图，对辅助定位信息的对应的位置进行调整，对无人车进行定位，本发明实施例能够在无人车定位异常时，对无人车进行定位，避免无人车在经过定位信号较弱的路段时，无法完成对无人车的定位，导致出现定位失败或定位错误的情况，无法对无人车进行准确控制的问题。

图3为本发明实施例提供的无人车定位方法的流程示意图二，本实施例在图2实施例的基础上，详细在步骤s203之前确定无人车的实际位置对应的设定范围的过程。如图3所示，该方法包括：

s301：获取无人车在定位异常之前预设时间段内的历史行驶数据。

在本实施例中，定位异常之前预设时间段内可以是定位异常前5min的历史行驶数据。该历史行驶数据中包含无人车的定位信息、车速信息、电池电量和路况信息等。

s302：从历史行驶数据中获取所述无人车的定位异常前最新的定位信息和车速信息。

在本实施例中，从历史行驶数据提取无人车的定位异常的前一时刻的定位信息和车速信息，即为位异常前最新的定位信息和车速信息。

s303：根据所述最新的定位信息、车速信息和异常定位持续时间，确定所述无人车的实际位置对应的设定范围。

在本实施例中，异常定位持续时间指的是检测到无人车出现定位异常开始至无人车接收到用户终端根据所述定位请求返回的辅助定位信息的时间。

参考图4，图4为本发明实施例提供的无人车的实际位置对应的设定范围的示意图。可以通过异常定位持续时间和无人车的车速，计算得到异常定位持续时间无人车的行驶距离，然后以无人车前一时刻的位置为中心o，以异常定位持续时间无人车的行驶距离为半径r画圆，得到无人车的实际位置对应的设定范围。

从上述描述可知，通过无人车在定位异常之前预设时间段内的历史行驶数据，能够利用已有的数据确定所述无人车的实际位置对应的设定范围，降低定位成本。

图5为本发明实施例提供的无人车定位方法的流程示意图三，本实施例在图2实施例的基础上，所述环境信息为所述无人车预设朝向的环境图像，本实施例详细描述步骤s205中根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整的过程。如图5所示，该方法包括：

s501：从环境图像提取多个特征物。

在本实施例中，无人车预设朝向的多张环境图像可以是无人车上的车载摄像设备拍摄的360度的全景图像。

具体地，可以将环境图像输入至已经训练好的神经网络模型中，得到多个特征物，其中该神经网络模型是根据预先获取的标记后的环境图像训练得到的。

s502：根据多个特征物扫描预存的电子地图，确定多个特征物在预存的电子地图的经纬度。

在本实施例中，可以根据多个特征物的类型和相对位置，通过扫描在预存的电子地图上查找与多个特征物的类型和相对位置一致的多个特征物，并确定多个特征物在预存的电子地图的经纬度。

s503：根据各特征物的经纬度，确定无人车的经纬度。

在本实施例中，根据各特征物的经纬度和各特征物距离无人车的距离，通过多边定位法确定无人车的经纬度。

s504：根据无人车的经纬度，对辅助定位信息的位置进行调整。

在本实施例中，获取辅助定位信息的位置的经纬度，若无人车的经纬度与辅助定位信息的位置的经纬度误差没有超出设定的经纬度阈值，则继续按照辅助定位信息的位置作为无人车的定位；若无人车的经纬度与辅助定位信息的位置的经纬度误差超出设定的经纬度阈值，则取无人车的经纬度和辅助定位信息的位置的经纬度的算数平均值作为无人车的定位。

在一种可能的设计中，在图2实施例步骤s203所述判断所述辅助定位信息对应的位置是否超出所述无人车的实际位置对应的设定范围之后，还包括：

若所述辅助定位信息对应的位置超出所述无人车的实际位置对应的设定范围，则向所述用户终端发送定位异常的提示信息。

从上述描述可知，通过所述用户终端发送定位异常的提示信息，以提示用户输入的辅助定位信息不准确，重新进行输入。

在一种可能的设计中，在在图2实施例步骤s201之前检测无人车定位异常的过程，包括：检测所述无人车的定位系统的信号强度；若所述信号强度小于设定信号强度，则确定所述无人车定位异常。

在本实施例中，可以通过检测gps信号或北斗定位信号的强弱，快速确定定位异常。

在一种可能的设计中，在在图2实施例步骤s201之前检测无人车定位异常的过程，包括：获取所述无人车的定位系统的定位信息；若所述定位信息不完整，则确定所述无人车定位异常。

在本实施例中，定位系统的定位信息可以包含无人车的经纬度和无人车朝向，若定位信息仅包含经纬度或仅包含人车朝向，即为定位信息不完整，则确定所述无人车定位异常。

在一种可能的设计中，在图2实施例步骤s205之后，还包括：

向所述用户终端发送定位成功的提示信息，以提示用户通过用户终端对无人车定位成功。

在一种可能的设计中，在图2实施例步骤s205之后，还包括：

将所述重新定位的位置信息和无人车定位异常的时间发送至日志服务器，以使所述日志服务器记录所述重新定位的位置信息和异常时间的对应关系。

从上述描述可知，通过日志服务器对定位异常的位置和异常进行记录，记录的信息可用于后续维护人员对无人车经过的位置进行定位系统信号加强的维护。

图6为本发明实施例提供的无人车定位设备的结构示意图一。如图4所示，该无人车定位设备600包括：请求发送模块601、定位接收模块602、位置判断模块603、环境获取模块604和定位调整模块605。

请求发送模块601，用于在检测到无人车定位异常时，向用户终端发送定位请求；

定位接收模块602，用于接收所述用户终端根据所述定位请求返回的辅助定位信息；

位置判断模块603，用于判断所述辅助定位信息对应的位置是否超出所述无人车的实际位置对应的设定范围；

环境获取模块604，用于若所述辅助定位信息对应的位置没有超出所述无人车的实际位置对应的设定范围，则获取所述无人车的环境信息；

定位调整模块605，用于根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整，以对所述无人车进行定位。

本实施例提供的设备，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在一种可能的设计中，所述定位接收模块，具体用于接收所述用户终端返回的辅助定位信息，其中所述辅助定位信息是由用户根据定位请求的提示在所述用户终端输入的定位坐标生成的。

图7为本发明实施例提供的无人车定位设备的结构示意图二。如图5所示，本实施例在图6实施例的基础上，还包括：第一获取模块606、第二获取模块607和设定范围确定模块608。

第一获取模块606，用于获取所述无人车在定位异常之前预设时间段内的历史行驶数据；

第二获取模块607，用于从所述历史行驶数据中获取所述无人车的定位异常前最新的定位信息和车速信息；

设定范围确定模块608，用于根据所述最新的定位信息、车速信息和异常定位持续时间，确定所述无人车的实际位置对应的设定范围。

在一种可能的设计中，所述环境信息为所述无人车预设朝向的环境图像；所述定位调整模块605，具体用于从所述环境图像提取多个特征物，根据所述多个特征物扫描所述预存的电子地图，确定所述多个特征物在所述所述预存的电子地图的经纬度，根据各特征物的经纬度，确定所述无人车的经纬度；根据所述无人车的经纬度，对所述辅助定位信息的位置进行调整。

在一种可能的设计中，参考图7，所述设备还包括：

第一提示信息发送模块609，用于若所述辅助定位信息对应的位置超出所述无人车的实际位置对应的设定范围，则向所述用户终端发送定位异常的提示信息。

在一种可能的设计中，参考图7，所述设备还包括：

第一异常检测模块610，用于检测所述无人车的定位系统的信号强度，若所述信号强度小于设定信号强度，则确定所述无人车定位异常。

在一种可能的设计中，参考图7，所述设备还包括：

所述设备还包括：

第二异常检测模块611，用于获取所述无人车的定位系统的定位信息，若所述定位信息不完整，则确定所述无人车定位异常。

在一种可能的设计中，参考图7，所述设备还包括：

第二提示信息发送模块612，用于定位调整模块根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整，以对所述无人车进行定位之后，向所述用户终端发送定位成功的提示信息。

在一种可能的设计中，参考图7，所述设备还包括：

日志发送模块613，用于定位调整模块根据所述环境信息和预存的电子地图，对所述辅助定位信息对应的位置进行调整，以对所述无人车进行定位之后，将所述重新定位的位置信息和无人车定位异常的时间发送至日志服务器，以使所述日志服务器记录所述重新定位的位置信息和异常时间的对应关系。

本实施例提供的设备，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

图8为本发明实施例提供的无人车定位设备的硬件结构示意图。如图8所示，本实施例提供的无人车定位设备800包括：至少一个处理器801和存储器802。该基于设备800还包括通信部件803。其中，处理器801、存储器802以及通信部件803通过总线804连接。

在具体实现过程中，至少一个处理器801执行所述存储器802存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器801执行上述任一方法实施例中的基于神经网络的道路病害识别方法。通信部件803用于与终端设备和/或服务器进行通讯。

处理器801的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在上述的图8所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：centralprocessingunit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digitalsignalprocessor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：applicationspecificintegratedcircuit，简称：asic)等。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。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器。

总线可以是工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线、外部设备互连(peripheralcomponent，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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，例如多个模块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，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块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模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块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)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。

应理解，上述处理器可以是中央处理单元(英文：centralprocessingunit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digitalsignalprocessor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：applicationspecificintegratedcircuit，简称：asic)等。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。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器，还可以为u盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。

总线可以是工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线、外部设备互连(peripheralcomponent，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuits，简称：asic)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、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：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。