基于微型群机器人的智能交通仿真系统及仿真方法与流程

本发明涉及智能交通仿真、数字通信技术领域，具体涉及一种基于微型群机器人的智能交通仿真系统及仿真方法。

背景技术：

交通拥堵已经成为全球大城市发展的瓶颈之一，道路交通系统是由多要素构成的复杂系统，这些要素既独立作用又相互制约，共同决定了这个复杂系统的运行状况。传统的运用数学模型方法对交通状况进行理论分析存在很大的难度，而现场实证又受实际场景限制、实施成本大且安全性低。

目前，智能交通仿真研究被认为是优化控制实际交通系统的有效方法之一。因为它可以模拟复杂的实际交通状况，屏蔽了繁冗的数学运算，避免了在实际交通系统实验存在的安全问题。智能交通仿真多采用分布式方案，将大区域划分为多个小区域在多台计算机上分布式并行仿真，以达到提高仿真速度的目的。然而，现有的分布式模型预测控制方法还存在不足：(1)需要搭建大型的实物模拟平台，如荷兰国家应用科学研究院，德国柏林交通系统研究所，美国拉斯莫斯国家实验室，麻省理工mitsim实验室、武汉理工大学、军事交通学院都建造了相应的实物模拟平台。(2)现有的分布式仿真模型的柔性不足，无法灵活快速地适应智能交通仿真需求。

技术实现要素：

本发明是为了解决上述问题提供了一种基于微型群机器人的智能交通仿真系统及仿真方法，利用复数个微型机器人单体模拟车辆在实验平台中进行交通仿真。

本发明提供了一种基于微型群机器人的智能交通仿真系统，具有这样的特征，包括：用户终端，被用户持有；模拟终端，与所述用户终端进行通信连接；以及云端服务器，通过通信网络与所述用户终端以及所述模拟终端进行通信连接，其中，所述用户终端包含：画面存储部、输入显示部、数据处理分析部以及用户终端通信部，所述模拟终端包含：执行指令存储部、执行指令获取部、执行部、实验数据采集部以及模拟终端通信部，所述云端服务器包含：数据存储部、控制存储部以及云端通信部，所述画面存储部存储有指令输入画面，所述执行指令存储部存储有预定执行脚本所述输入显示部显示指令输入画面让用户输入实验指令，所述用户终端通信部发送所述实验指令至所述模拟终端，所述模拟终端通信部接收所述实验指令，所述执行指令获取部基于所述实验指令从所述执行指令存储部中获取所述预定执行脚本，所述执行部根据所述预定执行脚本对所述微型机器人单体和所述实验平台进行控制，所述实验数据采集部采集实验数据，所述模拟终端通信部发送所述实验数据至所述用户终端，所述用户终端通信部接收所述实验数据，所述数据处理分析部对所述实验数据进行处理分析得到分析数据，所述用户终端通信部发送所述分析数据和所述实验数据至所述云端服务器，所述云端通信部接收所述分析数据和所述实验数据，所述控制存储部控制所述数据存储部对所述分析数据和所述实验数据进行存储。

在本发明提供的基于微型群机器人的智能交通仿真系统中，还可以具有这样的特征：其中，预定执行脚本包含至少导航脚本、协同脚本以及生存脚本。

在本发明提供的基于微型群机器人的智能交通仿真系统中，还可以具有这样的特征：其中，所述执行部具有：模拟交通信号模块，设置在所述实验平台上，产生模拟交通信号；信号接收模块，设置在所述微型机器人单体上，接收所述模拟交通信号；车辆位置感知模块，设置在所述微型机器人单体上，通过红外信号测得所述微型机器人单体与周边微型机器人单体的相对位置；车辆方向感知模块，设置在所述微型机器人单体上，用于测量所述微型机器人单体的朝向；车辆运动控制模块，设置在所述微型机器人单体上，用于控制所述微型机器人单体的运动状态。

在本发明提供的基于微型群机器人的智能交通仿真系统中，还可以具有这样的特征：其中，实验数据采集部具有：车辆身份信息采集模块，采集每个微型机器人单体的至少编号数据；静态位置识别模块，采集每个微型机器人单体的静态位置数据；图像分块采集模块，将实验平台分割为多块图像区域，并采集图块数据；车辆运行轨迹采集模块，采集每个微型机器人单体的运行轨迹数据；动力学数据采集模块，采集每个微型机器人单体的至少速度数据和加速度数据；环境数据采集模块，采集交通模拟系统中的环境数据。

在本发明提供的基于微型群机器人的智能交通仿真系统中，还可以具有这样的特征：其中，数据处理分析部包括：数据整理模块、数据清洗模块、数据修补模块、数据统计模块、数据建模模块以及数据验证模块。

在本发明提供的基于微型群机器人的智能交通仿真系统中，还可以具有这样的特征：其中，云端服务器还包括搜索获取部，画面存储部还存储有查看画面，输入显示部显示查看画面让用户输入查看指令，用户终端通信部发送查看指令至云端服务器，搜索获取部基于查看指令从数据存储部获取相应的实验数据或相应的分析数据，云端通信部发送相应的实验数据或相应的分析数据至用户终端，用户终端通信部接收相应的实验数据或相应的分析数据，输入显示部显示相应的实验数据或相应的分析数据令用户查看。

在本发明提供的基于微型群机器人的智能交通仿真系统中，还可以具有这样的特征：其中，模拟终端还包含更新控制存储部，画面存储部还存储有更新脚本画面，输入显示部显示更新画面让用户输入更新的执行脚本，用户终端通信部发送更新的执行脚本至模拟终端，模拟终端通信部接收更新的执行脚本，更新控制存储部控制执行指令存储部将更新的执行脚本存储为预定执行脚本。

本发明提供了一种基于微型群机器人的智能交通仿真方法，具有这样的特征，包括：步骤一：搭建微型群机器人智能交通仿真平台；步骤二：将平台分为m个区域；步骤三：随机将n个微型机器人单体组成车队，记任意一个微型群机器人单体为vi，(i＝1,2,3…n)，记任意一个微型机器人单体的控制单元为ai，(i＝1,2,3…n)；步骤四：任意一个微型机器人单体vi与距离最近的微型机器人单体vi+1之间的距离记为di，i+1，di，i+1通过vi以及vi+1上的传感器测得；步骤五：在实验时间t内实时采集m个区域中的所有di，i+1实验数据；步骤六：微型机器人单体vi接收指令，通过控制单元ai进行协商控制；步骤七：基于图像定位算法分析采集的数据，得出分析数据。

在本发明提供的基于微型群机器人的智能交通仿真方法中，还可以具有这样的特征：其中，在步骤六中的指令包括巡航指令、跟驰指令、换道指令、组合指令以及拆分指令。

在本发明提供的基于微型群机器人的智能交通仿真方法中，还可以具有这样的特征：其中，在步骤六中的协商控制包含至少动态可行活动空间的实时划分，动态可行活动空间的实时划分包括以下步骤：步骤5-1：设置预定路线并设置预定间距；步骤5-2：微型机器人单体vi按照预定路线进行实验；步骤5-3：当监测到任意一个微型机器人单体vi与距离最近的微型机器人单体vi+1之间的距离di，i+1小于预定间距时，生成新路线；步骤5-4：微型机器人单体vi按照新定路线继续实验。

发明的作用与效果

根据本发明所涉及的基于微型群机器人的智能交通仿真系统，采用分布式的理论利用复数个微型机器人单体模拟车辆在实验平台进行交通模拟仿真，因为包括用户终端、模拟终端以及云端服务器，用户端包含画面存储部、输入显示部、数据处理分析部以及用户终端通信部，模拟终端包含执行指令存储部、执行指令获取部、执行部、实验数据采集部以及模拟终端通信部，云端服务器包含：数据存储部、控制存储部以及云端通信部，所以，本发明的可以实现按照用户指令来进行模拟实验，采集实验数据，分析实验数据。而且相较于传统的实物模拟平台，本发明的采用微型群机器人技术，解决了占地面积大、费用成本高的问题，而且柔性佳、可灵活快速地适应交通仿真的需求。

附图说明

图1是本发明的实施例中实验平台的示意图；

图2是本发明的实施例中基于微型群机器人的智能交通仿真系统的框图；

图3是本发明的实施例中用户终端的框图；

图4是本发明的实施例中模拟终端的框图；

图5是本发明的实施例中云端服务器的框图；

图6是本发明的实施例中交通仿真模拟实验的流程图；

图7是本发明的实施例中更新执行脚本的流程图；

图8是本发明的实施例中微型群机器人车队的示意图；以及

图9是本发明的实施例中可行活动空间的示意图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下实施例结合附图对本发明基于微型群机器人的智能交通仿真系统及仿真方法作具体阐述。

图1是本发明的实施例中实验平台的示意图。

如图1所示，搭建微型群机器人智能交通仿真的实验平台10。包括：微型机器人1、无线充电平台2、投影摄像装置3、模拟建筑4、投影白板5、无线路由器6、电气控制柜7以及服务器8。实验平台10的整体尺寸为2m×1.6m×2m，预计容纳约150台微型机器人单体1。整体上形成了封闭的智能交通环境，所形成道路交通环境具有高速环路，南北、东西十字高速，城市街道等。

微型群机器人1模拟智能车辆集群。无线充电平台2模拟道路环境。摄像头仿真卫星定位，投影仪进行虚拟标注和显示，在本实施例中采用摄像头和投影仪集一体的投影摄像装置3。模拟建筑4的表面可设置有投影白板5。无线路由器6可设置在模拟建筑4的内部。投影摄像装置3通过对机器人图像处理定位，将所有微型机器人位置信息存储于服务器7，这些位置一方面通过无线路由器以wi-fi的形式为微型机器人提供定位服务，另一方面将轨迹存储用作分析交通用资料；无线充电平台2底面铺设充电线圈数组，控制电器布置于电气控制柜7，为微型机器人24小时不间断运行提供电力。

每台微型机器人单体的尺寸为40mm×40mm×66mm。微型机器人无级调速，机身配备wi-fi收发装置，可通过tcp/ip网络协议获取服务器8上的位置信息、运行脚本、也可上传自身状态；微型机器人单体1装载有两台微控制器，一台32bitarm微控制器位于中间电路板，用于10ms周期的生存核迭代或机器学习模型预测，同时串联计算分布式模型预测控制(dmpc)；另一台8bit微控制器位于上电路板，执行红外雷达近程通讯协议，能够在160mm范围内与其他微型群机器人单体同时进行数据通讯与相对定位，相当于模拟了车车通讯以及车载雷达；微型机器人的底部装有无线充电接收线圈，通过锂电池充电管理系统边运行边充电，保证微型机器人的不间断实验。

上述实验平台10可以有效地模拟大规模车辆集群行为。微型群机器人模拟机器人具有微型化特点，以保证在有限实验空间内形成规模效应；低成本；易制造、保证大规模微型机器人的快速生产；维护简便；充电方便；易烧写程序等。

图2是本发明的实施例中基于微型群机器人的智能交通仿真系统的框图。

如图2所示，本实施例中的基于微型群机器人的智能交通仿真系统20，利用复数个微型机器人单体模拟车辆在实验平台中进行交通仿真，每个微型机器人单体具有唯一的身份识别信息(例如编号)。基于微型群机器人的智能交通仿真系统20包括：用户终端100、模拟终端200以及云端服务器300。用户终端100被用户持有，模拟终端200与用户终端通过通信网络400(局域网)进行通信连接，云端服务器300通过通信网络500(广域网)与用户终端100以及模拟终端200进行通信连接。

图3是本发明的实施例中用户终端的框图。

如图3所示，在本实施例中用户终端100采用客户机，在实际使用情况中可以采用多台客户机的设置，每台客户机具有唯一的识别信息(用户名及密码)。用户终端100包含：画面存储部101、输入显示部102、数据处理分析部103、用户终端通信部104以及控制上述101～104的用户终端控制部105。

图4是本发明的实施例中模拟终端的框图。

如图4所示，模拟终端200包括模拟实验服务器与微型机器人。设置有专有api接口通过wi-fi网络向微型机器人单体提供实时位置信息，且部署mysql数据库，通过网络连接，使用sql语言进行数据操作，另外还具有ftp文件暂存功能，将仿真录像以非结构化数据进行存储。模拟终端200包含：执行指令存储部201、执行指令获取部202、执行部203、实验数据采集部204、更新控制存储部205、模拟终端通信部206、暂存部207以及控制上述201～207的模拟终端控制部208。其中，执行指令获取部202和更新控制存储部205设置在微型机器人单体上；执行部203包括机器人单体上的执行部分和模拟实验服务器上的执行部分；执行指令存储部201、实验数据采集部204、模拟终端通信部206、暂存部207、模拟终端控制部208设置在模拟实验服务器上。

图5是本发明的实施例中云端服务器的框图。

如图5所示，在本实施例中云端服务器300采用web云服务器，设置有http协议服务、管理软件、同步消息传递程序。云端服务器300包含：数据存储部301、控制存储部302、搜索获取部303、判断部304、云端通信部305以及控制上述301～305的云端控制部306。

<实验、分析、查看>

画面存储部101存储有指令输入画面。在本实施例中指令输入画面可采用指定单体智能机器人指令数据画面。

执行指令存储部201存储有预定执行脚本，预定执行脚本包含至少导航脚本、协同脚本以及生存脚本。协同脚本(collaborativescript)即协同程序，用于在实验中与其它微型群机器人安全交互，协同运动，该脚本可以通过红外与wi-fi向周围车辆共享信息，协商实现智能车队的协同控制；导航脚本(navigationscript)即导航程式，用于规划机器人从初始点到目标点的路径，该脚本是机器人的运行目标，当机器人到达目的地时，会生成新的目标继续一次新的导航规划，以实现不间断的交通模拟；生存脚本(viabilityscript)即运动控制程序，主要负责机器人的安全移动，生存脚本听从导航脚本与协同脚本的命令，根据wi-fi的机器人位置与传感器测量朝向，给出机器人车轮的加减速与转向控制。由于脚本可解释执行，可以根据不同算法开发脚本，更换机器人运行策略，试验智能交通协同效果。

输入显示部102显示指令输入画面让用户输入实验指令。

用户终端通信部104发送实验指令至模拟终端200。

模拟终端通信部206接收实验指令。

执行指令获取部202设置在微型机器人上，基于实验指令从执行指令存储部201中获取预定执行脚本。

执行部203有设置在机器人单体上的执行部分和设置在模拟实验服务器上的执行部分，共包括模拟交通信号模块、信号接收模块、车辆位置感知模块、车辆方向感知模块、车辆运动控制模块。

模拟交通信号模块设置在实验平台上，产生模拟交通信号。在本实施例中通过投影装置及服务器共同模拟交通信号，投影仪连接于系统应用服务器，投影交通信号，例如路口交通信号灯、禁止通行标志等。一方面通过交通信号可视化模块生成图像，投影在现场环境中，另一方面生成交通数据通过wifi传输给微型机器人。

信号接收模块设置在微型机器人单体上，接收模拟交通信号。在本实施例中信号接收模块采用wi-fi模块，投影的交通信号经无线充电台处理后，再被设置在微型机器人单体上的wi-fi模块接收。

车辆位置感知模块设置在微型机器人单体上，通过红外信号测得微型机器人单体与周边微型机器人单体的相对位置。在本实施例中车辆位置感知模块采用红外模块，通过红外信号获取周边微型机器人单体的编号以及感知两者之间的距离。

车辆方向感知模块设置在微型机器人单体上，用于测量微型机器人单体的朝向。在本实施例中车辆方向感知模块采用三轴磁传感器，测量微型机器人单体静态情况下的朝向角。

车辆运动控制模块设置在微型机器人单体上，用于控制微型机器人单体的运动状态。

执行部根据预定执行脚本对微型机器人单体和实验平台进行控制。

实验数据采集部204用于采集实验数据，具有：车辆身份信息采集模块、静态位置识别模块、图像分块采集模块、车辆运行轨迹采集模块、动力学数据采集模块以及环境数据采集模块。采集到的实验数据通过暂存部207进行暂存。

车辆身份信息采集模块采集每个微型机器人单体的编号数据、该微型机器人单体的运行脚本名称、该微型机器人单体的本次启动时间。

静态位置识别模块采集每个微型机器人单体的静态位置数据。摄像装置经过初始化后采集图像，静态位置识别模块逐个通讯微型机器人，使得微型机器人依次点亮其led灯作为标志，定位不同编号机器人的初始位置，初始化全体机器人位置。

图像分块采集模块将实验平台分割为多块图像区域，并采集图块数据。

车辆运行轨迹采集模块采集每个微型机器人单体的运行轨迹数据。运用卡尔曼滤波器跟踪所有机器人的位置。

动力学数据采集模块采集每个微型机器人单体的至少速度数据和加速度数据。

环境数据采集模块采集交通模拟系统中的环境数据。环境数据包括道路封堵、交通管制等信息。

模拟终端通信部206发送实验数据至用户终端100。

用户终端通信部104接收实验数据。

数据处理分析部103对实验数据进行处理分析得到分析数据。数据处理分析部103包括：数据整理模块、数据清洗模块、数据修补模块、数据统计模块、数据建模模块以及数据验证模块。本实施例通过数据清洗、修补、探索统计与挖掘建模给出当前模拟平台的交通态势，通过交通性能可视化程序，将交通数据投影在仿真平台上。用户可以通过客户机编写新的程序对数据处理部中的程序进行更新。

用户终端通信部104发送分析数据和实验数据至云端服务器300。

云端通信部305接收分析数据和实验数据。

控制存储部302控制数据存储部301对分析数据和实验数据进行存储。

云端服务器300还包括搜索获取部303。

画面存储部101还存储有查看画面。查看画面可包括指定单体机器人的状态查看画面、当次实验的实验数据查看画面、以往实验的实验数据查看画面、模拟实验服务器的状态查看画面等。

此处以输入显示部102显示实验的实验数据查看画面让用户输入对应的查看指令为例说明，并不以此为限。

用户终端通信部104发送查看指令至云端服务器300。

判断部304判断客户机身份是否符合，当判断结果为是时，则搜索获取部303基于查看指令从数据存储部301获取相应的实验数据或相应的分析数据。

云端通信部305发送相应的实验数据或相应的分析数据至用户终端100。

用户终端通信部104接收相应的实验数据或相应的分析数据。

输入显示部102显示相应的实验数据或相应的分析数据令用户查看。此外，本实施例在实际使用情况中，用户可以通过下载服务利用专用下载api将查询数据下载到本地，每次下载留存历史记录用于数据泄露追溯。

图6是本发明的实施例中交通仿真模拟实验的流程图。

如图6所述，本发明的实施例中交通仿真模拟实验的流程如下：

步骤s1-1：输入显示部102显示指令输入画面让用户输入实验指令，然后进入步骤s1-2。

步骤s1-2：执行部根据预定执行脚本对微型机器人单体和实验平台进行控制，然后进入步骤s1-3。

步骤s1-3：实验数据采集部204采集实验数据，然后进入步骤s1-4。

步骤s1-4：数据处理分析部103对实验数据进行处理分析，得到分析数据，然后进入步骤s1-5。

步骤s1-5：控制存储部302控制数据存储部301对分析数据和实验数据进行存储，然后进入步骤s1-6。

步骤s1-6：输入显示部102显示查看画面让用户输入查看指令，进入步骤s1-7。

步骤s1-7：判断部304判断客户机身份是否符合，当判断结果为是时，进入步骤s1-8；判断结果为否时，返回步骤s1-6。

步骤s1-8：搜索获取部303获取相应的实验数据或相应的分析数据，然后进入步骤s1-9。

步骤s1-9：用户查看和下载相应的实验数据或相应的分析数据，然后进入结束状态。

<更新执行脚本>

模拟终端200还包含更新控制存储部205。

画面存储部101还存储有微型机器人单体的更新脚本画面。

输入显示部102显示更新脚本画面让用户输入所有机器人更新的执行脚本。输入显示部102还可显示微型机器人单体的当前运行脚本查看画面让用户输入对应的查看指令进行查看。在完成脚本更新后，用户也可再次进行查看，以确认当前运行脚本是否为更新后的脚本。在本实施例中，需要进行脚本更新时，用户通过客户机中芯片程序编写ide(集成开发)环境，编写机器人程序，形成机器人运行脚本，编译成hex文件，再上传新的脚本。

用户终端通信部104发送更新的执行脚本至模拟终端200。

模拟终端通信部206接收更新的执行脚本。数据处理分析还用于分析更新的执行脚本的正确性。

更新控制存储部205控制执行指令存储部201将更新的执行脚本存储为预定执行脚本。

微型机器人单体更新执行脚本后进行重启，重启后便安装新的脚本运行。

图7是本发明的实施例中更新执行脚本的流程图。

如图7所示，本发明的实施例中更新执行脚本的流程如下：

步骤s2-1：输入显示部102显示更新画面让用户输入更新的执行脚本，然后进入步骤s2-2。

步骤s2-2：用户终端通信部104发送更新的执行脚本至模拟终端200，然后进入步骤s2-3。

步骤s2-3：模拟终端通信部206接收更新的执行脚本，且通过数据处理分析分析更新的执行脚本的正确性，然后进入步骤s2-4。

步骤s2-4：更新控制存储部205控制执行指令存储部201将更新的执行脚本存储为预定执行脚本，然后进入结束状态。

图8是本发明的实施例中微型群机器人车队的示意图；以及图9是本发明的实施例中可行活动空间的示意图。

本发明的基于微型群机器人的智能交通仿真方法是利用上述的基于微型群机器人的智能交通仿真系统20而实施的。包括以下步骤：

步骤一：搭建微型群机器人智能交通仿真平台；

步骤二：将平台分为m个区域；

步骤三：如图8所示，随机将n个微型机器人单体组成仿真车队(图8中，上部分为仿真车队示意图，下部分为车队中仿真车辆对应的微型机器人单体)，记任意一个微型群机器人单体为vi，(i＝1,2,3…n)，记任意一个微型机器人单体的控制单元为ai，(i＝1,2,3…n)；

步骤四：任意一个微型机器人单体vi与距离最近的微型机器人单体vi+1之间的距离记为di，i+1，di，i+1通过vi以及vi+1上的传感器测得；

步骤五：在实验时间t内实时采集m个区域中的所有di，i+1实验数据；

步骤六：微型机器人单体vi接收指令(巡航指令、跟驰指令、换道指令、组合指令以及拆分指令)，通过控制单元ai进行协商控制。协商控制包含至少动态可行活动空间的实时划分，可行状态空间如图9所示，在坐标系中，垂直道路下机器人保持匀速通过的可行空间如图中深色部分所示，例如在a点微型机器人不最大限度右转则在匀速的状态下必然要与边界碰撞，b点不最大限度左转，匀速情况下也要与底边碰撞，保持车辆匀速转弯为智能车队控制提供了便利，多机器人运行时，该可行空间就需要协商博弈，重新划分各自的可行状态空间，从而达成多车辆的道路安全协同。

以下就动态可行活动空间的实时划分进行详细阐述，动态可行活动空间的实时划分具有以下步骤：

步骤a：生成预定路线并生成预定间距；

步骤b：微型机器人单体vi按照预定路线进行实验；

步骤c：当监测到任意一个微型机器人单体vi与距离最近的微型机器人单体vi+1之间的距离di，i+1小于预定间距时，生成新路线；

步骤d：微型机器人单体vi按照新定路线继续实验。

步骤七：基于图像定位算法分析采集的数据，得出分析数据。

承上述，本发明的基于微型群机器人的智能交通仿真方法的中其它内容的详细说明以及实施方式已于上述本发明的基于微型群机器人的智能交通仿真系统时描述过，在此为了简略说明便不再赘述。

实施例的作用与效果

根据本实施例所涉及的基于微型群机器人的智能交通仿真系统，采用分布式的理论利用复数个微型机器人单体模拟车辆在实验平台进行交通模拟仿真，因为包括用户终端、模拟终端以及云端服务器，用户端包含画面存储部、输入显示部、数据处理分析部以及用户终端通信部，模拟终端包含执行指令存储部、执行指令获取部、执行部、实验数据采集部以及模拟终端通信部，云端服务器包含：数据存储部、控制存储部以及云端通信部，所以，本实施例可以实现按照用户指令来进行模拟实验，采集实验数据，分析实验数据。而且相较于传统的实物模拟平台，本实施例的采用微型群机器人技术，解决了占地面积大、费用成本高的问题，而且柔性佳、可灵活快速地适应交通仿真的需求。

此外，本实施例可以实现对每个机器人的数据进行存储；编写机器人脚本并进行单个或批量脚本下载，同时能通过脱机资料汇总来分析整体交通状况，也可利用脱机数据分析单个机器人的运行安全态势。

另外，本实施例可实现执行脚本的编辑、编译、下载和版本控制。更新机器人运行策略，查询每个机器人的运行脚本版本，对历史版本进行记录，并可通过查询获取该记录。

上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。