一种车辆防碰撞的方法、装置和系统与流程

本发明涉及车辆安全技术领域，尤其涉及一种车辆防碰撞的方法、装置和系统。

背景技术：

随着车辆的不断普及，道路上行驶的车辆越来越多，由车辆增多引起的交通事故品反复发生，如何保证安全出行已经是交通领域的一个亟需解决的问题。而在众多的交通事故中，车辆之间的碰撞事故在交通事故中占有很大比例，统计数据显示2010年中国交通事故中机动车死亡人数为36923，占总体死亡人数的56.61％。因此，对车辆碰撞风险进行有效的识别、评估和风险控制管理显得异常重要，而这一切都要建立在准确合理的定义车辆风险区域的基础上。

目前普遍被人们采用的计算车辆碰撞风险的方案有两种：

1、基于车辆上或路边安装的诸如雷达、超声波收发器、摄像头、射频识别仪(Radio Frequency IDentification，RFID)和红外线夜视仪等各种传感设备来探测周围车辆及其他障碍物，从而确定自身是否存在碰撞风险。但是，这种方案默认了车辆的风险区域就是传感设备的感知范围。由于传感设备本身的感知距离有限，并且随周围环境的变化会有所不同，因此，传感设备的感知范围不能准确反映车辆的碰撞风险，容易导致不可靠的车辆碰撞确定结果。

2、以路段上的特殊地理范围(比如事故多发路段或以发生事故的车辆为中心的一定范围内)为风险区域，并对进入风险区域的车辆进行告警。这种方案使得车辆的感知范围不再受到传感设备的约束，能够解决部分区域内的行车安全问题，但是却是一种被动的、具有应用局限性的解决方案，对于整体智能交通网络的车辆安全问题，至今仍缺乏行之有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种车辆防碰撞的方法、装置和系统，提高了车辆防碰撞预警的准确性，使车辆行驶更加安全。

本发明实施例采用以下技术方案：

一方面，提供了一种车辆防碰撞的方法，包括：

接收车辆的属性信息和运动状态信息；

根据所述车辆的属性信息和运动状态信息，确定所述车辆的单车风险区域；

根据确定出的所述车辆的单车风险区域，确定存在碰撞风险的预警车辆集合；

对所述预警车辆集合中包含的车辆进行预警提示。

可选的，根据所述车辆的属性信息和运动状态信息，确定所述车辆的单车风险区域，具体包括：

根据所述车辆的属性信息、运动状态信息和确定的刹车制动力，确定扇形区域；其中，所述扇形区域包含所述车辆以所述刹车制动力进行刹车时，以任意转向角运动产生的所有轨迹组合；

将所述扇形区域和所述车辆的车身所在区域确定为所述车辆的单车风险区域。

可选的，所述刹车制动力按照如下方式确定：

根据预先存储的道路中红绿灯的位置信息以及所述运动状态信息中包含的所述车辆的位置信息和速度信息，从所述车辆的运动状态信息中，筛选出所述车辆经过每个红绿灯之前，有减速行为并停止的运动状态信息；

根据筛选出的运动状态信息，确定所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中从开始减速到最终停止经过的路程；

根据公式确定所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度；其中，所述F为所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度；s为所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中从开始减速到最终停止经过的路程；所述M为所述车辆的质量信息；所述Vn为所述车辆开始减速时刻的速度值；

根据确定出的所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度，确定所述车辆的平均刹车力度，将所述平均刹车力度确定为所述车辆的刹车制动力。

可选的，根据所述车辆的单车风险区域，确定存在碰撞风险的预警车辆集合，具体包括：

根据所述车辆的单车风险区域，确定车群；其中，所述车群中的任意两辆相邻车辆的单车风险区域存在重叠；

对所述车群包含的车辆的轨迹进行预测，并根据轨迹预测结果，确定所述车群中存在碰撞风险的预警车辆集合。

可选的，对所述车群包含的车辆的轨迹进行预测，并根据轨迹预测结果，确定所述车群中存在碰撞风险的预警车辆集合，具体包括：

根据所述车群包含的车辆的运动状态信息，确定所述车群中包含的车辆的行驶方向；

从所述车群中包含的车辆的行驶方向的末端开始，依次前向遍历所述车群中的各个车辆，进行轨迹预测；

当所述车群中存在满足预设条件的两辆相邻车辆时，将该两个相邻车辆划分到存在碰撞风险的预警车辆集合中；所述预设条件为：所述车群内的两辆相邻车辆的预测轨迹存在交点，且该交点落在所述两辆相邻车辆中的任意一辆车辆的单车风险区域内。

一方面，提供了一种车辆防碰撞装置，包括：

信息获取单元，用于接收车辆的属性信息和运动状态信息；

单车风险区域确定单元，用于根据所述信息获取单元获取的车辆的属性信息和运动状态信息，确定所述车辆的单车风险区域；

预警车辆集合确定单元，用于根据所述单车风险区域确定单元确定出的所述车辆的单车风险区域，确定存在碰撞风险的预警车辆集合；

预警提示单元，用于对所述预警车辆集合确定单元确定的预警车辆集合中包含的车辆进行预警提示。

可选的，所述单车风险区域确定单元，具体包括：

扇形确定模块，用于根据所述车辆的属性信息、运动状态信息和确定的刹车制动力，确定扇形区域；其中，所述扇形区域包含所述车辆以所述刹车制动力进行刹车时，以任意转向角运动产生的所有轨迹组合；

单车风险区域确定模块，用于将所述扇形确定模块确定的扇形区域和所述车辆的车身所在区域确定为所述车辆的单车风险区域。

可选的，所述刹车制动力按照如下方式确定：

根据预先存储的道路中红绿灯的位置信息以及所述运动状态信息中包含的所述车辆的位置信息和速度信息，从所述车辆的运动状态信息中，筛选出所述车辆经过每个红绿灯之前，有减速行为并停止的运动状态信息；

根据筛选出的运动状态信息，确定所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中从开始减速到最终停止经过的路程；

根据公式确定所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度；其中，所述F为所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度；s为所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中从开始减速到最终停止经过的路程；所述M为所述车辆的质量信息；所述Vn为所述车辆开始减速时刻的速度值；

根据确定出的所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度，确定所述车辆的平均刹车力度，将所述平均刹车力度确定为所述车辆的刹车制动力。

可选的，所述预警车辆集合确定单元，具体包括：

车群确定模块，用于根据所述车辆的单车风险区域，确定车群；其中，所述车群中的任意两辆相邻车辆的单车风险区域存在重叠；

预警车辆集合确定模块，用于对所述车群确定模块确定的车群包含的车辆的轨迹进行预测，并根据轨迹预测结果，确定所述车群中存在碰撞风险的预警车辆集合。

可选的，所述预警车辆集合确定模块，具体用于：

根据所述车群包含的车辆的运动状态信息，确定所述车群中包含的车辆的行驶方向；从所述车群中包含的车辆的行驶方向的末端开始，依次前向遍历所述车群中的各个车辆，进行轨迹预测；当所述车群中存在满足预设条件的两辆相邻车辆时，将该两个相邻车辆划分到存在碰撞风险的预警车辆集合中；所述预设条件为：所述车群内的两辆相邻车辆的预测轨迹存在交点，且该交点落在所述两辆相邻车辆中的任意一辆车辆的单车风险区域内。

一方面，提供了一种车辆防碰撞系统，包括上述任意一项所述的车辆防碰撞装置。

本发明实施例的有益效果如下：

本发明实施例中，根据车辆的属性信息和运动状态信息确定出车辆的单车风险区域，再根据车辆的单车风险区域确定出存在碰撞风险的预警车辆集合，并向预警车辆集合中包含的车辆进行预警提示，与现有技术相比，车辆的单车风险区域有效的扩展了车辆的感知范围，能够全面反映车辆当前的运行情况，使得基于该单车风险区域进行的防碰撞预警更加准确可靠，同时也提高了车辆行驶的安全性。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例中，一种车辆防碰撞方法的实现流程图；

图2为本发明实施例中，单车风险区域的示意图；

图3为本发明实施例中，基于刹车制动力为最大制动力Fmax的单车风险区域的示意图；

图4为本发明实施例中，车群示意图；

图5为本发明实施例中，一种车辆防碰撞装置的实现流程图。

具体实施方式

为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供了一种车辆防碰撞方案。该技术方案中，根据车辆的属性信息和运动状态信息确定出车辆的单车风险区域，再根据车辆的单车风险区域确定出存在碰撞风险的预警车辆集合，并向预警车辆集合中包含的车辆进行预警提示，与现有技术相比，车辆的单车风险区域有效的扩展了车辆的感知范围，能够全面反映车辆当前的运行情况，使得基于该单车风险区域进行的防碰撞预警更加准确可靠，同时也提高了车辆行驶的安全性。

以下结合说明书附图对本发明的实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。并且在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例的特征可以互相结合。

本发明实施例提供了一种车辆防碰撞方法，如图1所示，为该方法的实现流程图，具体包括下述步骤：

步骤11，获取车辆的属性信息和运动状态信息。

其中，车辆的属性信息可以表征为其中r为车辆的最小转弯半径，M为车辆的空载质量，为车轮与路面的最大附着系数，w为车头宽度，l为车的长度；

具体地，车辆的上述属性信息可以预先设置并存储，比如存储在一个属性文件中，或者存储在某个硬件模块中，待后续使用的时候，从该属性文件或硬件模块中直接调取。

其中，车辆的运动状态信息可以表征为S(t，v0，a0，β，φ)，其中，t为采样时间戳，v0为车辆的速度，a0为车辆的加速度，β为车辆的俯仰角，φ为车辆的转向角。

在具体实现时，车辆的运动状态信息可以由车辆上的采集装置以一定的采样频率(比如1s)采样获得。

目前车辆上一般安装有全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、车上诊断系统(On-Board Diagnostics，OBD)、重力传感器G-Sensor等。因此，步骤11在具体应用时，车辆在行驶过程中可以通过GPS、OBD以及G-Sensor传感器，获取到上述运动状态信息，并传递到采集装置，进而，由该车辆上的采集装置将采集到的该车的运动状态信息以及获得的属性信息上传至车联网云平台。

需要说明的是，设定的目标路段上的各个车辆均通过上述过程将自身的属性信息和运动状态信息上传至车联网云平台中进行存储。

步骤12，根据获取的车辆的属性信息和运动状态信息，确定车辆的单车风险区域。

其中，车辆的单车风险区域表征车辆在当前状态下以任意运动模式可能对其他交通元素造成威胁的范围，因此，单车风险区域可以定义为：车辆以不同大小的刹车制动力进行刹车时，车辆以任意转向角运动产生的所有轨迹组合，如图2所示：

弧C1、线段L11、线段L12围成的区域表征车辆以刹车制动力为最大制动力Fmax刹车时的所有轨迹；

弧Cn、线段Ln1、线段Ln2围成的区域表征车辆以刹车制动力为F(车辆正常行驶情况下的平均刹车力度)时的所有轨迹；

弧Ci、线段Li1、线段Li2围成的区域表征车辆以刹车制动力为刹车时的所有轨迹。

因此，步骤12中在确定车辆的单车风险区域时，可以但不限于按照如下步骤实现：

首先利用确定的刹车制动力，以及车辆的属性信息和运动状态信息确定一个扇形区域，该扇形区域包含该车辆以确定的刹车制动力进行刹车时，以任意转向角运动产生的所有轨迹组合；

然后将该扇形区域和该车辆的车身所在区域确定为车辆的单车风险区域。

其中，上述确定的刹车制动力可以但不限于是预先设置的车辆的最大制动力，也可以是车辆的刹车平均力度。

对于某辆车来说，对于车联网云平台获取的该车辆的运动状态信息和属性信息，便可以确定出该车辆的司机在正常驾驶情况下的平均刹车力度。

具体的，在车联网云平台中预先存储有目标路段的一些道路基础设施信息，比如红绿灯的位置信息。从而，为了确定出某车辆的平均刹车力度，可以按照如下方式确定：

首先，车联网云平台根据获取的车辆的运动状态信息中包含的该车辆的位置信息和速度信息，从该车辆的运动状态信息中，筛选出该车辆经过每个红绿灯之前，有减速行为并停止的运动状态信息；

进而，根据筛选出的运动状态信息，确定该车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中从开始减速到最终停止经过的路程；

至此，便可以根据如下公式确定出车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度；

其中，F为该车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度；

s为该车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中从开始减速到最终停止经过的路程；

M为该车辆的质量信息；

Vn为该车辆开始减速时刻的速度值。

最后，通过对该车辆多次刹车过程，即多次经过红绿灯前的刹车力度求平均值，就可以得到该车辆的平均刹车力度。

另外，在根据车辆的属性信息、运动状态信息和确定的刹车制动力确定扇形区域时，主要涉及到两个参数的计算：其一是车辆的直线刹车距离，其二是扇形的圆心角。

下面以刹车制动力为最大制动力Fmax为例，参考图3对扇形区域的确定过程进行说明。

一、车辆的直线刹车距离h

司机从感知到危险至采取措施需要一段时间，这段时间叫反应时间，由于人的生理心理因素的限制，这一段时间一般为0.4-1.0s，在本发明实施例的计算过程中，设置人的反应时间t0为1s。在反应时间内车辆要保持原速度及加速度前进一段距离，这段距离叫做反应距离S1；从踩刹车到车辆停止，车辆还要前进一段距离，这段距离叫做制动距离S2。因此，直线刹车距离h由反应距离S1和制动距离S2两部分组成，即h＝S1+S2；

设车辆经过反应时间后的速度为v1，加速度为a1，则

v1＝v0+a0t0；

制动距离S2分为两个部分，一是制动力增长的制动过程，制动距离为L1，二是制动力达到稳定减速度的制动过程，制动距离为L2。

首先进行一些参数说明，为车轮与路面的最大附着系数；M为车辆的质量(kg)；g为重力加速度；t1为制动力从0增长到最大的时间(s)；k为车辆空载质量和转动件当量惯量系数；v1为车辆经过反应时间后的速度(m/s)；v2为刹车制动力达到最大制动力时的车速(m/s)。

在L1阶段，以0.5Fmax作为平均制动力

按照冲量原理计算：

0.5Fmaxt1＝kM(v1-v2)，因此

按功能原理计算：

因此

因此

综上，制动距离

需要说明的是，空档制动时，可以取k＝1.03；未脱开空挡制动时，受发动机和飞轮当量惯量等因素影响，可以取k＝1.09。本发明实施例中k的取值可以根据实际需求进行自定义设置。

进一步的，当车辆在非水平路面上制动时，考虑势能影响，根据车辆的俯仰角β，可以将上述公式进行修正为：

其中，上坡制动时取正号，下坡制动时取负号。

二、扇形的圆心角α：

如图3所示，h为车辆的直线刹车距离，车辆以最大左转向角刹车时车头左端点的轨迹长度AD≈h，r为车辆的最小转弯半径，根据弧长的计算公式(其中n为圆心角的角度数，r为弧所在的圆的半径，l为弧长)，可得：

∵∠ACO＝∠ABD

又∵

根据上述公式便可以计算出扇形的圆心角α。

因此，参考图3，该车辆的单车风险区域为扇形OMN以及车身所在的区域。

步骤13，根据确定出的车辆的单车风险区域，确定存在碰撞风险的预警车辆集合。

首先，根据确定出的车辆的单车风险区域，确定车群。

具体的，车联网云平台实时计算车辆的单车风险区域，通过电子地图匹配技术，筛选出单车风险区域发生重叠的车辆集合即车群。车群中任意两辆相邻车辆的单车风险区域存在重叠，满足上述条件的所有车辆被定义为属于同一车群；

比如，参考图4，编号为2、3的相邻车辆的单车风险区域发生重叠，编号为3、4的相邻车辆的单车风险区域发生重叠，编号为1的车辆的单车风险区域没有和与其相邻的车辆的单车风险区域发生重叠，因此，车辆2、3、4划分为一个车群。

其次，对确定出的车群包含的车辆进行轨迹预测，并根据轨迹预测结果，确定车群中存在碰撞风险的预警车辆集合。

具体的，在轨迹预测过程中，先根据该车群包含的车辆的运动状态信息，确定该车群中包含的车辆的行驶方向；再从该车群中包含的车辆的行驶方向的末端开始，依次前向遍历该车群中的各个车辆，进行轨迹预测；当该车群中存在满足预设条件的两辆相邻车辆时，将该两个相邻车辆划分到存在碰撞风险的预警车辆集合中；

其中，预设条件可以为：车群内的两辆相邻车辆的预测轨迹存在交点，且该交点落在该两辆相邻车辆中的任意一辆车辆的单车风险区域内。

按照上述这种方法确定预警车辆集合时，可以避免一些重复的计算量。比如一个车群中行驶方向相同且前后相邻的两辆车，在遍历后车与车群中其他车辆的预测轨迹是否有交点的时候，已经计算了该后车与相邻前车的预测轨迹，从而，在遍历该相邻前车的时候，不必再次计算该相邻前车与该后车的预测轨迹是否有交点。

仍以图4为例，从编号为2的车辆开始筛选需进行轨迹预测的车辆对，2车与3车的单车风险区域重叠，因此对2车和3车的预测轨迹进行判断，如果其预测轨迹存在交点且落在2车或3车的单车风险区域范围内，则2车和3车属于预警车辆集合。没有其他车辆与2车的单车风险区域重叠，因此继续以3车为对象，2车和4车的单车风险区域均与3车发生重叠，剔除2车，继续对3车和4车的预测轨迹进行判断。以此类推。

需要说明的是，本发明实施例在某车辆的轨迹进行预测时，是基于该车辆当前时刻和当前时刻的前一时刻上报的运动状态信息等。比如，车辆在tn时刻的轨迹预测基于tn-x至tn时刻的上报数据，同理车辆在tn+1时刻的轨迹预测基于tn+1-x至tn+1时刻的上报数据，其中X为一个定值。

步骤14，对预警车辆集合中包含的车辆进行预警提示。

车联网云平台对预警车辆集合中包含的车辆进行预警提示。

本发明实施例中，根据车辆的属性信息和运动状态信息确定出车辆的单车风险区域，再根据车辆的单车风险区域确定出存在碰撞风险的预警车辆集合，并向预警车辆集合中包含的车辆进行预警提示，与现有技术相比，车辆的单车风险区域有效的扩展了车辆的感知范围，能够全面反映车辆当前的运行情况，使得基于该单车风险区域进行的防碰撞预警更加准确可靠，同时也提高了车辆行驶的安全性。

基于同一发明构思，本发明实施例中还分别提供了一种车辆防碰撞装置以及车辆防碰撞系统，由于上述装置及系统解决问题的原理与车辆防碰撞方法相似，因此上述装置和系统的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

如图5所示，为本发明实施例提供的车辆防碰撞装置的结构示意图，包括：

信息获取单元51，用于接收车辆的属性信息和运动状态信息；

单车风险区域确定单元52，用于根据所述信息获取单元51获取的车辆的属性信息和运动状态信息，确定所述车辆的单车风险区域；

预警车辆集合确定单元53，用于根据所述单车风险区域确定单元52确定出的所述车辆的单车风险区域，确定存在碰撞风险的预警车辆集合；

预警提示单元54，用于对所述预警车辆集合确定单元53确定的预警车辆集合中包含的车辆进行预警提示。

可选的，所述单车风险区域确定单元52，具体包括：

扇形确定模块521，用于根据所述车辆的属性信息、运动状态信息和确定的刹车制动力，确定扇形区域；其中，所述扇形区域包含所述车辆以所述刹车制动力进行刹车时，以任意转向角运动产生的所有轨迹组合；

单车风险区域确定模块522，用于将所述扇形确定模块521确定的扇形区域和所述车辆的车身所在区域确定为所述车辆的单车风险区域。

可选的，所述刹车制动力按照如下方式确定：

根据预先存储的道路中红绿灯的位置信息以及所述运动状态信息中包含的所述车辆的位置信息和速度信息，从所述车辆的运动状态信息中，筛选出所述车辆经过每个红绿灯之前，有减速行为并停止的运动状态信息；

根据筛选出的运动状态信息，确定所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中从开始减速到最终停止经过的路程；

根据公式确定所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度；其中，所述F为所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度；s为所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中从开始减速到最终停止经过的路程；所述M为所述车辆的质量信息；所述Vn为所述车辆开始减速时刻的速度值；

根据确定出的所述车辆经过每个红绿灯时的刹车过程中的刹车力度，确定所述车辆的平均刹车力度，将所述平均刹车力度确定为所述车辆的刹车制动力。

可选的，所述预警车辆集合确定单元53，具体包括：

车群确定模块531，用于根据所述车辆的单车风险区域，确定车群；其中，所述车群中的任意两辆相邻车辆的单车风险区域存在重叠；

预警车辆集合确定模块532，用于对所述车群确定模块531确定的车群包含的车辆的轨迹进行预测，并根据轨迹预测结果，确定所述车群中存在碰撞风险的预警车辆集合。

可选的，所述预警车辆集合确定模块532，具体用于：

根据所述车群包含的车辆的运动状态信息，确定所述车群中包含的车辆的行驶方向；从所述车群中包含的车辆的行驶方向的末端开始，依次前向遍历所述车群中的各个车辆，进行轨迹预测；当所述车群中存在满足预设条件的两辆相邻车辆时，将该两个相邻车辆划分到存在碰撞风险的预警车辆集合中；所述预设条件为：所述车群内的两辆相邻车辆的预测轨迹存在交点，且该交点落在所述两辆相邻车辆中的任意一辆车辆的单车风险区域内。

为了描述的方便，以上各部分按照功能划分为各模块(或单元)分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块(或单元)的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。

其中，上述车辆防碰撞装置可以为车联网云平台。

本发明实施例还提供了一种车辆防碰撞系统，该系统包括上述车辆防碰撞装置。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。