CN110531377B - 雷达***的数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开实施例公开了一种雷达***的数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。所述雷达***包括至少一个激光雷达,所述雷达***的数据处理方法包括:检测所述至少一个激光雷达的条件特征数据,当所述条件特征数据满足可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为可用雷达,启动所述可用雷达进行扫描。该技术方案能够通过检测激光雷达的条件特征数据,确定所述雷达***中的可用雷达,并仅启动可用雷达进行扫描,可以有效避免激光雷达在不适合的环境下进行扫描状态而导致的能耗浪费。
Description
技术领域
本公开涉及激光雷达***技术领域,具体涉及一种雷达***的数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着对5G技术的不断深入研究,自动驾驶逐渐受到了广泛关注。自动驾驶***能够通过雷达、摄像头、图像传感器等设备实现对车辆周围障碍物的感知及定位,具有降低交通事故事发率、缓解驾驶员疲劳等优势。
目前,激光雷达***在城市交通指挥、自动驾驶与无人驾驶领域中越来越重要。激光雷达可进行360°的全景扫描,最大测程通常为50-150m,测距经度也已普遍达到了厘米级别,对于数据的获取可以达到最高32万点每秒。通过道路上的激光雷达***,可以在大部分环境下进行物体的检测识别与跟踪,这些信息经有利于对当前车辆的安全状态进行判断,预警可能存在的危险,有效保障了道路安全。
在提出本公开的过程中,发明人发现,激光雷达的扫描精度有时会受到扫描条件的影响。激光雷达在不合适的条件(例如,光照强度、空气湿度等条件,也可能是被测对象的速度、角度等条件)下通常难以获得扫描数据或者获得的是包含错误信息的扫描数据,既降低了扫描结果的准确率,导致无法识别路障或错误定位周围车辆的情况而带来较大的安全隐患,又对激光雷达本身造成较大的损耗,导致资源浪费。
发明内容
为了解决相关技术中的问题,本公开实施例提供一种雷达***的数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。
第一方面,本公开实施例提供一种雷达***的数据处理方法。
具体地,所述雷达***包括至少一个激光雷达,所述车雷达***的数据处理方法,包括:
检测所述至少一个激光雷达的条件特征数据;
当所述条件特征数据满足可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为可用雷达;
启动所述可用雷达进行扫描。
可选地,所述方法还包括:
周期性获取所述可用雷达的条件特征数据;
当所述可用雷达的条件特征数据满足不可用条件时,停止所述可用雷达的扫描状态。
可选地,所述方法还包括:
当所述条件特征数据满足不可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为不可用雷达;
周期性获取所述不可用雷达的条件特征数据;
当所述不可用雷达的条件特征数据满足可用条件时,启动所述不可用雷达进行扫描。
可选地,所述条件特征数据包括以下中一项或多项数据:
被测对象的角度、距离、速度。
可选地,所述方法还包括:
获取所述可用雷达的扫描数据;
对所述可用雷达的扫描数据进行数据融合,得到所述雷达***的扫描结果。
可选地,所述扫描数据包括以下中一项或多项数据:
被测对象的体积、速度、所述雷达***周边的路标信息和信号灯信息。
第二方面,本公开实施例还提供一种雷达***的数据处理装置。
具体地,所述雷达***包括至少一个激光雷达,所述雷达***的数据处理装置,包括:
检测模块,被配置为检测所述至少一个激光雷达的条件特征数据;
确定模块,被配置为当所述条件特征数据满足可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为可用雷达;
启动模块,被配置为启动所述可用雷达进行扫描。
可选地,所述装置还包括:
周期性获取模块,被配置为周期性获取所述可用雷达的条件特征数据;
停止模块,被配置为当所述可用雷达的条件特征数据满足不可用条件时,停止所述可用雷达的扫描状态。
第三方面,本公开实施例还提供一种电子设备,所述电子设备包括存储器和处理器;其中,所述存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现上述方法步骤。
第四方面,本公开实施例还提供种可读存储介质,其上存储有计算机指令,该计算机指令被处理器执行时实现上述方法步骤。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
根据本公开实施例提供的技术方案,能够根据一个或多个第二车辆对第一车辆的信誉片段以及相对应的信誉权重,对所述第一车辆的信誉值进行更新,从而提高所述信誉度的准确性和可靠程度。这样,在车辆收到告警信息时,能够根据发出告警信息的车辆的信誉度,判断所述告警信息的可信程度,从而避免接收到错误的告警信息导致正常行驶受到影响。
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和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
结合附图,通过以下非限制性实施方式的详细描述,本公开的其它标签、目的和优点将变得更加明显。在附图中:
图1示出根据本公开实施例的雷达***的数据处理方法的流程图;
图2示出根据本公开实施例的停止可用雷达的流程图;
图3示出根据本公开实施例的启动不可用雷达的流程图;
图4示出根据本公开实施例的获取扫描结果的流程图;
图5示出根据本公开的实施例的雷达***的数据处理装置的结构框图;
图6示出根据本公开的实施例的电子设备的结构框图;
图7示出适于用来实现根据本公开实施例的数据管理方法和/或数据访问方法的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
下文中,将参考附图详细描述本公开的示例性实施例,以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外,为了清楚起见,在附图中省略了与描述示例性实施例无关的部分。
在本公开中,应理解,诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在,并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
另外还需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
上文提及,激光雷达的扫描精度有时会受到扫描条件的影响。激光雷达在不合适的条件(例如,光照强度、空气湿度等条件,也可能是被测对象的速度、角度等条件)下通常难以获得扫描数据或者获得的是包含错误信息的扫描数据,既降低了扫描结果的准确率,导致无法识别路障或错误定位周围车辆的情况而带来较大的安全隐患,又对激光雷达本身造成较大的损耗,导致资源浪费。
考虑到上述缺陷,本公开实施例提供了一种雷达***的数据处理方法,所述雷达***包括至少一个激光雷达,所述雷达***的数据处理方法包括:检测所述至少一个激光雷达的条件特征数据,当所述条件特征数据满足可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为可用雷达,启动所述可用雷达进行扫描。该技术方案能够通过检测激光雷达的条件特征数据,确定所述雷达***中的可用雷达,并仅启动可用雷达进行扫描,可以有效避免激光雷达在不适合的环境下进行扫描状态而导致的能耗浪费。
图1示出根据本公开实施例的雷达***的数据处理方法的流程图。
如图1所示,所述雷达***的数据处理方法包括以下步骤S101–S104。
在步骤S101中,检测所述至少一个激光雷达的条件特征数据。
在步骤S102中,当所述条件特征数据满足可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为可用雷达。
在步骤S103中,启动所述可用雷达进行扫描。
根据本公开的实施例,雷达***包括n个激光雷达r1,…,rn,其中,n为正整数,检测所述n个激光雷达的条件特征数据d1,…,dn,且条件特征数据dj与激光雷达rj对应,其中,j为小于等于n的正整数(步骤S101)。对于激光雷达r1,…,rn中的每个激光雷达,通过判断其条件特征数据是否满足可用条件,可以确定每个激光雷达是否为可用雷达(步骤S102)。其中,若条件特征数据dj满足可用条件,则所述条件特征数据dj对应的激光雷达rj为可用雷达。然后,仅启动所述n个激光雷达r1,…,rn中的可用雷达进行扫描(步骤S103)。
例如,假设雷达***包括3个激光雷达r1,r2,r3,激光雷达的可用条件为条件特征数据小于等于阈值d0,为并在步骤S101中检测得到所述激光雷达r1的条件特征数据d1,激光雷达r2的条件特征数据d2,激光雷达r3的条件特征数据d3;在步骤S102中,确定条件特征数据d1和d2小于等于阈值d0,而条件特征数据d3大于阈值d0,则确定激光雷达r1和r2为可用雷达,并在步骤S103中启动所述激光雷达r1和r2进行扫描。
根据本公开实施例,所述条件特征数据包括以下中一项或多项数据:被测对象的角度、距离、速度。
根据本公开的实施例,可用条件是指激光雷达能够进行有效扫描的条件。例如,假设条件特征数据为被测对象的角度,则所述可用条件可以为被测对象与该激光雷达的角度小于等于角度阈值;假设条件特征数据为被测对象的距离,则所述可用条件可以为被测对象与该激光雷达的距离小于等于最大距离阈值,大于等于最小距离阈值;假设条件特征数据为被测对象的速度,则所述可用条件可以为被测对象与该激光雷达的相对速度小于等于最大速度阈值,大于等于最小速度阈值。从而避免当被测对象与该激光雷达的角度、距离和速度中的一项或多项数据超过所述激光雷达能够扫描的范围时,激光雷达即便启动并扫描,也无法获得有效的扫描结果,从而造成资源浪费。
可以理解的,所述条件特征数据还可以是其他任意可能对激光雷达或激光雷达的扫描结果造成影响的特征数据,例如,海拔、温度、光照、湿度等,本申请对于条件特征数据的具体内容不作限定。
图2示出根据本公开实施例的停止可用雷达的流程图。
如图2所示,所述雷达***的数据处理方法还包括以下步骤S201-S202。
在步骤S201中,周期性获取所述可用雷达的条件特征数据。
在步骤S202中,当所述可用雷达的条件特征数据满足不可用条件时,停止所述可用雷达的扫描状态。
根据本公开的实施例,当激光雷达被确定为可用雷达时,随着时间的推移,由于雷达***移动、被测对象移动、改变或者外界环境因素改变等情况,导致可用雷达的条件特征数据也可能发生改变,也使得所述可用雷达无法进行有效扫描,从而造成资源浪费。为了保证所述雷达***长期有效工作,可以通过周期性地获取可用雷达的条件特征数据,以周期性地确定所述可用雷达是否长期处于可用状态,并及时停止处于不可用状态的可用雷达的扫描状态。
根据本公开的实施例,不可用条件可以是激光雷达不能有效工作的条件,也可以是对工作状态的激光雷达产生损耗的条件。根据本公开的实施例,所述停止可用雷达的扫描状态可以是仅停止该可用雷达的扫描状态(并保持可用雷达的开启状态),以避免无意义的扫描工作;也可以是关闭所述可用雷达,以避免对激光雷达的损耗。
例如,假设雷达***包括3个激光雷达r1,r2,r3中的可用雷达为激光雷达r1和r2,则在启动所述激光雷达r1和r2后,还可以通过周期性获取所述激光雷达r1和r2的条件特征数据,以确定激光雷达r1和r2在当前周期内是否依旧可用,若激光雷达r1在某一周期内的条件特征数据满足不可用条件时,则停止所述激光雷达r1的扫描状态,以避免资源浪费。
图3示出根据本公开实施例的启动不可用雷达的流程图。
如图3所示,所述雷达***的数据处理方法包括以下步骤S301~S303。
在步骤S301中,当所述条件特征数据满足不可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为不可用雷达。
在步骤S302中,周期性获取所述不可用雷达的条件特征数据。
在步骤S303中,当所述不可用雷达的条件特征数据满足可用条件时,启动所述不可用雷达进行扫描。
根据本公开的实施例,在步骤S101中获取一个或多个激光雷达的条件特征数据后,除了通过步骤S102确定其中的可用雷达,还可以通过比较条件特征数据是否满足不可用条件,确定其中的不可用雷达。
根据本公开的实施例,所述不可用条件可以与可用条件互为补集。例如,假设可用条件为条件特征数据小于等于阈值,则不可用条件可以为条件特征数据大于阈值。再例如,假设激光雷达r3不满足可用条件,则可以确定所述激光雷达r3为不可用雷达。
根据本公开的实施例,所述不可用条件可以与所述停止条件不同。例如,假设所述不可用条件为条件特征数据大于第一阈值,则所述停用条件可以为所述条件特征数据大于第二阈值,且第一阈值和第二阈值的取值不同。根据实际情况,所述不可用条件可以与所述停止条件也可以相同,本申请对此不作具体限定。
根据本公开的实施例,当激光雷达被确定为不可用雷达时,随着时间的推移,由于雷达***移动、被测对象移动、改变或者外界环境因素改变等情况,可能会导致可用雷达的条件特征数据也可能发生改变,使得所述不可用雷达实际可以进行有效扫描。为了提高所述雷达***的资源利用率,可以通过周期性地获取不可用雷达的条件特征数据,以周期性地确定所述不可用雷达是否长期处于不可用状态,并及时开启处于可用状态的不可用雷达进行扫描。
例如,假设雷达***包括3个激光雷达r1,r2,r3中的可用雷达为激光雷达r1和r2,不可用雷达为激光雷达r3,则在启动所述激光雷达r1和r2进行扫描后,还可以通过周期性获取所述激光雷达r3的条件特征数据,以确定激光雷达r3在当前周期内是否依旧不可用,若激光雷达r3在某一周期内的条件特征数据满足可用条件时,则开启所述激光雷达r3的扫描状态,以提高资源利用率。
图4示出根据本公开实施例的获取扫描结果的流程图。
如图4所示,所述雷达***的数据处理方法还包括以下步骤S401-S402。
在步骤S401中,获取所述可用雷达的扫描数据。
在步骤S402中,对所述可用雷达的扫描数据进行数据融合,得到所述雷达***的扫描结果。
根据本公开的实施例,所述扫描数据包括以下中一项或多项数据:被测对象的体积、速度、所述雷达***周边的路标信息和信号灯信息。需要说明的是,根据雷达***的实际应用,所述扫描数据还可以包括其他任意数据。
根据本公开的实施例,对于包括一个或多个激光雷达的雷达***,其可用雷达和不可用雷达可能会周期性地发生变化,并能够获取其中可用雷达的扫描数据。另外,所述雷达***在任意时刻时的可用雷达都可能不止一个,则获取的扫描数据也不止一个,则雷达***可以通过叠加、卡尔曼滤波等信息融合方法,得到最终的扫描结果(例如,车身的环境信息等)。
根据本公开的实施例,由于雷达***仅获取可用雷达的扫描数据,而不获取不可用雷达的扫描数据,从而在有效排除了错误信息后提高了扫描结果的精度和可靠性。
图5示出根据本公开的实施例的雷达***的数据处理装置500的结构框图。其中,该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。
如图5所示,所述雷达***的数据处理装置500包括检测模块501、确定模块502和启动模块503。
所述检测模块501被配置为检测所述至少一个激光雷达的条件特征数据;
所述确定模块502被配置为当所述条件特征数据满足可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为可用雷达;
所述启动模块503被配置为启动所述可用雷达。
根据本公开的实施例,所述雷达***的数据处理装置500还包括周期性获取模块504和停止模块505。
所述周期性获取模块504被配置为周期性获取所述可用雷达的条件特征数据;
所述停止模块505被配置为当所述可用雷达的条件特征数据满足不可用条件时,停止所述可用雷达的扫描状态。
根据本公开的实施例,所述确定模块502还被配置为当所述条件特征数据满足不可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为不可用雷达;
所述周期性获取模块504还被配置为周期性获取所述不可用雷达的条件特征数据;
所述启动模块503还被配置为当所述不可用雷达的条件特征数据满足可用条件时,启动所述不可用雷达进行扫描。
根据本公开的实施例,所述条件特征数据包括以下中一项或多项数据:
被测对象的角度、距离、速度。
根据本公开的实施例,所述雷达***的数据处理装置500还包括获取模块506和融合模块507。
所述获取模块506被配置为获取所述可用雷达的扫描数据;
所述融合模块507被配置为对所述可用雷达的扫描数据进行数据融合,得到所述雷达***的扫描结果。
根据本公开的实施例,所述扫描数据包括以下中一项或多项数据:
被测对象的体积、速度、所述雷达***周边的路标信息和信号灯信息。
图6示出根据本公开的实施例的电子设备600的结构框图。
如图6所示,所述电子设备600包括存储器601和处理器602。所述存储器601用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令被所述处理器602执行以实现以下方法步骤:
检测所述至少一个激光雷达的条件特征数据;
当所述条件特征数据满足可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为可用雷达;
启动所述可用雷达进行扫描。
所述一条或多条计算机指令还被所述处理器602执行以实现以下方法步骤:
周期性获取模块,被配置为周期性获取所述可用雷达的条件特征数据;
停止模块,被配置为当所述可用雷达的条件特征数据满足不可用条件时,停止所述可用雷达的扫描状态。
所述一条或多条计算机指令还被所述处理器602执行以实现以下方法步骤:
当所述条件特征数据满足不可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为不可用雷达;
周期性获取所述不可用雷达的条件特征数据;
当所述不可用雷达的条件特征数据满足可用条件时,启动所述不可用雷达进行扫描。
根据本公开的实施例,所述条件特征数据包括以下中一项或多项数据:
被测对象的角度、距离、速度。
所述一条或多条计算机指令还被所述处理器602执行以实现以下方法步骤:
获取所述可用雷达的扫描数据;
对所述可用雷达的扫描数据进行数据融合,得到所述雷达***的扫描结果。
根据本公开的实施例,所述扫描数据包括以下中一项或多项数据:
被测对象的体积、速度、所述雷达***周边的路标信息和信号灯信息。
图7示出适于用来实现根据本公开实施例的数据管理方法和/或数据访问方法的计算机***700的结构示意图。
如图7所示,计算机***700包括中央处理单元(CPU)701,其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分709加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行上述实施例中的各种处理。在RAM703中,还存储有***700操作所需的各种程序和数据。CPU701、ROM702以及RAM703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
以下部件连接至I/O接口705:包括键盘、鼠标等的输入部分706;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707;包括硬盘等的存储部分708;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711,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710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708。
特别地,根据本公开的实施例,上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括有形地包含在其可读介质上的计算机程序,所述计算机程序包含用于执行上述数据管理和/或访问方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质711被安装。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,路程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现,也可以通过可编程硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中,这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
作为另一方面,本公开还提供了一种可读存储介质,该可读存储介质可以是上述实施例中电子设备或计算机***中所包含的可读存储介质;也可以是单独存在,未装配入设备中的可读存储介质。可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域开发人员应当理解,本公开中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (8)
1.一种雷达***的数据处理方法,所述雷达***包括至少一个激光雷达,其特征在于,包括:
检测所述至少一个激光雷达的条件特征数据;
当所述条件特征数据满足可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为可用雷达;仅启动所述可用雷达进行扫描;
当所述条件特征数据满足不可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为不可用雷达;
周期性获取所述不可用雷达的条件特征数据;
当所述不可用雷达的条件特征数据满足可用条件时,启动所述不可用雷达进行扫描;
其中,所述条件特征数据包括:
被测对象的速度,或被测对象的速度和角度和/或距离;
所述条件特征数据满足可用条件包括:被测对象与该激光雷达的角度小于等于角度阈值,被测对象与该激光雷达的距离小于等于最大距离阈值且大于等于最小距离阈值,和被测对象与该激光雷达的相对速度小于等于最大速度阈值且大于等于最小速度阈值;
所述不可用条件与所述可用条件互为补集。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
周期性获取所述可用雷达的条件特征数据;
当所述可用雷达的条件特征数据满足不可用条件时,停止所述可用雷达的扫描状态。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取所述可用雷达的扫描数据;
对所述可用雷达的扫描数据进行数据融合,得到所述雷达***的扫描结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述扫描数据包括以下中一项或多项数据:
被测对象的体积、速度、所述雷达***周边的路标信息和信号灯信息。
5.一种雷达***的数据处理装置,所述雷达***包括至少一个激光雷达,其特征在于,包括:
检测模块,被配置为检测所述至少一个激光雷达的条件特征数据;
确定模块,被配置为当所述条件特征数据满足可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为可用雷达;当所述条件特征数据满足不可用条件时,确定所述条件特征数据对应的激光雷达为不可用雷达;
启动模块,被配置为仅启动所述可用雷达进行扫描;
周期性获取所述不可用雷达的条件特征数据;
当所述不可用雷达的条件特征数据满足可用条件时,启动所述不可用雷达进行扫描;其中,所述条件特征数据包括:
被测对象的速度,或被测对象的速度和角度和/或距离;
所述条件特征数据满足可用条件包括:
被测对象与该激光雷达的角度小于等于角度阈值,被测对象与该激光雷达的距离小于等于最大距离阈值且大于等于最小距离阈值,和被测对象与该激光雷达的相对速度小于等于最大速度阈值且大于等于最小速度阈值;
所述不可用条件与所述可用条件互为补集。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,还包括:
周期性获取模块,被配置为周期性获取所述可用雷达的条件特征数据;
停止模块,被配置为当所述可用雷达的条件特征数据满足不可用条件时,停止所述可用雷达的扫描状态。
7.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器;其中,所述存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1-4任一项所述的方法步骤。
8.一种可读存储介质,其上存储有计算机指令,其特征在于,该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述的方法步骤。
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