清洁机器人以及基于清洁机器人的最短路径规划方法
阅读：257发布：2022-10-01
专利汇可以提供清洁机器人以及基于清洁机器人的最短路径规划方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种清洁 机器人 以及基于清洁机器人的最 短路 径规划方法，通过控制清洁机器人按照弓字型路径进行区域清洁，形成多条清洁线；记录至少部分清洁线的中点关联信息，形成以 节点 表示中点的节点骨架树，中点关联信息包括：该中点对应的节点的 位置 信息、 父节点 的位置信息、以及父节点的 子节点 的个数信息；自节点骨架树中的当前节点往上遍历的过程中、或者自节点骨架树中的当前节点和目标节点均往上遍历的过程中，压缩节点骨架树，以便确定从当前节点至目标节点的最短规划路径，具有 算法 时间复杂度低、占用存储空间小、耗费的运行时间较少。，下面是清洁机器人以及基于清洁机器人的最短路径规划方法专利的具体信息内容。
1.一种基于清洁机器人的最短路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
控制清洁机器人按照弓字型路径进行区域清洁，形成多条清洁线；
记录至少部分所述清洁线的中点关联信息，形成以节点表示中点的节点骨架树，所述中点关联信息包括：该中点对应的节点的位置信息、父节点的位置信息、以及父节点的子节点的个数信息；
自所述节点骨架树中的当前节点往上遍历的过程中、或者自所述节点骨架树中的当前节点和目标节点均往上遍历的过程中，压缩所述节点骨架树，以便确定从所述当前节点至所述目标节点的最短规划路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标节点是根节点，自所述当前节点往上遍历的过程中，保留具有至少两个子节点的父节点，压缩掉具有一个子节点的父节点，直到所述目标节点作为所述当前节点的父节点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标节点是叶子节点，自所述当前节点和目标节点均往上遍历的过程中，保留具有至少两个子节点的父节点，压缩掉具有一个子节点的父节点，直到所述当前节点和目标节点具有相同的父节点。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，当所述清洁机器人从已清洁区域至未清洁区域时，记录两者的开放边界线的中点关联信息，以作为所述节点骨架树的节点。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，不再记录当所述清洁机器人对已清洁区域进行重复清洁过程中形成的清洁线的中点关联信息，以免所述节点骨架树中形成回环路径。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，在控制清洁机器人按照弓字型路径进行区域清洁时，建立导航地图；若校正所述导航地图，则对所述节点骨架树进行对应修正。
7.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，不记录封闭程度过大的区域中长度小于预设阈值的清洁线的中点关联信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设阈值为两个所述清洁机器人的机身宽度。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述封闭程度过大的区域为四个方向中的三个方向上所述清洁机器人被障碍物阻挡的区域。
10.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述节点骨架树中仅具有一个根节点。
11.一种清洁机器人，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-10中任一项所述的方法。
清洁机器人以及基于清洁机器人的最短路径规划方法
技术领域
背景技术
[0002] 随着人们生活水平的提高和生活节奏的加快，越来越多的中产民众希望从室内清洁这繁重的工作中解放，选择购买清洁机器人帮助他们解决室内日常清扫问题。清洁机器人的清扫效率、清扫覆盖率是消费者关注的核心重点之一，而清扫覆盖率则极大程度上决定了清扫效果的优劣。
[0003] 目前市面上的清洁机器人大致分为随机清扫型和路径规划型。随机清扫型机器人由于没有建立内部地图，清扫路径的好坏取决于随机规划算法的好坏，大部分的随机清扫型机器人的清扫覆盖率不高、重复率过高，给使用者的体验感不好。路径规划型机器人部分采用SLAM方案，能够测量清扫环境并在已知大概环境的情况下，做出最佳的路径规划；部分采用惯性导航方案，能够利用陀螺仪、里程计等技术以单一的清扫规律遍历未知环境，并根据探索得到的地图，进行避障、补扫、路径规划等。
[0004] 在划区块清扫的过程中，以单一的清扫规律遍历未知环境，将会产生许多遗漏的部分，需要进行补扫操作，以及在找回充座的过程中，都需要进行路径规划。涉及的路径规划算法常见有Dijkstra算法、A-Star算法等，其中Dijkstra算法具有较高的算法时间复杂度；A-Star算法创建了两个表：OpenList和CloseList，分别用于记录待探索节点和已探索节点。由于传统的A-Star算法展开节点的方式是按照当前探索节点的邻域节点来逐步展开并加入OpenList，因此需要维护庞大的OpenList并进行大量的查询操作，既消耗了大量的存储空间，又耗费了相当的运行时间。
发明内容
[0005] 本发明所要解决的技术问题在于对清洁机器人进行最短路径规划时的算法时间复杂度较高、存储空间消耗较大、时间耗费过多等问题，提供一种清洁机器人以及基于清洁机器人的最短路径规划方法。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明采用以下一种技术方案：
[0007] 一种基于清洁机器人的最短路径规划方法，所述方法包括：
[0008] 控制清洁机器人按照弓字型路径进行区域清洁，形成多条清洁线；
[0010] 自所述节点骨架树中的当前节点往上遍历的过程中、或者自所述节点骨架树中的当前节点和目标节点均往上遍历的过程中，压缩所述节点骨架树，以便确定从所述当前节点至所述目标节点的最短规划路径。
[0011] 其中，所述目标节点是根节点，自所述当前节点往上遍历的过程中，保留具有至少两个子节点的父节点，压缩掉具有一个子节点的父节点，直到所述目标节点作为所述当前节点的父节点。
[0012] 其中，所述目标节点是叶子节点，自所述当前节点和目标节点均往上遍历的过程中，保留具有至少两个子节点的父节点，压缩掉具有一个子节点的父节点，直到所述当前节点和目标节点具有相同的父节点。
[0013] 其中，当所述清洁机器人从已清洁区域至未清洁区域时，记录两者的开放边界线的中点关联信息，以作为所述节点骨架树的节点。
[0014] 其中，不再记录当所述清洁机器人对已清洁区域进行重复清洁过程中形成的清洁线的中点关联信息，以免所述节点骨架树中形成回环路径。
[0015] 其中，在控制清洁机器人按照弓字型路径进行区域清洁时，建立导航地图；若校正所述导航地图，则对所述节点骨架树进行对应修正。
[0016] 其中，不记录封闭程度过大的区域中长度小于预设阈值的清洁线的中点关联信息。
[0017] 其中，所述预设阈值为两个所述清洁机器人的机身宽度。
[0018] 其中，所述封闭程度过大的区域为四个方向中的三个方向上所述清洁机器人被障碍物阻挡的区域。
[0019] 其中，所述节点骨架树中仅具有一个根节点。
[0020] 为了解决上述技术问题，本发明还采用以下一种技术方案：
[0021] 一种清洁机器人，包括：至少一个处理器；以及，
[0022] 与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0023] 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述任一项所述的方法。
[0024] 本发明实施例提供的一种清洁机器人以及基于清洁机器人的最短路径规划方法，通过控制清洁机器人按照弓字型路径进行区域清洁，形成多条清洁线；记录至少部分清洁线的中点关联信息，形成以节点表示中点的节点骨架树，中点关联信息包括：该中点对应的节点的位置信息、父节点的位置信息、以及父节点的子节点的个数信息；自节点骨架树中的当前节点往上遍历的过程中、或者自节点骨架树中的当前节点和目标节点均往上遍历的过程中，压缩节点骨架树，以便确定从当前节点至目标节点的最短规划路径，具有算法时间复杂度低、占用存储空间小、耗费的运行时间较少。附图说明
[0025] 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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的变形形式。
[0026] 图1是本发明一实施例的清洁机器人的结构示意图；
[0027] 图2是图1中清洁机器人的底部结构示意图；
[0028] 图3是房间环境的俯视图；
[0029] 图4是本发明实施例基于清洁机器人的最短路径规划方法的步骤流程图；
[0030] 图5是弓字型路径的示意图；
[0031] 图6是清洁机器人在图3所示房间环境中按照弓字型路径进行区域清洁而形成多条清洁线的示意图；
[0032] 图7是记录至少部分清洁线的中点关联信息所形成的节点骨架树的示意图；
[0033] 图8是一种用箭头方向表示父子节点关系的节点骨架树的示意图；
[0034] 图9是图8中节点骨架树经过一次压缩得到的节点骨架树的示意图；
[0035] 图10是图9中节点骨架树经过一次压缩得到的节点骨架树的示意图；
[0036] 图11是图8中节点骨架树经过一次压缩得到的节点骨架树的示意图；
[0037] 图12是图11中节点骨架树经过一次压缩得到的节点骨架树的示意图；
具体实施方式
[0039] 下面将结合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地描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。
[0040] 图1是本发明一实施例的清洁机器人的结构示意图，图2是图1中所示清洁机器人的底部结构示意图。
[0041] 参照图1和图2，本发明实施例中以清洁机器人10是扫地机器人为例进行说明，在其他可选实施例中，清洁机器人10也可以是拖地机器人、吸尘机器人等。
[0042] 清洁机器人10包括本体，该本体可以包括底盘110和上盖120，上盖120可拆卸地安装于底盘110上，以在使用期间保护清洁机器人10内部的各种功能部件免受激烈撞击或无意间滴洒的液体的损坏；底盘110和/或上盖120用于承载和支撑各种功能部件。在一可选实施例中，清洁机器人10的本体也可以是其他设计构造，例如，本体为一体成型结构、左右分离设置的结构，本发明实施例对本体的材料、形状、结构等不做限定。
[0043] 清洁机器人10包括驱动系统，该驱动系统连接本体并被配置为驱动清洁机器人10在地面上移动，例如，清洁机器人10可以被设计成自主地在地面上规划路径，也可以被设计成响应于遥控指令在地面上移动。在本发明实施例中，驱动系统包括两个轮子210、至少一个万向轮220、以及用于带动轮子210转动的马达，轮子210和万向轮220至少部分凸伸出底盘110的底部，例如，在清洁机器人10自身重量的作用下，两个轮子210可以部分地隐藏于底盘110内。在一可选实施例中，驱动系统还可以包括三角履带轮、麦克纳姆轮等中的任意一种。
[0044] 清洁机器人10还可以包括清扫系统，例如，清扫系统包括中扫毛刷310和中扫胶刷中的一种或两种，中扫毛刷310、中扫胶刷适合设于底盘110的底部开设的收容槽内，收容槽内开设有吸尘口，该吸尘口与集尘盒320以及吸尘风机连通，使得当中扫毛刷310转动时将地面上的灰尘、垃圾搅起，利用吸尘风机产生抽吸力把灰尘、垃圾从吸尘口吸入至集尘盒320内。除了设有中扫毛刷310和/或中扫胶刷，清洁机器人10还可以包含边扫330，边扫330的清扫覆盖区域延伸出本体的外轮廓范围，有利于对墙边、角落、障碍物边缘进行有效清扫。
[0045] 清洁机器人10还可以包括拖地系统，例如，该拖地系统包括储水箱、抹布等，储水箱与集尘盒320可以分开设置，也可以一体化设计。在一可选实施例中，储水箱中的水由抽水泵吸出并均匀地滴洒在抹布上，当清洁机器人10在地面上移动时，浸湿的抹布对地面进行擦拭。在一可选实施例中，储水箱中的水由雾化器进行雾化操作，形成水雾并喷向地面，进而抹布对被水雾喷过的地面进行擦拭。
[0046] 清洁机器人10还可以包括碰撞传感装置，该碰撞传感装置形成于所述本体的至少部分外周缘，在本发明实施例中，碰撞传感装置包括包围所述本体的外周缘的碰撞部410、设于所述本体与碰撞部410之间的传感器和弹性机构，所述碰撞部410和所述本体之间设有弹性机构和传感器，包括但不限于以下情况：1)弹性机构和传感器位于碰撞部410和所述本体之间；2)弹性机构和/或传感器安装于所述本体上，但弹性机构和/或传感器的一部位位于碰撞部410和所述本体之间；3)弹性机构和/或传感器安装于碰撞部410上，但弹性机构和/或传感器的一部位位于碰撞部410和所述本体之间；4)弹性机构和/或传感器安装于碰撞部410和所述本体上。弹性机构用于保持碰撞部410和所述本体之间具有均匀的活动间隙，传感器用于感测碰撞部410与所述本体之间的相对位移。所述传感器可以是微动开关、霍尔开关、红外光电开关等中的任意一种或多种，所述本体与碰撞部410之间可以设有多个传感器，例如，在清洁机器人10的前方、两侧位置处的所述本体与碰撞部410之间均分布有至少一个传感器。传感器通常与清洁机器人10上的某一控制器、处理器或控制系统(未图示)电气连接，以便于采集传感器的数据从而控制清洁机器人10做出相应动作。由于碰撞部410包围所述本体，清洁机器人10在行走过程中无论碰撞部410的哪个部位与障碍物碰撞都将会引起碰撞部410和所述本体之间发生相对位移。由于传感器可感测到碰撞部410与所述本体之间的相对位移，使得清洁机器人10可以感测到障碍物的碰撞。清洁机器人10可改变运动方向以绕开碰撞到的障碍物或采取其他应对措施。
[0047] 在实际应用中，清洁机器人对地面进行清洁时，需要从已清洁区域移动至未清洁区域，或者对遗漏的地面进行补充清洁；由于清洁机器人携带的蓄电池的电量有限，在蓄电池的电量低于一定阈值时，智能型的清洁机器人能够自动地寻找充电座，以完成与充电座对接充电。无论在从已清洁区域移动至未清洁区域、对遗漏的地面进行补充清洁、寻找回充座的过程中，都需要进行路径规划，使得以较短的移动距离到达目标位置。本发明实施例提供了一种基于清洁机器人的最短路径规划方法，如下以清洁机器人10在图3所示房间环境的俯视图中地面上进行移动清洁为例来说明，房间环境被墙壁分隔成多个房间，地面上放置有家私家电等障碍物，为了便于区分，家私家电等障碍物以斜线填充的框图表示，容易理解，墙壁、家私家电等能够阻挡清洁机器人移动的物体均可以被视为障碍物。
[0048] 如图4所示，本发明实施例提供的一种基于清洁机器人的最短路径规划方法，包括：步骤S51、步骤S52和步骤S53。
[0049] 步骤S51包括：控制清洁机器人按照弓字型路径进行区域清洁，形成多条清洁线。
[0050] 图5是弓字型路径的示意图，在弓字型路径中，清洁机器人10遇到墙壁、家私家电等障碍物转向，弓字型路径包括长边清洁线和连接相邻的两条方向相反的长边清洁线的短边转向线，例如，图5中标示的相邻的两条方向相反的长边清洁线5a和5b，连接长边清洁线5a和5b的短边转向线5c，本发明实施例中提到清洁线是指长边清洁线。清洁机器人10在按照弓字型路径进行区域清洁时，可以划分子区域清洁，例如，划分呈4m*4m大小的子区域，在该大小的子区域内以弓字型路径进行清洁时，清洁机器人10若未碰到障碍物，只要到达该子区域的边界均转向，需要说明的是，子区域的大小可以根据需要由用户自己进行设定，也可以由清洁机器人10的生产商预先设定；清洁机器人10在按照弓字型路径进行区域清洁时，也可以不划分子区域清洁，例如，清洁机器人10以弓字型路径进行清洁时遇到墙壁、家私家电等障碍物才转向。
[0051] 在本发明实施例中，以清洁机器人10在如图3所示的房间环境的地面上按照弓字型路径进行区域清洁为例进行说明，为了简洁起见，图6中的弓字型路径省略了短边转向线，从而形成多条以直线箭头表示的清洁线。
[0052] 步骤S52包括：记录至少部分清洁线的中点关联信息，形成以节点表示中点的节点骨架树，中点关联信息包括：该中点对应的节点的位置信息、该节点的父节点的位置信息、以及该节点的父节点的子节点的个数信息。
[0053] 在本发明实施例中，清洁机器人10可以包括惯性测量单元、码盘等传感器，以便实现对清洁线长度的测量，从而确定至少部分清洁线的中点，并记录中点关联信息。以节点表示中点，形成节点骨架树(参阅图7所示的节点骨架树70)，该节点骨架树中的相邻两个节点具有父子节点的关系，在执行遍历时，能够按照自子节点至父节点的顺序往上遍历。
[0054] 在按照弓字型路径进行区域清洁时，清洁机器人10会建立导航地图，并不断更新导航地图，导航地图可以包括节点骨架树信息。该导航地图可以是利用惯性测量单元、码盘等传感器建立的导航地图，也可以同时借助诸如地检传感器(例如安装在清洁机器人10底盘110的红外发射接收管)、墙检传感器(例如安装在清洁机器人10侧部的红外发射接收管)、激光测距传感器等外部环境检测传感器来建立导航地图。在实际应用中，有可能存在惯性测量单元的累积误差，也有可能存在因清洁机器人10的轮子210打滑所引起的码盘的测量误差，若需要校正导航地图，则对节点骨架树进行对应修正。
[0055] 为了避免节点骨架树中形成回环路径，不再记录当清洁机器人10对已清洁区域进行重复清洁过程中形成的清洁线的中点关联信息。为了确保节点骨架树中相邻两个节点具有父子节点的关系，自节点骨架树中的任意一个当前节点遍历至其他的任意一个目标节点，该节点骨架树仅具有一个根节点。
[0056] 在本发明实施例中，可以不记录封闭程度过大的区域中长度小于预设阈值的清洁线的中点关联信息，如图6所示的清洁线6a，该清洁线6a位于封闭程度过大的区域且长度小于预设阈值。封闭程度过大的区域可以定义为四个方向中的三个方向上清洁机器人10被障碍物阻挡的区域，封闭程度过大的区域也可以定义为凳子、小桌子等覆盖的狭小且复杂的区域。预设阈值可以为两个清洁机器人10的机身宽度，该机身宽度是清洁机器人10前后方向上的机身宽度，也可以是清洁机器人10左右方向上的机身宽度；预设阈值也可以为两个半清洁机器人10的机身宽度。在一可选实施例中，预设阈值可以根据需要设定为其他数值。
[0057] 步骤S53包括：自节点骨架树中的当前节点往上遍历的过程中、或者自节点骨架树中的当前节点和目标节点均往上遍历的过程中，压缩节点骨架树，以便确定从当前节点至目标节点的最短规划路径。
[0058] 若目标节点是根节点，只需要自当前节点往上遍历；若目标节点是叶子节点，需要自当前节点和目标节点均往上遍历。
[0059] 图8中示出了一种用箭头方向表示父子节点关系的节点骨架树80，为了便于引述，该节点骨架树80中的节点用数字进行编号。
[0060] 在本发明一实施例中，若目标节点1是根节点，自当前节点20往上遍历的过程中，保留具有至少两个子节点的父节点，压缩掉具有一个子节点的父节点。图8中的父节点17和父节点3具有两个子节点；父节点6、父节点11和父节点12均具有一个子节点；因此，保留父节点17和父节点3，压缩掉父节点6、父节点11和父节点12，形成如图9所示的节点骨架树81；继续往上遍历，并按照保留具有至少两个子节点的父节点、压缩掉具有一个子节点的父节点的遍历规则，直到如图10所示的目标节点1作为当前节点20的父节点，从而确定了从当前节点20至目标节点1的最短规划路径：当前节点20→父节点17→父节点12→父节点11→父节点6→父节点3→目标节点1。
[0061] 在本发明另一实施例中，若目标节点15是叶子节点，自当前节点20和目标节点15均往上遍历的过程中，保留具有至少两个子节点的父节点，压缩掉具有一个子节点的父节点。图8中的父节点17和父节点10具有两个子节点，父节点6、父节点11和父节点12均具有一个子节点，父节点5和父节点8也均具有一个子节点；因此，保留父节点17和父节点10，压缩掉父节点6、父节点11和父节点12，以及压缩掉父节点5和父节点8，形成如图11所示的节点骨架树83；继续往上遍历，并按照保留具有至少两个子节点的父节点、压缩掉具有一个子节点的父节点的遍历规则，直到如图12所示的当前节点20和目标节点15具有相同的父节点3，从而确定了从当前节点20至目标节点15的最短规划路径：当前节点20→父节点17→父节点12→父节点11→父节点6→父节点3→父节点5→父节点8→父节点10→目标节点15。
[0062] 再次参阅图6，清洁机器人10若从节点61沿直线返回至节点62，容易碰撞到障碍物B1，因此，为了解决这一问题，例如，当清洁机器人10从已清洁区域D1至未清洁区域D2时，记录两者的开放边界线6b的中点关联信息，即中点63的关联信息，较优的，中点63可以映射到节点62所在的清洁线上，因此，一条清洁线上可以形成两个节点，以作为节点骨架树的节点。
[0063] 清洁机器人10若从节点64沿直线返回至节点65，容易碰到障碍物B2，因此，为了解决这一问题，例如，当清洁机器人10从已清洁区域D3至未清洁区域D4时，记录两者的开放边界线6c的中点关联信息，即中点66的关联信息，较优的，中点66可以映射到靠近开放边界线6c的清洁线6d上，因此，一条清洁线上可以形成一个并非该条清洁线中点的节点，以作为节点骨架树的节点。
[0064] 本发明实施例提供的一种基于清洁机器人的最短路径规划方法，通过控制清洁机器人按照弓字型路径进行区域清洁，形成多条清洁线；记录至少部分清洁线的中点关联信息，形成以节点表示中点的节点骨架树，中点关联信息包括：该中点对应的节点的位置信息、父节点的位置信息、以及父节点的子节点的个数信息；自节点骨架树中的当前节点往上遍历的过程中、或者自节点骨架树中的当前节点和目标节点均往上遍历的过程中，压缩节点骨架树，以便确定从当前节点至目标节点的最短规划路径，具有算法时间复杂度低、占用存储空间小、耗费的运行时间较少。
[0065] 图13是本发明实施例提供的执行上述实施例中最短路径规划方法的清洁机器人的硬件结构示意图。如图13所示，所述清洁机器人130包括：
[0066] 至少一个处理器131；以及，
[0067] 与所述至少一个处理器通信连接的存储器132；其中，
[0068] 所述存储器132存储有可被所述至少一个处理器131执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器131执行，以使所述至少一个处理器131能够执行上述任一项所述最短路径规划方法。
[0069] 处理器131、存储器132可以通过总线或者其他方式连接。
[0070] 存储器132作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序，如本发明实施例中的最短路径规划方法对应的程序指令。处理器131通过运行存储在存储器132中的非易失性软件程序、指令，从而执行清洁机器人
130的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的最短路径规划方法。
130的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的最短路径规划方法。
[0071] 存储器132可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序。此外，存储器132可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
[0072] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一可选实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
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