技术领域
[0001] 本
发明属于自动控制领域，特别涉及一种车辆自动控制方法。
背景技术
[0002] 电动
汽车取代或者部分取代
内燃机汽车的目的在于减少对以
原油为
基础的
能源的严重依赖，拓展能源空间，同时减少
化学能源对环境的破坏和污染。随着人们生活
水平不断提高，驾驶机动车进行工作学习和生活，已经成为人们生活中不可缺少的一部分，但随着人们生活节奏的加快，工作竞争压
力的加大，容易因为疲劳驾驶，发生交通事故，给社会和家庭造成无法挽回的损失，因此，对于
电动车辆自动驾驶已越来越受到人们的重视。
发明内容
[0003] 针对
现有技术的
缺陷，本发明提供了一种车辆自动控制方法。
[0004] 一种车辆自动控制方法，包括以下步骤：
[0005] S100：检测车辆状态，在检测车辆状态正常后启动车辆，以常规驱动方式对车辆进行驱动；
[0006] S200：接收设定的驾驶模式，判定接收到的设定的驾驶模式是否为自动驾驶模式；
[0007] S300：当判定接收到的设定的驾驶模式为自动驾驶模式时，检测
电池电量，当电池电量大于设定
阈值时进入自动驾驶模式，否则继续按常规驱动方式驱动；
[0008] S400：在进入自动驾驶模式后，对车道、车速V、车距S进行识别；
[0009] S500：判断车道前方是否存在车辆，当判定车道前方不存在车辆时，将当前车速设定为最佳车速，否则执行步骤S600；
[0010] S600：判断与前车车距是否大于设定阈值；
[0011] S700：当判定与车前车距小于设定阈值时，根据当前车速V和与前车车距S对车辆进行
制动；
[0012] S800：当判定与车前车距小于设定阈值时，根据当前车速V和与前车车距S计算
电机转速给定值n’；
[0013] S900：n’≤n0时，采用低速驱动模式驱动，n’＞n0时，采用高速驱动模式驱动，其中n0为设定的速度基准值。
[0014] 可选的，所述步骤S100中检测车辆状态包括检测
油门踏板位置传感器、
刹车踏板
位置传感器、
蓄电池温度传感器、后CCD、后车警示单元、后雷达、前雷达、前CCD的
信号是否正常，以及蓄电池电量、
制动液液位是否正常。
[0015] 可选的，所述步骤S400中对车道进行识别，具体包括以下步骤：
[0016] S401：通过前CCD获取原始视频图像信号；
[0017] S402：使用中值滤波
算法对原始图像信号进行滤波；由于原始采集到的图像数据具有一定的噪声，使用中值滤波算法对信号进行去噪，具体而言将每一
像素点的灰度值设置为该点邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的嗓声点；
[0018] S403：对滤波后图像的二值化处理，图像二值化公式如下：
[0019]
[0020] 其中f(x，y)表示输入图像，g(x，y)表示输出图像，T为二值化处理时选用的阈值；
[0021] S404：从二值化图像中提取车道标识线边界，具体而言其包括：利用拉普拉斯算子对道路图像进行边缘增强，得到梯度图像；计算梯度图像中灰度级最大值Imax和最小值Imin按式(2)计算区分特征目标与背景的阈值To；
[0022] To＝(a*Imax+b*Imin)/K (2)
[0023] 式中，a为Imax权重值，b为Imin权重值，K为阈值调整值，其中a+b＝1；
[0024] S405：对图像进行遍历，实现图像边界分割，利用Hough变换进行车道识别。
[0025] 可选的，所述步骤S500中判断车道前方是否存在车辆，包括设定一小于雷达探测范围的阈值，当在这一阈值内不存在车辆时，则判定其前方不存在车辆。
[0026] 可选的，所述步骤S500中还包括接收导航信息，根据导航信息获取当前道路最高限速，将车速设定为当前路段最高限速。
[0027] 可选的，所述步骤S800中根据当前车速V和与前车车距S计算电机转速给定值n’，具体包括：
[0028] S801：获取当前车速V和与前车车距S；
[0029] S802：将与前车车距S与设定车距Sf相减，获得偏差e1，设定车距Sf为自动驾驶模式时设定的安全车距；
[0030] S802：对偏差e1进行PID调节，将调节结果与当前车速V相减，获得偏差e2；
[0031] S803：通过模糊
控制器对偏差e2进行模糊调节，获得电机转速给定值n’；
[0032] S804：驱动单元根据电机转速给定值n
驱动电机运转，从而调整巡航车速。
[0033] 可选的，所述步骤S900具体包括：
[0034] S901：在dq
坐标系中建立电机数学模型：
[0035]
[0036] 式中ψd、ψq、ψf分别表示
电枢绕组d、q磁链和励磁绕组磁链，Ld、Lq分别为直轴和交轴电感，id、iq分别为直轴和交轴
电流值，if为励磁电流值，Msf为励磁绕组与电枢绕组互感的幅值，Lf为励磁绕组自感，ψpn为
永磁体匝链电枢绕组的磁链幅值；
[0037] 转矩方程：
[0038]
[0039] 式中：p为电机极对数；
[0040] S901：n’≤n0时，采用低速驱动模式，该区域为额定增磁区，采用id＝0的矢量控
制模式，式中Iqmax表示电机q轴所允许的最大电流值，其由电机特性决定，此时电枢电流和励磁电流满足下述方程组：
[0041]
[0042] S902：n’＞n0时，采用高速驱动模式，在该区域采用弱磁提速，此时电枢电流和励磁电流满足下述方程组，式中ifn为额定励磁电流，Umax为电机端
电压最大值，ωe为电机
角速度：
[0043]
[0044] 可选的，所述步骤S700包括：
[0045] S701：判断当前车速是否为零，当车速为零时，则启动
电子制动单元，否则执行步骤S702；
[0046] S702：判断当前车距是否小于第一车距设定阈值，当车距小于第一车距阈值时，同时开启机械制动和
能耗制动，当车距大于第一车距设定阈值时执行步骤S703；
[0047] S703：判断当前车距是否小于第二车距设定阈值，其中第二车距设定阈值大于第一车距设定阈值，当车距小于第二车距设定阈值时，仅采用机械制动，当车距大于第二车距设定阈值时，采用回馈制动方式制动。
[0048] 可选的，所述能耗制动、回馈制动和机械制动分别通过能耗制动单元、回馈制动单元和机械制动单元完成；其中所述能耗制动单元包括
电阻R3和与电阻R3
串联连接的金属
氧化物
半导体场效应管MOSFET1，电阻R1的一端连接信号输入端，电阻R1的另一端连接MOSFET1的栅极，MOSFET1的漏极与电阻R3连接MOSFET1的源极接地，电阻R3的另一端接直流
母线正极，两个稳压管以
阳极相对方式串接后再将两端的
阴极分别接在MOSFET1的漏极和源极上，两个保护
二极管以阳极相对方式串接，其中一个保护二极管的阴极连接在信号输入端和电阻R1之间，另一个保护二极管的阴极接地，电阻R2的一端连接在信号输入端和电阻R1之间，电阻R2的另一端接地，为MOSFET1提供偏置电压；所述回馈制动单元包括多个并联连接的储能电容C和晶体管V1、V2，晶体管V1、V2串联连接于
直流母线之间，晶体管V1的集
电极与直流母线正极连接，晶体管V2的发射极与直流母线负极连接，储能电容C的一端通过电感L1连接晶体管V2的集电极；所述机械制动单元与永磁电机连接，机械制动单元接收ECU的制动信号，控制永磁电机运转，永磁电机推动主
液压缸活塞运动，通过液压驱动
盘式制动器工作。
[0049] 可选的，还包括在车辆进入自动驾驶模式后实时对电池温度、电池电量、驾驶员状态、后方车辆状态、油门踏板状态、和
刹车踏板状态进行检测；当电池温度低于设定值时，此时启动加热装置对电池进行加热，当温度大于第一设定阈值时，此时对电池进行输出功率限制，当电池温度大于第二设定阈值时，ECU发出警告；驾驶员状态检测主要是检测是否存在疲劳驾驶，其根据摄像头采集到
驾驶舱内的驾驶员面部图像，进行人脸
定位；接着根据人脸
皮肤彩色模型理论，通过去色、二值化等算法确定人眼位置；最后根据人眼的睁闭状态结合眨眼
频率计算出疲劳程度，基于这个疲劳程度，可以得到驾驶员处于疲劳驾驶的
风险；后方车辆状态的检测是通过后CCD和后雷达完成的，后CCD用于识别后方是否存在车辆，后雷达用于测量后方车辆的车速和车距，在自动驾驶模式时，当后CCD识别到后方车道内存在车辆时，后雷达测量后方车辆的车速和车距，当检测到后方车辆与本车的车距小于设定距离并且后方车速大于预设车速时，ECU开启车辆的警告指示灯，同时向本车的驾驶员发出警告。
[0050] 本发明的有益效果是：本发明在进入自动驾驶模式前检测电池电量，在自动驾驶模式中检测后方车辆状态、驾驶员状态等，通过这些措施可以提高自动驾驶的安全性；通过对于车道、车速和车距的识别，合理的选择制动方案，在保证安全的前提下可以最大限度的实现
电能的回馈；根据电机转速采用不同的驱动模式，有效的提高了电机驱动效率；总之，本发明的自动控制方法提高了自动驾驶的安全性和驱动效率。
附图说明
[0051] 图1是本发明车辆自动控制系统的结构示意图；
[0052] 图2是本发明自动控制方法的第一
流程图；
[0053] 图3是本发明自动控制方法的第二流程图；
[0054] 图4是本发明的车道识别结果；
[0055] 图5是本发明电机转速控制结构示意图；
[0056] 图6是本发明驱动单元的结构示意图；
[0057] 图7是本发明步骤S700的流程图；
[0058] 图8是本发明车辆状态检测示意图。
具体实施方式
[0059] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，使本发明的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按比例绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
[0060] 如图1所示，总的来说，本发明的电动车辆可以包括ECU(
电子控制单元)以及与ECU相连的驾驶模式输入单元、油门踏板位置传感器、刹车踏板位置传感器、蓄电池温度传感器、后CCD、后车警示单元、后雷达、前雷达、前CCD、制动单元、驱动单元和驾驶员状态检测单元。ECU负责整车的控制，驾驶员可以通过驾驶模式输入单元输入驾驶模式，这些驾驶模式可以是例如运动模式、舒适模式、自动驾驶模式等，驾驶模式输入单元可以是例如车载
触摸屏、按键等；通过油门踏板位置传感器、刹车踏板位置传感器、和蓄电池温度传感器分别检测油门踏板位置、刹车踏板位置和蓄电池温度，蓄电池用于为整车提供电力供应，前、后CCD用于进行车辆前后的
图像采集，前、后雷达用于采集车辆前后物体(例如其它车辆)的距离和速度。驱动单元与四个
轮毂电机相连，通过驱动单元
驱动轮毂电机，从而驱动汽车行进，驾驶员状态检测单元用于检测驾驶员的状态，防止疲劳驾驶；后车警示单元用于在检测到后车存在追尾可能性时，向后车发出警示信号。接下来对本发明的车辆自动控制方法做详细介绍。
[0061] 如图2所示，在行驶前，在步骤S100中ECU对车辆状态进行检测，例如这一检测可以在驾驶员打开点火
开关之后进行，这些检测包括，油门踏板位置传感器、刹车踏板位置传感器、蓄电池温度传感器、后CCD、后车警示单元、后雷达、前雷达、前CCD的信号是否正常，蓄电池电量、制动液液位是否正常等，在各检测信号正常后车辆正常启动，若检测信号不正常则向驾驶员发出提示，例如可以点亮故障指示灯。在车辆启动后，车辆进行常规驱动，常规驱动指的是按照驾驶员的操作来进行驱动，例如相应驾驶员踩下油门踏板而进行
加速，相应踩下刹车踏板而进行刹车等等。
[0062] 在步骤S200中，ECU通过驾驶模式输入单元接收设定的驾驶模式，设定的驾驶模式可以包括节能模式、运动模式、自动驾驶模式等，驾驶员可以通过驾驶模式输入单元将设定的驾驶模式输入至ECU。此后车辆根据不同的驾驶模式对车辆进行相应的驱动。一般而言，在自动驾驶模式中，由于需要检测多种信号，例如前、后雷达、前、后CCD等，同时ECU也需要进行大量的运算处理，这便造成了相对于普通驾驶模式，在自动驾驶模式下车辆需要消耗更多的电能，在蓄电池电量过低时，往往不能正常维持自动驾驶模式，这在车辆行驶中是非常危险的，尤其是在需要紧急制动或紧急加速时，这是通常需要更多的电力供应，而在电池电量过低时不能提供这一电力供应，从而无法在自动驾驶模式下完成紧急制动或紧急加速，极易造成事故发生。对此，在选择了自动驾驶模式后，在步骤S300中ECU对电池电量进行检测，当电池电量大于设定阈值时则进入自动驾驶模式，否则提示驾驶员电量过低不能进入自动驾驶模式。当驾驶员选择了自动驾驶模式后，ECU首先接收电池电量传感器检测到的蓄电池目前的电量信号，其根据电池电量决定是否可以进入自动驾驶模式，当检测到电池电量低于设定的阈值时禁止进入自动驾驶模式，例如电池电量低于25％时，则禁止进入自动驾驶模式，这样便提高了自动驾驶的安全性。
[0063] 请参阅图3，在进入自动驾驶模式后，通过步骤S400对车道、车速V、车距S进行识别。具体而言，进入自动驾驶模式后，车辆会开启前、后CCD摄像头和前后雷达，利用前雷达测量其相对于前车的车距S，通过
车速传感器获得当前车速V，这些均为现有技术，不再赘述，同时，车辆通过前CCD对车道进行识别，具体包括以下步骤：
[0064] S401：通过前CCD获取原始视频图像信号；
[0065] S402：使用中值滤波算法对原始图像信号进行滤波；由于原始采集到的图像数据具有一定的噪声，使用中值滤波算法可对信号进行去噪，具体而言将每一像素点的灰度值设置为该点邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的嗓声点；
[0066] S403：对滤波后图像的二值化处理，图像二值化公式如下：
[0067]
[0068] 其中f(x，y)表示输入图像，g(x，y)表示输出图像，T为二值化处理时选用的阈值；
[0069] S404：从二值化图像中提取车道标识线边界，具体而言其包括：利用拉普拉斯算子对道路图像进行边缘增强，得到梯度图像；计算梯度图像中灰度级最大值Imax和最小值Imin按式(2)计算区分特征目标与背景的阈值To；
[0070] To＝(a*Imax+b*Imin)/K (2)
[0071] 式中，a为Imax权重值，b为Imin权重值，K为阈值调整值，其中a+b＝1；
[0072] S405：对图像进行遍历，实现图像边界分割，利用Hough变换进行车道识别。Hough变换利用图像全局特性，将
边缘图像连接起来组成区域封闭边界，常用于车道识别。图4示出了采用本发明识别方法识别后的车道图像，由图4可以看出，识别后的车道具有清晰的边界。
[0073] 在步骤S500，判断前方是否存在车辆，具体而言，可以利用前雷来判断前方是否存在车辆，雷达的探测距离是有限的，例如安装于车辆上的前雷达的探测距离可以是1KM、2KM等，具体探测距离由雷达性能决定，当雷达探测距离内不存在车辆时，则可以判定其前方不存在车辆；进一步的，可以设定一小于雷达探测范围的阈值，当在这一阈值内不存在车辆时，则判定其前方不存在车辆，例如这一阈值可以设定为500m；当判定当前车辆前方不存在任何车辆时，则将当前车速设定为最佳车速，进一步的还可以接收导航信息，根据导航信息和检测信号设定最佳车速，当当前车速V高于道路最高限速时，则将车速设定为当前路段最高限速。
[0074] 当判定当前车辆前方存在车辆时，则在步骤S600中判断与前车的车距S是否大于设定阈值，当距离小于设定阈值时，则说明其与前车车距过近，存在追尾危险，ECU通过步骤S700对车辆进行制动，车辆通过制动单元进行制动。当距离大于设定阈值时，在步骤S800中根据当前车速、车距计算电机转速给定值n’，调整巡航车速。具体而言：其采用车距外环、车速内环的控制策略，其系统结构如图5所示，步骤S800具体包括：
[0075] S801：获取当前车速V和与前车车距S；
[0076] S802：将与前车车距S与设定车距Sf相减，获得偏差e1。设定车距Sf为自动驾驶模式时设定的安全车距，该车距可以由驾驶员设定也可以在出厂时由生产厂商设定；
[0077] S802：对偏差e1进行PID调节，将调节结果与当前车速V相减，获得偏差e2：
[0078] S803：通过模糊控制器对偏差e2进行模糊调节，获得电机转速给定值n’；
[0079] S804：驱动单元根据电机转速给定值n’驱动电机运转，从而调整巡航车速。
[0080] 由于其采用车距外环、车速内环的控制策略，可以使得车速和车距同时得到很好的控制。
[0081] 在获得电机转速给定值n’之后，在步骤S900中判断给定值n’是否大于等于基速n0，当转速n’大于n0时，驱动单元采用高速驱动模式驱动电机运行，当转速n’小于或等于n0时驱动单元采用低速模式驱动电机运行，驱动单元结构如图6所示，包括混合励磁电机、克拉克变换、派克与反派克变换、电流分配器、d轴电流控制、q轴电流控制、空间电压矢量
脉宽调制、励磁电流脉宽调制、电枢驱动、励磁驱动等模
块，转速PI调节器、
转子位置检测及驱动
电路等。下面结合附图6对低速驱动模式和高速驱动模式做详细介绍。
[0082] S901：在dq坐标系中建立电机数学模型：
[0083]
[0084] 式中ψd、ψq、ψf分别表示电枢绕组d、q磁链和励磁绕组磁链，Ld、Lq分别为直轴和交轴电感，id、iq分别为直轴和交轴电流值，if为励磁电流值，Msf为励磁绕组与电枢绕组互感的幅值，Lf为励磁绕组自感，ψpn为永磁体匝链电枢绕组的磁链幅值。
[0085] 转矩方程：
[0086]
[0087] 式中：p为电机极对数。
[0088] S901：n’≤n0时，采用低速驱动模式，该区域为额定增磁区，采用id＝0的矢量控制模式，此时电枢电流和励磁电流满足下述方程组，式中Iqmax表示电机q轴所允许的最大电流值，其由电机特性决定。
[0089]
[0090] S902：n’＞n0时，采用高速驱动模式，在该区域采用弱磁提速，此时电枢电流和励磁电流满足下述方程组，式中ifn为额定励磁电流，Umax为电机端电压最大值，ωe为电机角速度。
[0091]
[0092] 接下来结合附图7并参考附图6，对步骤S700的制动过程做进一步介绍。当车辆前方存在车辆时，若与前车距离小于第一设定阈值时，此时在步骤S701中判断当前车速是否为零，当前车速为零，则说明车辆是在静止状态下转入的自动驾驶模式，此时，ECU启动电子制动单元，使车辆保持静止。若车速不为零，则在步骤S702中判断当前车距是否小于第一车距设定阈值，第一设定阈值可以是一个较小的距离，例如10m等，当车速不为零，而车距小于第一阈值时，则说明此时存在追尾危险，需要尽快制动，在此情况下，制动单元同时开启机械制动和能耗制动，使车辆在最短距离内停止。在步骤S703中判断当前车距是否小于第二车距设定阈值，其中第二车距设定阈值大于第一设定阈值，例如可以是50m，当车距小于第二车距设定阈值大于第一车距设定阈值时，此时可以仅采用机械制动方式制动，当车距大于第二车距设定阈值时，此时说明与前车之间还存在较长的安全
制动距离，制动单元采用回馈制动方式制动，将再生电能存储于电容中，从而节省了电能消耗。
[0093] 能耗制动和回馈制动分别通过图6中能耗制动单元和回馈制动单元完成。能耗制动单元包括电阻R3和与电阻R3串联连接的金属氧化物半导体场效应管MOSFET1，电阻R1的一端连接信号输入端，电阻R1的另一端连接MOSFET1的栅极，MOSFET1的漏极与电阻R3连接MOSFET1的源极接地，电阻R3的另一端接直流母线正极，两个稳压管以阳极相对方式串接后再将两端的阴极分别接在MOSFET1的漏极和源极上，两个保护二极管以阳极相对方式串接，其中一个保护二极管的阴极连接在信号输入端和电阻R1之间，另一个保护二极管的阴极接地，电阻R2的一端连接在信号输入端和电阻R1之间，电阻R2的另一端接地，为MOSFET1提供偏置电压。电机处于电动状态工作时，制动单元不参与电机控制器工作，电机控制按照常规控制进行。电机处于制动状态工作，控
制芯片计算电阻R3所要消耗的电
能量，设置制动模块功率器件的开关频率和脉宽。控制芯片控制MOSFET1的开关，对其进行PWM控制，将电机制动时产生的能量消耗在功率电阻R3上。回馈制动单元包括多个并联连接的储能电容C和晶体管V1、V2，晶体管V1、V2串联连接于直流母线之间，晶体管V1的集电极与直流母线正极连接，晶体管V2的发射极与直流母线负极连接，储能电容C的一端通过电感L1连接晶体管V2的集电极。晶体管V1、V2和L1组成的DC/DC变换电路，在回馈制动过程中将直流母线的电能储存于电容C中。对于机械制动而言，制动单元与永磁电机连接，制动单元接收ECU的制动信号，控制永磁电机运转，永磁电机推动主液压缸活塞运动，通过液压
驱动盘式制动器工作，从而达到了制动的目的，通过永磁电机驱动液压
制动系统，这样可以通过控制电机的运转来控制主液压缸活塞运动距离，从而可以实现精确的制动力控制。
[0094] 以上是对本发明的自动驾驶过程做了介绍，除此之外，如图8所示在本发明中，车辆进入自动驾驶模式后还会对实时对电池温度、电池电量、驾驶员状态、后方车辆状态、油门踏板状态、和刹车踏板状态进行检测。具体而言，当电池温度低于设定值时，此时启动加热装置对电池进行加热，随着电池的使用，电池温度会逐步上升，为了防止电池性能急剧变坏，当温度大于第一温度设定阈值时，此时对电池进行输出功率限制，使其输出功率基本保持恒定，随着电池的继续使用温度会进一步升高，当大于第二温度设定阈值时，此时，电池已无法维持自动驾驶所需电量，ECU向驾驶员发出警告，提示驾驶员退出自动驾驶模式。驾驶员状态检测主要是检测是否存在疲劳驾驶，例如可以通过眨眼次数等方式来判断是否存在疲劳驾驶，当驾驶员状态检测单元检测到疲劳时则发出警告，退出自动驾驶模式，具体的，可以基于面部图像的疲劳检测，根据人眼的睁闭状态同时结合眨眼频率计算出疲劳程度而得到驾驶员处于疲劳驾驶的风险。例如，首先根据摄像头采集到驾驶舱内的驾驶员面部图像，进行人脸定位；接着根据人脸皮肤彩色模型理论，通过去色、二值化等算法确定人眼位置；最后根据人眼的睁闭状态结合眨眼频率计算出疲劳程度。基于这个疲劳程度，可以得到驾驶员处于疲劳驾驶的风险。当检测到驾驶员踏下油门踏板或刹车踏板时，响应于这一动作，车辆退出自动驾驶模式。
[0095] 后方车辆状态的检测是通过后CCD和后雷达完成的，后CCD用于识别后方是否存在车辆，后雷达用于测量后方车辆的车速和车距。具体而言，在自动驾驶模式时，当后CCD识别到后方车道内存在车辆时，后雷达测量后方车辆的车速和车距，根据车速和车距向后方驾驶员和本车驾驶员发出警告。例如当检测到后方车辆与本车的车距小于设定距离并且后方车速大于预设车速时，此时后方车辆存在与本车追尾的可能性，则ECU开启车辆的警告指示灯(双闪)，同时ECU向本车的驾驶员发出警告，例如可以通过蜂鸣器向本车驾驶员发出警告，通过这一方式可以提示后方车辆减速，或提示本车驾驶员避让，从而避免事故的发生。
[0096] 在以上的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是以上描述仅是本发明的较佳
实施例而已，本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，因此本发明不受上面公开的具体实施的限制。同时任何熟悉本领域技术人员在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或
修改为等同变化的等效实施例。凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
