本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種路徑優(yōu)化方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：路徑規(guī)劃是智能機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)中不可缺少的重要組成部分，也是現(xiàn)階段智能機(jī)器人研究的主要研究方向，良好的路徑規(guī)劃可以節(jié)省機(jī)器人大量的作業(yè)時(shí)間以及減少機(jī)器人的損耗，尤其是在災(zāi)后救援領(lǐng)域發(fā)揮更為重要的作用。影響路徑規(guī)劃有兩個(gè)方面：一個(gè)是從空中拍攝圖像，由于受限于環(huán)境和技術(shù)，拍攝的角度不能完全垂直于地面，因此拍攝角度對(duì)地面的障礙物的輪廓有著很大的影響，容易引起誤判，從而影響規(guī)劃效果；另一個(gè)是采用全局路徑規(guī)劃方法是在環(huán)境信息全部已知的情況下，通過(guò)全局路徑規(guī)劃找到優(yōu)選地的路徑，計(jì)算量太大，實(shí)時(shí)性欠佳。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供一種路徑優(yōu)化方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中路徑規(guī)劃受限于圖像質(zhì)量與數(shù)據(jù)計(jì)算量，導(dǎo)致無(wú)法在短時(shí)間找到更加優(yōu)化的路徑。一方面，本發(fā)明提供了一種路徑優(yōu)化方法，所述方法包括下述步驟：利用多項(xiàng)式變換對(duì)圖像進(jìn)行校正后，對(duì)圖像中障礙物的邊緣進(jìn)行檢測(cè)；對(duì)所述障礙物的頂點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，并通過(guò)選取所述障礙物的頂點(diǎn)形成第一路徑；對(duì)所述第一路徑依次通過(guò)交叉以及變異操作，形成第二路徑；按照預(yù)設(shè)頂點(diǎn)數(shù)量，在所述第二路徑中選取子路徑，并判斷所述子路徑中的起點(diǎn)與終點(diǎn)之間能否直達(dá)，以確定優(yōu)化路徑。另一方面，本發(fā)明提供了一種路徑優(yōu)化系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：圖像處理單元，用于利用多項(xiàng)式變換對(duì)圖像進(jìn)行校正后，對(duì)圖像中障礙物的邊緣進(jìn)行檢測(cè)；第一路徑形成單元，用于對(duì)所述障礙物的頂點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，并通過(guò)選取所述障礙物的頂點(diǎn)形成第一路徑；第二路徑形成單元，用于對(duì)所述第一路徑依次通過(guò)交叉以及變異操作，形成第二路徑；以及路徑優(yōu)化單元，用于按照預(yù)設(shè)頂點(diǎn)數(shù)量，在所述第二路徑中選取子路徑，并判斷所述子路徑中的起點(diǎn)與終點(diǎn)之間能否直達(dá)，以確定優(yōu)化路徑。本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行處理，使得圖像中障礙物的輪廓更加清晰，以便于提高路徑規(guī)劃的精確度，在全局路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)上，依次對(duì)子路徑進(jìn)行處理，進(jìn)一步地提高路徑規(guī)劃的精確度，提高機(jī)器人的工作效率。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的路徑優(yōu)化方法的實(shí)現(xiàn)流程圖；以及圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的路徑優(yōu)化系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；具體實(shí)施方式為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。以下結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)描述：實(shí)施例一：圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例一提供的路徑優(yōu)化方法的實(shí)現(xiàn)流程圖，為了便于說(shuō)明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分，詳述如下：在步驟S101中，利用多項(xiàng)式變換對(duì)圖像進(jìn)行校正后，對(duì)圖像中障礙物的邊緣進(jìn)行檢測(cè)。在本發(fā)明實(shí)施例中，圖像在生成、傳輸、處理、發(fā)送和接收等過(guò)程時(shí)，不可避免的會(huì)受到各種噪聲的干擾和影響，比如在大氣環(huán)境中，由于光線在空氣中會(huì)產(chǎn)生散射和吸收，使得圖像的有些地方可能產(chǎn)生灰白效應(yīng)，導(dǎo)致圖像的對(duì)比度下降嚴(yán)重，有時(shí)甚至?xí)绊憟D像的視覺(jué)效果而無(wú)法進(jìn)行下一步處理。因此，首先對(duì)空中機(jī)器人采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，優(yōu)選地，可以采用的去噪方法是中值濾波法和形態(tài)學(xué)去噪。對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行校正，利用坐標(biāo)間的多項(xiàng)式變換來(lái)近似表示這種非線性的畸變，并選取一些控制點(diǎn)來(lái)消除畸變。具體地，對(duì)于圖像上的點(diǎn)(x,y)，利用多項(xiàng)式變換得到校正后的點(diǎn)(f,g)，式1如下：x=Σi=0nΣj=0n-iaijfigjy=Σi=0nΣj=0n-ibijfigj]]>其中，aij，bij為多項(xiàng)式的系數(shù)，n為次數(shù)，利用已知的控制點(diǎn)進(jìn)行求解。如果控制點(diǎn)數(shù)目與方程組中未知數(shù)的數(shù)目相同，則可以直接求解方程組；而在一般的圖像畸變校正處理中，為了獲得較高的校正準(zhǔn)確度，控制點(diǎn)數(shù)目會(huì)多于方程組中未知數(shù)的數(shù)目，通過(guò)求誤差平方和最小準(zhǔn)則下的最優(yōu)近似解，具體做法如下：對(duì)L個(gè)控制點(diǎn)，用多項(xiàng)式擬合后的誤差平方和最小，即：ϵ=Σl=1L[x-Σi=0nΣj=0n-iaijfliglj]2=min]]>則有：∂ϵ∂ast=2Σl=1L(Σi=0nΣj=0n-iaijfliglj-xl)flsglt=0]]>可以得到，式2：Σl=1L(Σi=0nΣj=0n-iaijfliglj)fliglj=Σi=0nΣj=0n-iaij(Σl=1Lfli+sglj+t)=Σl=1Lxlflsglt]]>同理有，式3：Σl=1L(Σi=0nΣj=0n-ibijfliglj)fliglj=Σi=0nΣj=0n-ibij(Σl=1Lfli+sglj+t)=Σl=1Lylflsglt]]>上述式子中L為控制點(diǎn)的個(gè)數(shù)，s＝0,1,2,…,n；t＝0,1,2,…,n-s；s+t≤n。在式2和式3中都包含(n+1)(n+2)/2，則可組成線性方程組，解出aij以及bij，帶入式1便可求出校正后的點(diǎn)(f,g)。校正準(zhǔn)確度與所用校正多項(xiàng)式次數(shù)n有關(guān)，多項(xiàng)式次數(shù)越高，擬合誤差越小，但是隨著n增加，系數(shù)數(shù)目增加，導(dǎo)致計(jì)算量急劇增加，對(duì)一般的非線性失真，通常采用三次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，方法比較簡(jiǎn)單有效，且準(zhǔn)確度較高，此時(shí)式1可寫(xiě)為：x=a00+a01f+a02f2+a03f3+a10g+a11fg+a12f2g+a20g2+a21fg2+a30g3y=b00+b01f+b02f2+b03f3+b10g+b11fg+b12f2g+b20g2+b21fg2+b30g3]]>進(jìn)一步地，對(duì)圖像中障礙物的邊緣進(jìn)行檢測(cè)包括：利用中值濾波法對(duì)所述圖形進(jìn)行去噪處理，除去所述圖像中的噪聲以及保留邊緣信息；對(duì)所述圖像中每個(gè)像素點(diǎn)計(jì)算梯度值，分別對(duì)x方向和y方向做卷積運(yùn)算，公式如下：Fx=-11-11Fy=-11-11]]>可以計(jì)算得到：對(duì)所述梯度值進(jìn)行非極大抑制；根據(jù)高閾值以及低閾值進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并對(duì)邊緣進(jìn)行連接，所述高閾值設(shè)定為所述低閾值的三倍。在步驟S102中，對(duì)障礙物的頂點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，并通過(guò)選取障礙物的頂點(diǎn)形成第一路徑。在本發(fā)明實(shí)施例中，將圖像中的障礙物標(biāo)記為Gn以及障礙物的頂點(diǎn)標(biāo)記為Mmun，其中，Gn表示障礙物的編號(hào)，依次標(biāo)記為：G0,G1,G2…Gn，Mmun表示障礙物中頂點(diǎn)的編號(hào)；根據(jù)所確定的起點(diǎn)以及終點(diǎn)，獲取從起點(diǎn)到終點(diǎn)的所有路徑，路徑由障礙物的頂點(diǎn)組成；從路徑中選取第一路徑，路徑被選中的概率為：pi=fiΣj=1Nfj]]>其中，pi表示路徑i被選中的概率，fi表示路徑i的自適應(yīng)度，N表示所有路徑的總數(shù)。將路徑作為種群，路徑作為個(gè)體，路徑中從起點(diǎn)到終點(diǎn)經(jīng)過(guò)的每個(gè)頂點(diǎn)作為基因，從種群中選擇出優(yōu)良的個(gè)體，并淘汰掉不良的基因，從路徑中選取第一路徑的目的是把性能好的個(gè)體直接遺傳給下一代。種群中個(gè)體被選中的概率與其適應(yīng)度的大小成正比，若種群的大小為N，其中一個(gè)個(gè)體i的適應(yīng)度為fi，適應(yīng)度函數(shù)是取一個(gè)較大的值Smax減去路徑長(zhǎng)度S，路徑長(zhǎng)度S越大，適應(yīng)度f(wàn)越??；路徑長(zhǎng)度S越小，適應(yīng)度f(wàn)越大，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，適應(yīng)度越小(路徑越長(zhǎng))的個(gè)體被淘汰的概率越大，適應(yīng)度越大(路徑越短)的個(gè)體被淘汰的概率越小。用公式表示如下：f＝Smax-S其中的S表示的從起始點(diǎn)到當(dāng)前個(gè)體之間經(jīng)過(guò)的路徑總長(zhǎng)，而Smax則遠(yuǎn)大于S。從上述公式可見(jiàn)，當(dāng)前點(diǎn)的到起始點(diǎn)之間的路徑越短，適應(yīng)度越大，選中進(jìn)入下一代的概率與適應(yīng)度成正比。在步驟S103中，對(duì)第一路徑依次通過(guò)交叉以及變異操作，形成第二路徑。在本發(fā)明實(shí)施例中，交叉操作是將種群中的兩個(gè)父代個(gè)體的部分基因進(jìn)行重組，生成新兩個(gè)新的個(gè)體，在進(jìn)行個(gè)體選擇時(shí)是選取一個(gè)較小的概率pa，再隨機(jī)選取一個(gè)概率數(shù)pb，當(dāng)pb>pa時(shí)，則被選中進(jìn)入交叉池中，等待進(jìn)行交叉操作，例如：可以選擇pa＝0.2，而pb在(0,1)中隨機(jī)選擇一個(gè)數(shù)，這樣選擇的數(shù)大于0.2的概率就會(huì)比較大，可以保證大多數(shù)的個(gè)體都進(jìn)行了交叉操作，進(jìn)行交叉的個(gè)體越多，種群中基因的多樣性就越大，越能夠產(chǎn)生優(yōu)良的基因。變異操作是指通過(guò)隨機(jī)改變個(gè)體中的某些基因來(lái)改變個(gè)體的特性，從而形成新的個(gè)體，雖然變異的個(gè)體并一定是優(yōu)良基因，但這對(duì)增加種群的多樣性有非常重要的作用，因?yàn)楫a(chǎn)生優(yōu)良的個(gè)體的概率較小，所以這里選取的一個(gè)較小的概率對(duì)其進(jìn)行變異。例如選取一個(gè)固定的概率pc＝0.8，再隨機(jī)選取(0,1)中的數(shù)pd，當(dāng)pd>pc時(shí)，則當(dāng)前選取的個(gè)體進(jìn)行變異，這樣種群中發(fā)生變異的個(gè)體相對(duì)較少，這樣能夠既保證不產(chǎn)生很多不良個(gè)體，又能夠保證種群的多樣性。在步驟S104中，按照預(yù)設(shè)頂點(diǎn)數(shù)量，在第二路徑中選取子路徑，并判斷子路徑中的起點(diǎn)與終點(diǎn)之間能否直達(dá)，以確定優(yōu)化路徑。在本發(fā)明實(shí)施例中，計(jì)算所述圖像中每個(gè)障礙物頂點(diǎn)的地勢(shì)值；將所述第二路徑從起點(diǎn)開(kāi)始，按照預(yù)設(shè)頂點(diǎn)數(shù)量，依次選取子路徑；計(jì)算所述子路徑的長(zhǎng)度，以及選出地勢(shì)值介于子路徑的起點(diǎn)的地勢(shì)值以及終點(diǎn)的地勢(shì)值之間的頂點(diǎn)的集合。若所述子路徑中的起點(diǎn)與終點(diǎn)之間能直達(dá)，則將起點(diǎn)和終點(diǎn)連接的直線路徑確定為優(yōu)化路徑；若所述子路徑中的起點(diǎn)與終點(diǎn)之間不能直達(dá)，則在所述頂點(diǎn)的集合中查找是否存在1個(gè)或2個(gè)頂點(diǎn)，使得經(jīng)過(guò)所述1個(gè)或2個(gè)頂點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度小于所述子路徑的長(zhǎng)度，若存在所述1個(gè)或2個(gè)頂點(diǎn)，則將經(jīng)過(guò)所述1個(gè)或2個(gè)頂點(diǎn)的路徑。本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行處理，使得圖像中障礙物的輪廓更加清晰，以便于提高路徑規(guī)劃的精確度，在全局路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)上，依次對(duì)子路徑進(jìn)行處理，進(jìn)一步地提高路徑規(guī)劃的精確度，提高機(jī)器人的工作效率。實(shí)施例二：圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例二提供的路徑優(yōu)化系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，為了便于說(shuō)明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分。該路徑優(yōu)化系統(tǒng)包括：圖像處理單元21、第一路徑形成單元22、第二路徑形成單元23以及路徑優(yōu)化單元24，其中：圖像處理單元21，用于利用多項(xiàng)式變換對(duì)圖像進(jìn)行校正后，對(duì)圖像中障礙物的邊緣進(jìn)行檢測(cè)。在本發(fā)明實(shí)施例中，圖像在生成、傳輸、處理、發(fā)送和接收等過(guò)程時(shí)，不可避免的會(huì)受到各種噪聲的干擾和影響，比如在大氣環(huán)境中，由于光線在空氣中會(huì)產(chǎn)生散射和吸收，使得圖像的有些地方可能產(chǎn)生灰白效應(yīng)，導(dǎo)致圖像的對(duì)比度下降嚴(yán)重，有時(shí)甚至?xí)绊憟D像的視覺(jué)效果而無(wú)法進(jìn)行下一步處理。因此，首先對(duì)空中機(jī)器人采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，優(yōu)選地，可以采用的去噪方法是中值濾波法和形態(tài)學(xué)去噪。對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行校正，利用坐標(biāo)間的多項(xiàng)式變換來(lái)近似表示這種非線性的畸變，并選取一些控制點(diǎn)來(lái)消除畸變。具體地，圖像處理單元21包括：圖像校正單元以及邊緣檢測(cè)單元，其中：圖像校正單元，用于對(duì)于所述圖像上的點(diǎn)(x,y)，利用多項(xiàng)式變換得到校正后的點(diǎn)(f,g)。邊緣檢測(cè)單元，具體用于：利用中值濾波法對(duì)所述圖形進(jìn)行去噪處理，除去所述圖像中的噪聲以及保留邊緣信息；對(duì)所述圖像中每個(gè)像素點(diǎn)計(jì)算梯度值，分別對(duì)x方向和y方向做卷積運(yùn)算；對(duì)所述梯度值進(jìn)行非極大抑制；根據(jù)高閾值以及低閾值進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并對(duì)邊緣進(jìn)行連接，所述高閾值設(shè)定為所述低閾值的三倍。第一路徑形成單元22，用于對(duì)障礙物的頂點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，并通過(guò)選取障礙物的頂點(diǎn)形成第一路徑。第一路徑形成單元包括：標(biāo)記單元，用于將所述圖像中的障礙物標(biāo)記為Gn以及所述障礙物的頂點(diǎn)標(biāo)記為Mmun，其中，Gn表示所述障礙物的編號(hào)，依次標(biāo)記為：G0,G1,G2…Gn，Mmun表示所述障礙物中頂點(diǎn)的編號(hào)；路徑形成單元，用于根據(jù)所確定的起點(diǎn)以及終點(diǎn)，獲取從起點(diǎn)到終點(diǎn)的所有路徑，所述路徑由所述障礙物的頂點(diǎn)組成；第一路徑形成子單元，用于從所述路徑中選取第一路徑。在本發(fā)明實(shí)施例中，將圖像中的障礙物標(biāo)記為Gn以及障礙物的頂點(diǎn)標(biāo)記為Mmun，其中，Gn表示障礙物的編號(hào)，依次標(biāo)記為：G0,G1,G2…Gn，Mmun表示障礙物中頂點(diǎn)的編號(hào)；根據(jù)所確定的起點(diǎn)以及終點(diǎn)，獲取從起點(diǎn)到終點(diǎn)的所有路徑，路徑由障礙物的頂點(diǎn)組成；從路徑中選取第一路徑，路徑被選中的概率為：pi=fiΣj=1Nfj]]>其中，pi表示路徑i被選中的概率，fi表示路徑i的自適應(yīng)度，N表示所有路徑的總數(shù)。將路徑作為種群，路徑作為個(gè)體，路徑中從起點(diǎn)到終點(diǎn)經(jīng)過(guò)的每個(gè)頂點(diǎn)作為基因，從種群中選擇出優(yōu)良的個(gè)體，并淘汰掉不良的基因，從路徑中選取第一路徑的目的是把性能好的個(gè)體直接遺傳給下一代。種群中個(gè)體被選中的概率與其適應(yīng)度的大小成正比，若種群的大小為N，其中一個(gè)個(gè)體i的適應(yīng)度為fi，適應(yīng)度函數(shù)是取一個(gè)較大的值Smax減去路徑長(zhǎng)度S，路徑長(zhǎng)度S越大，適應(yīng)度f(wàn)越??；路徑長(zhǎng)度S越小，適應(yīng)度f(wàn)越大，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，適應(yīng)度越小(路徑越長(zhǎng))的個(gè)體被淘汰的概率越大，適應(yīng)度越大(路徑越短)的個(gè)體被淘汰的概率越小。用公式表示如下：f＝Smax-S其中的S表示的從起始點(diǎn)到當(dāng)前個(gè)體之間經(jīng)過(guò)的路徑總長(zhǎng)，而Smax則遠(yuǎn)大于S。從上述公式可見(jiàn)，當(dāng)前點(diǎn)的到起始點(diǎn)之間的路徑越短，適應(yīng)度越大，選中進(jìn)入下一代的概率與適應(yīng)度成正比。第二路徑形成單元23，用于對(duì)第一路徑依次通過(guò)交叉以及變異操作，形成第二路徑。在本發(fā)明實(shí)施例中，交叉操作是將種群中的兩個(gè)父代個(gè)體的部分基因進(jìn)行重組，生成新兩個(gè)新的個(gè)體，在進(jìn)行個(gè)體選擇時(shí)是選取一個(gè)較小的概率pa，再隨機(jī)選取一個(gè)概率數(shù)pb，當(dāng)pb>pa時(shí)，則被選中進(jìn)入交叉池中，等待進(jìn)行交叉操作，例如：可以選擇pa＝0.2，而pb在(0,1)中隨機(jī)選擇一個(gè)數(shù)，這樣選擇的數(shù)大于0.2的概率就會(huì)比較大，可以保證大多數(shù)的個(gè)體都進(jìn)行了交叉操作，進(jìn)行交叉的個(gè)體越多，種群中基因的多樣性就越大，越能夠產(chǎn)生優(yōu)良的基因。變異操作是指通過(guò)隨機(jī)改變個(gè)體中的某些基因來(lái)改變個(gè)體的特性，從而形成新的個(gè)體，雖然變異的個(gè)體并一定是優(yōu)良基因，但這對(duì)增加種群的多樣性有非常重要的作用，因?yàn)楫a(chǎn)生優(yōu)良的個(gè)體的概率較小，所以這里選取的一個(gè)較小的概率對(duì)其進(jìn)行變異。例如選取一個(gè)固定的概率pc＝0.8，再隨機(jī)選取(0,1)中的數(shù)pd，當(dāng)pd>pc時(shí)，則當(dāng)前選取的個(gè)體進(jìn)行變異，這樣種群中發(fā)生變異的個(gè)體相對(duì)較少，這樣能夠既保證不產(chǎn)生很多不良個(gè)體，又能夠保證種群的多樣性。路徑優(yōu)化單元24，用于按照預(yù)設(shè)頂點(diǎn)數(shù)量，在第二路徑中選取子路徑，并判斷子路徑中的起點(diǎn)與終點(diǎn)之間能否直達(dá)，以確定優(yōu)化路徑。在本發(fā)明實(shí)施例中，計(jì)算所述圖像中每個(gè)障礙物頂點(diǎn)的地勢(shì)值；將所述第二路徑從起點(diǎn)開(kāi)始，按照預(yù)設(shè)頂點(diǎn)數(shù)量，依次選取子路徑；計(jì)算所述子路徑的長(zhǎng)度，以及選出地勢(shì)值介于子路徑的起點(diǎn)的地勢(shì)值以及終點(diǎn)的地勢(shì)值之間的頂點(diǎn)的集合。若所述子路徑中的起點(diǎn)與終點(diǎn)之間能直達(dá)，則將起點(diǎn)和終點(diǎn)連接的直線路徑確定為優(yōu)化路徑；若所述子路徑中的起點(diǎn)與終點(diǎn)之間不能直達(dá)，則在所述頂點(diǎn)的集合中查找是否存在1個(gè)或2個(gè)頂點(diǎn)，使得經(jīng)過(guò)所述1個(gè)或2個(gè)頂點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度小于所述子路徑的長(zhǎng)度，若存在所述1個(gè)或2個(gè)頂點(diǎn)，則將經(jīng)過(guò)所述1個(gè)或2個(gè)頂點(diǎn)的路徑。本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行處理，使得圖像中障礙物的輪廓更加清晰，以便于提高路徑規(guī)劃的精確度，在全局路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)上，依次對(duì)子路徑進(jìn)行處理，進(jìn)一步地提高路徑規(guī)劃的精確度，提高機(jī)器人的工作效率。在本發(fā)明實(shí)施例中，各單元可由相應(yīng)的硬件或軟件單元實(shí)現(xiàn)，各單元可以為獨(dú)立的軟、硬件單元，也可以集成為一個(gè)軟、硬件單元，在此不用以限制本發(fā)明。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3