两轮小车平衡轨迹与跟踪控制器的设计方法及控制系统与流程

本发明涉及自平衡小车控制技术领域，具体而言，涉及基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制器的设计方法及控制系统。

背景技术

近年来，两轮小车的控制与轨迹跟踪控制系统的研究在众多国家中得到迅速发展，以两轮小车为基础的系统改造也使得其以多种形式呈现于现实生活中。其中，两轮自平衡小车作为一种良好的短距代步工具，成为了两轮小车的应用典范。两轮小车具有强耦合、非线性、多变量等复杂特性，要求集环境感知、精准决策、实施控制等多功能于一体，可以实现自平衡控制、目标轨迹跟踪等多种复杂功能。

现有的两轮小车轨迹跟踪控制系统的设计方法有很多：将位置扰动作为扩展状态量纳入到被控模型做抑扰跟踪控制、通过离散化系统模型，依据传感器得到的跟踪速度预估下一时刻的速度信息，并依据二者之差做补偿控制、还有一系列自适应控制系统，针对当前环境自适应调节控制器参数。

然而，上述轨迹跟踪控制器的设计方法多依据内部传感器输出的数据做相应的控制系统设计以及触发方案的设计，单方面考虑抗扰或自校正等问题，抗扰控制器设计复杂度较高，校正精度有待提升。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制器的设计方法及控制系统，采用动态观测器的信息融合方法，融合了小车自身传感器与外部定位系统的数据信息，降低了传感器成本，同时提高了轨迹跟踪精度。

为此，本发明提供了以下技术方案：

本发明提供了一种基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制器的设计方法，所述方法包括：

针对恒质量的两轮小车，通过分析其数学机理，建立两轮小车的数学模型；

分析所述两轮小车的数学模型，确定状态变量，建立系统的状态空间方程；

构建用于观测所述状态变量的动态观测器，依据外部定位系统输出的小车实际位置信息和内部传感器得到的状态变量信息分别求算出车体转向角，计算两个车体转向角之间的偏差，如果偏差值超过预先设定的阈值，则将外部定位系统得到的变量信息作为矫正真值代替动态观测器输出的状态变量信息；

设计PID控制器作为两轮小车控制器，结合LQR最优算法配置PID参数；

所述控制器依据输入的期望值与通过所述动态观测器以及信息融合后得到的实际状态变量信息计算得到相应的状态误差，并依据所述PID参数进行控制调节，最后生成控制输出PWM信号，传至两轮小车的左右车轮驱动电机，实现对目标轨迹的跟踪控制。

进一步地，所述状态变量包括：车轮旋转角、车轮旋转角的变化率、车轮旋转角的积分、车体转向角、车体转向角的变化率、车体倾斜角和车体倾斜角的变化率。

进一步地，构建用于观测两轮小车的状态变量的动态观测器，包括：

依据针对设备中常见低频扰动，构建7状态动态观测器，其状态空间微分方程的描述为：

式中，分别表示观测器的状态估计和输出估计，所生成的残差信号r(t)为：w(t)为观测器的反馈补偿信号；w(t)采用了一个具有积分过程的动态系统：

作为反馈回路，生成反馈补偿信号v(t)；

上式中，v(t)是新引入的反馈回路状态变量，K1,K2,K3,K4为待设计的实系数增益矩阵；定义状态误差向量e(t)：

构建一个新的状态变量广义比例积分观测器闭环系统用下式描述：

式中，

所述动态观测器的输入为控制器的控制输入和两轮小车实际的输出量，通过配置观测器参数矩阵K1至扰动频率处；通过优化K2、K3、K4参数矩阵构建抑扰动态观测器，对内部传感器直接输出扩维得到的7个状态变量进行降扰优化变量信息。

进一步地，结合LQR最优算法配置PID参数，包括：

配置合适的Q阵和R阵，依据LQR算法求取使得输出良好的跟踪输入的状态反馈控制矩阵以及使得二次型目标能量函数取到最小值，得到变量对应的PID参数作为相应的控制器参数；Q阵和R阵分别为状态变量和输入量的权重矩阵。

本发明还提供了一种基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制系统，所述系统主要包括：

根据上述基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制器的设计方法设计的主控制器模块，用于：依据输入的期望值与信息融合模块输入的实际状态变量信息计算得到相应的状态误差，并依据LQR算法得到的PID参数进行控制调节，最后生成控制输出PWM信号，传至两轮小车的左右车轮驱动电机，实现对目标轨迹的跟踪控制；

其中，所述信息融合模块，用于构建用于观测两轮小车的状态变量的动态观测器，依据定位系统输出的小车实际位置信息和内部传感器得到的状态变量信息分别求算出车体转向角，计算两个车体转向角之间的偏差，如果偏差值超过预先设定的阈值，则将定位系统得到的变量信息作为矫正真值代替动态观测器输出的状态变量信息，输出至主控制器模块。

进一步地，所述动态观测器包括动态反馈回路，所述动态观测器的输入为控制器的控制输入和小车实际的输出量，通过配置观测器参数矩阵K1至扰动频率处、同时通过优化K2、K3、K4参数矩阵构建抑扰动态观测器，对内部传感器直接输出扩维得到的7个状态变量进行降扰优化变量信息。

进一步地，所述系统还包括：参数配置模块，用于在两种运动模式下，对控制器参数Q阵和R阵进行调试，测试得出针对不同两轮小车的控制参数矩阵和动态观测器的参数矩阵；所述参数配置模块的输出端与主控制器模块的输入端相连。

进一步地，所述系统还包括：通信模块，所述通信模块包括两个子系统，分别是基于WiFi的控制器与监控计算机的数据交互模块，以及控制器与定位系统的有线无线混合通信模块；所述通信模块的输出端对应信息融合模块的输入端。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、针对传感器数量有限的两轮小车系统，本发明提供的动态观测器在实现有效降低特定频谱的扰动的基础上实现了状态变量的扩维，相较传统的直接对原始变量做微积分变换的扩维方法提高了扩展变量的精度。

2、本发明在构建动态观测器时，采用了信息融合的方式，结合定位系统信息对小车轨迹控制进行实时监督与校正，提高了轨迹跟踪的精度。同时，本发明中的信息融合采用的是事件触发的矫正机制，非连续地矫正状态变量信息，仅在事件发生，也就是必要的时候才进行矫正，相比传统的定时触发的矫正机制，在确保矫正效果的基础上节省了通信带宽资源，同时也在一定程度上放宽了对定位信息系统的通信速率要求，贴合实际硬件设备间的非连续通信模式。

3、在控制器的设计上，采用LQR与PID相结合的控制方式，用LQR算法配置PID参数缩短了PID算法的调参时间，在保证了系统稳定性的同时，提高了系统的快速性。

4、在选取控制变量时，本发明选用了七个控制变量设计控制器，分别为：车轮旋转角及其积分、微分形式变量；车体转向角及其积分、微分形式变量；车体倾斜角及其微分形式变量。积分和微分形式变量的引入，提高了对小车的控制精度。

5、本发明针对不同的两轮小车，有针对性的配置动态观测器和控制器参数，保证了对于不同环境下的不同的两轮小车能够达到相近的控制精度。

附图说明

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做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的两轮小车机械结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制系统内部组成图；

图3为本发明实施例提供的动态观测器结构图；

图4为本发明实施例提供的一种基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制器的设计方法的流程图；

图5为本发明实施例提供的两轮小车主控制器模块调参运行流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

如图1所示，其示出了本发明实施提供的一种两轮小车机械结构示意图，两轮小车包括车体部分和两个车轮，车体部分内含陀螺仪，用于测量计算小车倾斜角数据信息。左右两个车轮采用的是相同规格的编码器101和编码器102，可以分别记录并输出左右两个车轮的旋转角度信息，以及用于求算小车车体旋转角和位置角的数据信息。依据分别对小车左右两个车轮编码器的控制，实现小车的前进、左转、右转等运动控制。

针对图1所示的两轮小车，图2示出了本发明实施例中提供的一种采用动态观测器的基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制系统的结构组成图，该控制系统包括：通信模块201、数据转换模块202、参数配置模块203、数据采集模块204、控制器模块205、电源模块206、用于控制小车左轮211的左电机207以及编码器208、用于控制小车右轮212的右电机209和编码器210、信息融合模块213；在控制系统外部还设置有用于获取两轮小车的运行状态并反馈给控制系统的外部定位系统。

通信模块201包括两个子模块，其中一个通信子模块是基于WiFi通信技术实现控制器与监控计算机的数据交互模块，该模块的设计目的是建立控制系统与监控计算机之间的数据连接，方便进行数据交互，接收监控计算机发出的控制指令，具体包括：前进指令、后退指令、左转指令、右转指令、停止指令以及期望速度。另一个通信子模块是控制系统与外部定位系统的有线无线混合通信模块，该模块用于接收定位系统发送的位置信息。同时，通信模块也周期性的向监控计算机实时发送定位系统输出的两轮机器人的运行状态，控制器参数等信息。通信模块的输出端对应数据转换模块的输入端和信息融合模块的输入端，通信模块在实现交互通信时，需要通过数据转换模块和信息融合模块实现与主控制器模块的通信。

数据转换模块202输出端是主控制器模块205的输入端，功能是接收通信模块输入的控制指令，通过相应计算编程处理，转换成相对应的转向角、倾斜角和位置角等信息，输入主控制器作为期望输入。监控计算机的前进指令、后退指令、左转指令和右转指令输入到数据转换模块202，对应的输出为期望转向角为0、0、-0.1、0.1，前进指令和后退指令相对应的区别是对输入的速度信息的方向处理，输入数据转换模块202的期望数据记为s，当前数据采集模块204测得的小车实际速度信息记为speed。若输入的为前进指令，则数据转换模块202对其的处理为：

将计算处理后的速度信息输入至主控制器模块205作为实时的目标控制信息。

参数配置模块203是平衡与跟踪控制系统的本地参数配置模块，主要用于在两种运动模式下，对控制器参数Q阵和R阵进行调试，测试得出针对不同两轮小车的控制参数矩阵和动态观测器的参数矩阵。参数配置模块203包含测试输入模块和测试数据转换模块，测试输入模块输出端和测试数据转换模块的输入端相连接，测试数据转换模块的输出端与主控制器输入端相连接。测试输入模块针对不同的运动模式包含相应的输入配置信息，测试数据转换模块是将输入的配置信息转换成控制器所需的转向角、倾斜角和位置角等信息，方便调试测试。配置对目标小车的控制器和动态观测器参数矩阵时，本发明实施例提供了专用的参数配置模块，方便针对不同的目标小车配置相应的动态观测器、控制器的参数，该输入模块可在配置参数完成后关闭，不影响后续对两轮小车的控制和使用。动态观测器的基本结构见图3，通过适当配置参数矩阵K1,K2,K3,K4，实现对状态向量的扩维和抑扰。

数据采集模块204中包含陀螺仪和编码器，用于实时测量两轮小车的车体倾斜角和车轮位置角，其输出端是数据转换模块。

主控制器模块205是基于LQR与PID算法，依据由数据转换模块202输入的期望值与信息融合模块213输入的实际状态值计算得到相应的状态误差，并依据LQR算法得到的PID参数进行控制调节，最后生成控制输出PWM信号，传至两轮小车的左右车轮驱动电机，实现对目标轨迹的跟踪控制。

电源模块206是两轮小车控制器和内部其他器件的供电部分。

信息融合模块213是本发明提出的创新模块，其输入是通信模块输出的外部定位系统的信息，包括小车的实时横、纵坐标信息(xi,yi)和控制器模块205输出的小车实时状态信息。通过外部定位系统输出的小车位置信息{(xi,yi)}计算小车实时的转向角与主控制器模块205输出的车体转向角信息进行实时对比，当二者之间的差值超过预先设定的阈值S时(S为偏差角度上限，可以自行设定)，进行状态变量信息的矫正，将由外部定位系统求算得到的变量信息作为矫正真值，代替动态观测器输出的状态变量信息，输出至主控制器模块205。当二者之间的差值没有超出阈值S时，将动态观测器输出的状态信息直接输出至主控制器模块。信息融合模块213的设计优势是采用事件触发的矫正机制，非连续地矫正状态变量信息，节省了通信带宽资源，同时也在一定程度上放宽了对定位信息系统的通信速率要求，贴合实际硬件设备间的非连续通信模式。

如图4所示，其示出了本发明实施例提供的一种基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制器的设计方法流程图。该设计方法包括：获取两轮小车模型、构建信息融合动态观测器并设计基于LQR-PID的两轮小车控制器(也就是上述两轮小车平衡轨迹与跟踪控制系统中的主控制器模块205)。

两轮小车的数学模型包括倾斜角子系统、偏航角子系统和位置角子系统。基于两轮小车子系统分别考虑水平方向和竖直方向两个空间自由度，建立两轮小车的线性数学模型，依据建立的两轮小车模型，设计相应的动态观测器对相应变量信息进行扩维并实现对特定频谱扰动的抑扰滤波，同时对内部传感器和外部定位系统的数据进行信息融合，提高状态变量信息的精度，最后结合LQR与PID算法合理设计控制器，得到两轮小车的轨迹跟踪控制系统。

本发明实施例中，在设计轨迹跟踪控制系统时，选用七个状态变量建立两轮小车系统的状态空间方程，构建相应的7状态信息融合动态观测器，依据测得的系统中扰动频率，配置观测器的参数矩阵，并结合外部定位系统矫正小车实际位置信息，当小车的轨迹偏差超出设定阈值时，矫正小车状态变量的数据信息。同时，结合系统状态方程的控制矩阵和输入矩阵，依据LQR算法设置目标能量函数，配置小车控制器的PID参数。这种两轮小车轨迹跟踪控制系统融合了两轮小车内部传感器与外部定位系统的数据信息，降低了对两轮小车传感器的数量需求、提高了轨迹跟踪的精度同时改善了原有单一PID控制器调节时间较长的问题。

该设计方法包括以下具体步骤：

步骤401、针对恒质量的两轮小车，通过分析其数学机理，建立两轮小车的模型；

该步骤中，两轮小车的模型代表的是两轮小车的数学模型，该数学模型可以是针对目标两轮小车预先建立好的数学模型，也可以在设计两轮小车平衡与轨迹跟踪控制系统时再建立。对于两轮小车的数学模型，可以针对其机械结构进行建立。考虑两轮小车稳定运行时，处于竖直位置附近，所以不妨在竖直位置附近的一个邻域内将其近似为一个线性化系统，在平衡点附近进行线性化处理，忽略高次项得到两轮小车的线性模型。优选地，本发明实施例中，利用拉格朗日函数法，对非线性模型在是竖直方向做近似线性化处理，得到两轮小车数学模型。

建立数学模型的具体过程如下：

建立数学模型之前提出部分假设：1)把两轮小车车体和两侧车轮近似为一个刚体；2)假设车体行进过程中，车轮始终与地面紧密接触，不发生滑移现象；3)认为地面坐标系为一个惯性坐标系。

分析两轮小车的运动模型，分别为在竖直方向上(z轴)车体绕轮轴前后摆动和水平面内沿x、y轴运动，依据小车运动的三个空间自由度角度建立数学模型。基于地面建立x-y二维坐标平面，小车车轴中点坐标视为机器人的实时位置，用(xm,ym)来表示。小车车体倾斜角指车体与竖直方向的夹角，小车位置角θ指车轴中点转过的角度，偏航角φ为车体前进方向与x轴正方向的夹角，可有左右两个车轮的转速差表示。

通过数学分析，得到

其中，xm,ym分别表示小车车轴中点在x-y二维坐标平面的坐标位置，zm表示小车车轴中点在竖直方向上(z轴)的高度；

相应地，以此方法依次推算出，左右车轮以及车体顶部对应于地面x-y二维坐标平面上的坐标表示。其中，θ＝(θl θr)/2，θl和θr分别表示左右两轮对应的编码器计算得到的旋转角度。φ＝R(θr-θl)/W，R表示车轮的半径，W表示左轮中轴到右轮中轴间的宽度。

步骤402、分析两轮小车模型，考虑对小车竖直方向平衡运动的控制和水平方向前进、后退以及转向运动的控制，选取车轮旋转角θ及∫θdt、车体转向角φ及车体倾斜角及七个变量作为系统的状态变量，建立系统的状态空间方程。

该步骤中，针对步骤401中提供的一种两轮小车模型，可以分析出两轮小车的车体倾斜角和小车位置角存在一定的耦合关系，而车体转向角相对独立，与车体倾斜角和位置角不相关。依据上述关系，可以将线性两轮小车系统解耦为直行模型和转向模型，依次选取两轮小车倾斜角和位置角以及车体转向角分别作为解耦子模型的基础状态变量。

由于本发明实施的目的是，设计一种可以实现两轮小车平衡与轨迹跟踪联合控制的控制器，故结合两轮小车倾斜角和位置角以及车体转向角以及三个变量的微分形式作为两轮小车系统的状态向量，建立系统的状态空间方程。经检验，该系统不稳定能控，为了实现更好的轨迹跟踪，本控制器在设计时，将两轮小车的位置角的积分项作为补充，建立新的系统状态变量，从而得到新的扩展状态矩阵和控制矩阵。

步骤403、构建两轮小车系统的7状态动态观测器，并依据外部定位系统输出的小车实际位置信息和内部传感器得到的状态变量信息分别求算出车体转向角，计算两个车体转向角之间的偏差，依据该差值是否超过安全阈值来决定是否对状态变量信息依据外部定位系统数据进行矫正。

该步骤中，设计信息融合动态观测器的具体实施方法是，首先依据针对设备中常见低频扰动，构建7状态动态观测器，GPIO(Genernal Purpose I/O，GPIO能够用于构建用于观测和控制的动态观测器)的具体结构形式见图5所示，其状态空间微分方程的描述为：

式中，分别表示观测器的状态估计和输出估计，所生成的残差信号r(t)为：式(3)中，w(t)为观测器的反馈补偿信号。与传统的观测器不同，为了更好的利用零点配置压制扰动d(t)对残差信号r(t)的影响，本发明的反馈补偿信号不再是通过比例反馈，即将r与一个数值增益矩阵K的乘积Kr作为反馈补偿信号，而是采用了一个具有积分过程的动态系统

作为反馈回路，生成反馈补偿信号v(t)。上式中，v(t)是新引入的反馈回路状态变量，K1,K2,K3,K4为待设计的实系数增益矩阵。定义状态误差向量e(t):

并构建一个新的状态变量联立式(3),(4),(5)，广义比例积分观测器闭环系统可以用下式描述：

式中，

该动态观测器的输入为控制器的控制输入和小车实际的输出量，通过配置观测器参数矩阵K1至扰动频率处、同时通过优化K2、K3、K4参数矩阵构建抑扰动态观测器，对传感器直接输出扩维得到的7个状态变量进行降扰优化变量信息。同时，依据外部定位系统输出的小车实际位置信息和内部传感器得到的状态变量信息分别求算出车体转向角，对比二者偏差大小来决定是否触发七个状态变量信息的矫正(这里外部定位系统信息是高精度的)，当偏差超过设定阈值时，动态观测器的实时状态输出就由外部定位系统得到的位置信息x、y依据公式(1)(2)求算得到的小车位置角、转向角及其微分、积分状态变量的信息，车体倾斜角及其微分形式的状态变量仍依据小车内部陀螺仪提供的数据求算，不参与矫正环节。

步骤404、设计两轮小车控制器，配置合适的Q阵和R阵，依据LQR算法求取K阵得到变量对应的PID参数作为相应的控制器参数。

该步骤中，结合LQR最优算法配置PID参数，核心的思想是通过寻找一个状态反馈控制矩阵K，使得输出良好的跟踪输入，并且使得定义的二次型目标能量函数取到最小值。其中，Q阵和R阵分别为状态变量和输入量的权重矩阵。本实施例提供的两轮小车车轮电机控制是通过控制输入电压来实现的，如图5所示，由于在本控制器设计中，两个车轮控制地位相同，所以在选取R阵为相应维数的单位阵，针对具体的控制小车实体，可以再配置相应合适的R阵。Q阵的配置方法同R阵相似，Q阵和R阵的的取值，决定了系统的动态性能，所以针对不同质量、种类的两轮小车，Q阵和R阵都需要调整，以针对不同的控制目标实现最优的控制效果。

设计出的控制器，依据输入的期望值与通过动态观测器以及信息融合后得到的实际状态变量信息计算得到相应的状态误差，并依据所述PID参数进行控制调节，最后生成控制输出PWM信号，传至两轮小车的左右车轮驱动电机，实现对目标轨迹的跟踪控制。

上述实施例中，在构建动态观测器时，采用了信息融合的方式，结合定位系统信息对小车轨迹控制进行实时监督与校正，提高了轨迹跟踪的精度。同时，本发明中的信息融合采用的是事件触发的矫正机制，非连续地矫正状态变量信息，仅在事件发生，也就是必要的时候才进行矫正，相比传统的定时触发的矫正机制，在确保矫正效果的基础上节省了通信带宽资源，同时也在一定程度上放宽了对定位信息系统的通信速率要求，贴合实际硬件设备间的非连续通信模式。在控制器的设计上，采用LQR与PID相结合的控制方式，用LQR算法配置PID参数缩短了PID算法的调参时间，在保证了系统稳定性的同时，提高了系统的快速性。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。