一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统及方法与流程

1.本发明一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统及方法，涉及到运动控制系统，涉及到电机调速领域。


背景技术：

2.随着电网建设的高速发展，电力线路经常需要跨越输电通道、高速公路、铁路等障碍物。在跨越施工中，为防止施工过程中导、地线意外坠落对车辆行人造成伤害，或引起被跨越输电线路发生短路故障，在跨越施工前必须进行线路封网作业。然而，传统封网作业主要分为人力飞车或搭设跨越架两种方式，均为人力作业，存在人身安全隐患，施工作业效率低，且需要高昂的施工费用。
3.若能研制出输电线路多功能作业车替代人工开展封网作业，便可有效解决上述问题，实现降低封网安全风险及封网施工费用，提高工作效率。输电线路多功能作业车若想走向实用，首先要解决智能运动控制系统这一关键性技术难题。目前，智能小车的运动控制系统大多数通过单一的传感设备进行信号的反馈实现对小车的控制，但是输电线路多功能作业车在代替人力进行封网过程中，将面临作业环境的复杂非线性和时变不确定性，要考虑速度、陡度、牵引力及多车同步等一系列问题，此时仅仅通过传统的运动控制系统将无法满足输电线路多功能作业车的运行需求。


技术实现要素：

4.为解决上述问题，本发明提出了一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统及方法，能够使得输电线路多功能作业车在复杂的非线性环境中，综合多变量进行反馈并智能调节运行速度，从而保证作业车对高精度及高性能的运行要求。
5.根据本技术的一个方面，提供了一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统，包括：速度采集模块，配置为采集多功能作业车的实际转速；陡度采集模块，配置为采集所述多功能作业车行驶导线的实际陡度；牵引力采集模块，配置为采集所述多功能作业车所受牵引力；数据处理模块，配置为根据所述实际陡度和所述牵引力，计算得到需求转速，且根据所述需求转速和所述实际转速，计算得到所述需求转速与所述实际转速的速度差值，并基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，输出用于调整伺服电机转速的控制信号，以调整所述多功能作业车的行驶速度。
6.根据本技术的另一个方面，手持控制面板，配置为输入所述多功能作业车的期望转速；其中，所述数据处理模块配置为根据所述期望转速和所述实际转速，计算得到所述期望转速与所述实际转速的速度差值，并基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，输出用于调整所述伺服电机转速的控制信号，以调整所述多功能作业车的行驶速度。
7.根据本技术的另一个方面，所述输电线路多功能作业车智能运动控制系统还包括：手持控制面板，配置为输入所述多功能作业车的期望转速；其中，所述数据处理模块配
置为根据所述期望转速和所述实际转速，计算得到所述期望转速与所述实际转速的速度差值，并基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，输出用于调整所述伺服电机转速的控制信号，以调整所述多功能作业车的行驶速度。
8.根据本技术的另一个方面，所述输电线路多功能作业车智能运动控制系统还包括：驱动电路模块，配置为接收所述数据处理模块输出的所述控制信号，并根据所述控制信号，输出驱动信号；主电路模块，配置为接收所述驱动信号，并输出相应的输出电压，以驱动所述多功能作业车的伺服电机运动；所述伺服电机，配置为根据所述输出电压运动；过流保护模块，配置为检测所述伺服电机的电流值，并传递数据至所述数据处理模块；其中，所述数据处理模块配置为若所述伺服电机的电流值大于额定电流值，则调整所述主电路模块的电源电压的pwm输出；且所述数据处理模块配置为在调整所述主电路模块的电源电压的pwm输出后，若所述伺服电机的电流值大于额定电流值，则控制所述多功能作业车停车，并控制报警装置启动。
9.根据本技术的另一个方面，所述数据处理模块选用stm32微处理器。
10.根据本技术的另一个方面，所述主电路模块包括：h桥电路拓扑结构，配置为接收所述驱动信号，以使h桥电路输出正负两种极性电压，从而驱动所述多功能作业车前进或后退。
11.根据本技术的另一个方面，所述速度采集模块包括：旋转编码器，配置为采集所述多功能作业车的实际转速，并传递数据至所述数据处理模块。
12.根据本技术的另一个方面，所述陡度采集模块包括：陀螺仪，配置为采集所述多功能作业车行驶导线的实际陡度，并传递数据至所述数据处理模块。
13.根据本技术的另一个方面，所述牵引力采集模块包括：拉力传感器，配置为采集所述多功能作业车所受牵引力，并传递数据至所述数据处理模块。
14.根据本技术的另一个方面，所述输电线路多功能作业车智能运动控制系统还包括：lora无线通信芯片，配置为与所述手持控制面板和所述多功能作业车通讯连接。
15.根据本技术的另一个方面，所述多功能作业车可实现多台同步运行；所述数据处理模块配置为若所述速度采集模块采集的多个所述多功能作业车的实际转速不同，则调整多个所述多功能作业车的转速，以使多个所述多功能作业车同步运动。
16.根据本技术的另一个方面，提供了一种输电线路多功能作业车智能运动控制方法，包括：采集所述多功能作业车的实际转速；采集多功能作业车行驶导线的实际陡度；采集所述多功能作业车所受牵引力；根据所述实际陡度和所述牵引力，计算得到需求转速；根据所述需求转速和所述实际转速，计算得到所述需求转速与所述实际转速的速度差值，并基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，输出用于调整伺服电机转速的控制信号，以调整所述多功能作业车的行驶速度。
17.根据本技术的另一个方面，提供了一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统，包含了伺服电机、数据处理模块，主电路模块，速度采集模块、陡度采集模块、牵引力采集模块、驱动电路模块、过流保护模块和手持控制面板。多模块集成的运动控制系统通过基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制器智能驱动输电线路多功能作业车，其具体步骤如下：步骤一：采用手持控制面板给定输电线路多功能作业车的期望转速，并传递至数
据处理模块；步骤二：由速度采集模块检测作业车实际转速，并传递至数据处理模块；步骤三：数据处理模块计算期望转速与实际转速的差值，通过基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，得出相应的控制信号；步骤四：控制信号通过驱动电路模块进行处理产生驱动信号，此时驱动信号通过控制主电路开关管使其产生相应的输出电压，从而驱动作业车电机完成指定运动。或者输电线路多功能作业车智能运动控制系统还可以进行如下步骤：步骤五：采用陡度采集模块检测作业车行驶导线的陡度，牵引力传感模块检测作业车所受牵引力大小，并传递至数据处理模块；步骤六：根据实际陡度和牵引力的大小进行作业车需求转速的实时更新；步骤七：数据处理模块计算需求转速与实际转速的差值，通过基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，得出相应的控制信号；步骤八：控制信号通过驱动电路模块进行处理产生驱动信号，此时驱动信号通过控制主电路开关管使其产生相应的输出电压，从而驱动作业车电机完成指定运动。
18.根据本技术的另一个方面，所述的数据处理模块采用stm32微处理器，主要进行整个控制系统的相关数据计算以及算法实现。
19.根据本技术的另一个方面，所述的主电路模块采用了h桥电路拓扑结构，通过驱动信号进行控制，可使h桥电路输出正负两种极性电压，从而驱动作业车实现前进和倒退两种模式。
20.根据本技术的另一个方面，所述的速度采集模块，是采用旋转编码器作为测速传感装置，通过检测作业车的实际转速并将其传递至数据处理模块。
21.根据本技术的另一个方面，所述的陡度采集模块，是采用陀螺仪作为陡度传感装置，通过检测作业车行驶导线的陡度并将其传递至数据处理模块。
22.根据本技术的另一个方面，所述的牵引力传感模块，是采用拉力传感器作为牵引力传感装置，通过检测作业车行驶过程中所受拉力并将其传递至数据处理模块。
23.根据本技术的另一个方面，所述的驱动电路模块，是接收数据处理模块所发出的控制信号并进行处理，将其转化为驱动信号，进而控制主电路开关管的通断。
24.根据本技术的另一个方面，所述的过流保护模块，是通过检测电机电流并传递至数据处理模块，当该电流值大于额定电流时，则调整主电路电源电压的pwm输出，若还不满足要求，则停车报警。
25.根据本技术的另一个方面，所述的手持控制面板，通过lora无线通信芯片实现与作业车无线通信，实现两者之间的数据传输，该面板可设定调节作业车行驶速度，并可显示作业车所受牵引力、导线陡度、电机电流等数据。
26.根据本技术的另一个方面，所述的一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统，可实现2
‑
4台车同步，当旋转编码器返回数据一致时，可智能调整各个作业车的转速，实现达到同步。
27.根据本技术的另一个方面，所述的基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法，其具体步骤如下：步骤一：bp神经网络初始化，确定bp神经网络结构，即设置输出层、隐含层和输出
层的节点个数，同时设定网络中所有权值、阈值的初始值选定学习速率，初始化网络输入向量和输出向量;步骤二：萤火虫算法初始化，设置萤火虫数目、最大吸引度、光吸收系数、步长因子，确定目标函数；步骤三：bp神经网络输入信号的确定，获取输电线路多功能作业车的给定速度v
i
和实际速度v
o
，并计算两者的差值e，将v
i
、v
o
和e作为输入信号输入至bp神经网络;步骤四：pid调节器调节系数的确定，通过神经网络算法进行由输入层至输出层的顺序计算，最终输出层所得输出量便为pid调节算法的三个调节系数k
p
、k
i
和k
d
，然后基于增量式pid算法得出控制信号，此时通过控制电源电压，使得输电线路多功能作业车电机开始调节转速；步骤五：bp神经网络的权值优化，基于萤火虫算法寻找全局最优值，当达到所要求的误差精度或者达到预先设定的最大迭代次数时便可结束寻优，此时利用萤火虫算法的输出结果便可优化更新神经网络中权值；步骤六：返回步骤二，继续神经网络学习，实现输电线路多功能作业车pid控制器调节系数的自适应调整。
28.根据本技术的另一个方面，所述的基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制方法，其中bp神经网络结构为3层，其中隐含层和输出层激活函数分别为正负对称的sigmoid函数f(x)和非负的sigmoid函数g(x)，其具体实现为：定义网络输入层的输入为：隐含层的输入和输出分别为：，式中，w
ij(2)
为输入层至隐含层的权重系数。
29.输出层输入和输出分别为：，式中，w
ij(3)
为隐含层至输出层的权重系数，n为隐含层节点数。
30.调节系数k
p
、k
i
和k
d
分别为：根据本技术的另一个方面，所述的基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制方法，其中采用萤火虫算法优化更新神经网络中权值、阈值。
31.根据本技术的另一个方面，所述的基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制方法，其中pid算法采用了增量式pid算法，其具体实现为：式中，。
32.pid调节模块输出的控制信号为：本发明的优点和积极效果在于：1、本技术提供的一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统，集成高精度伺服电机和多个传感装置，可根据行驶导线陡度和所受牵引力大小自动调整行驶速度，解决了
输电线路多功能作业车在复杂作业环境下的调速问题。
33.2、本技术提供的一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统，提出了基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法，克服了bp神经网络pid容易陷入局部最优的缺点，采用萤火虫算法进行全局寻优，保障pid参数的实时最优调整，实现了输电线路多功能作业车高质量的动、静态性能。
34.3、本技术提供的一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统，基于lora无线通信技术，通过手持控制面板便可实现对输电线路多功能作业车在高空、远距离、复杂电磁环境下的通信控制，同时可对作业车行驶速度、所受牵引力、导线陡度、电机电流等数据在线跟踪。
35.4、本技术提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法，其通过萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法，克服了bp神经网络pid容易陷入局部最优的缺点，采用萤火虫算法进行全局寻优，保障pid参数的实时最优调整，实现了输电线路多功能作业车高质量的动、静态性能。并且，可以根据行驶导线陡度和所受牵引力大小自动调整行驶速度，解决了输电线路多功能作业车在复杂作业环境下的调速问题。
附图说明
36.通过结合附图对本技术实施例进行更详细的描述，本技术的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本技术实施例一起用于解释本技术，并不构成对本技术的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
37.图1为本技术一示例性实施例提供的一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统构成示意图。
38.图2为本技术一示例性实施例提供的一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统结构框图。
39.图3为本技术一示例性实施例提供的三层bp神经网络结构图。
40.图4为本技术一示例性实施例提供的基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法流程图。
41.图5为本技术一示例性实施例提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法的流程示意图。
42.图6为本技术另一示例性实施例提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法的流程示意图。
43.图7为本技术另一示例性实施例提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法的流程示意图。
44.图8为本技术另一示例性实施例提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法的流程示意图。
45.图9为本技术一示例性实施例提供的数据处理模块的结构示意图。
具体实施方式
46.下面，将参考附图详细地描述根据本技术的示例实施例。显然，所描述的实施例仅
仅是本技术的一部分实施例，而不是本技术的全部实施例，应理解，本技术不受这里描述的示例实施例的限制。
47.图1为本技术一示例性实施例提供的一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统构成示意图。图2为本技术一示例性实施例提供的一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统结构框图。如图1和图2所示，本发明一种输电线路多功能作业车智能运动控制系统，包含了伺服电机、数据处理模块，主电路模块，速度采集模块、陡度采集模块、牵引力采集模块、驱动电路模块、过流保护模块和手持控制面板。多模块集成的运动控制系统通过基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制器智能驱动输电线路多功能作业车，其具体步骤如下：步骤一：采用手持控制面板给定输电线路多功能作业车的期望转速，并传递至数据处理模块；步骤二：由速度采集模块检测作业车实际转速，并传递至数据处理模块；步骤三：数据处理模块计算期望转速与实际转速的差值，通过基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，得出相应的控制信号；步骤四：控制信号通过驱动电路模块进行处理产生驱动信号，此时驱动信号通过控制主电路开关管使其产生相应的输出电压，从而驱动作业车电机完成指定运动。或者输电线路多功能作业车智能运动控制系统还可以进行如下步骤：步骤五：采用陡度采集模块检测作业车行驶导线的陡度，牵引力传感模块检测作业车所受牵引力大小，并传递至数据处理模块；步骤六：根据实际陡度和牵引力的大小进行作业车需求转速的实时更新；步骤七：数据处理模块计算需求转速与实际转速的差值，通过基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，得出相应的控制信号；步骤八：控制信号通过驱动电路模块进行处理产生驱动信号，此时驱动信号通过控制主电路开关管使其产生相应的输出电压，从而驱动作业车电机完成指定运动。
48.图3为本技术一示例性实施例提供的三层bp神经网络结构图。图4为本技术一示例性实施例提供的基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法流程图。如图3和图4所示，本发明将萤火虫算法引入bp神经网络pid控制算法当中，通过寻找全局最亮萤火虫的所属位置，便可得到全局最优解，继而调整神经网络各层之间的连接权值和阈值，有效避免局部最优问题，保证pid调节参数实时最优调整，实现输电线路多功能作业车具有高标准的控制性能，其具体步骤如下：步骤一：bp神经网络初始化，确定bp神经网络结构，即设置输出层、隐含层和输出层的节点个数，同时设定网络中所有权值、阈值的初始值选定学习速率，初始化网络输入向量和输出向量;步骤二：萤火虫算法初始化，设置萤火虫数目、最大吸引度、光吸收系数、步长因子，确定目标函数；步骤三：bp神经网络输入信号的确定，获取输电线路多功能作业车的给定速度v
i
和实际速度v
o
，并计算两者的差值e，将v
i
、v
o
和e作为输入信号输入至bp神经网络;步骤四：pid调节器调节系数的确定，通过神经网络算法进行由输入层至输出层的顺序计算，最终输出层所得输出量便为pid调节算法的三个调节系数k
p
、k
i
和k
d
，然后基于增
量式pid算法得出控制信号，此时通过控制电源电压，使得输电线路多功能作业车电机开始调节转速；步骤五：bp神经网络的权值优化，基于萤火虫算法寻找全局最优值，当达到所要求的误差精度或者达到预先设定的最大迭代次数时便可结束寻优，此时利用萤火虫算法的输出结果便可优化更新神经网络中权值；步骤六：返回步骤二，继续神经网络学习，实现输电线路多功能作业车pid控制器调节系数的自适应调整。
49.算法终止条件的选取必须同时兼顾算法的学习精度和速度，通常为达到所要求的适应度阈值或者达到预先设定的最大迭代次数。
50.图5为本技术一示例性实施例提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法的流程示意图。如图5所示，该输电线路多功能作业车智能运动控制方法可以包括：s210：采集多功能作业车的实际转速。
51.可以通过速度采集模块采集多功能作业的实际转速。
52.在一实施例中，速度采集模块可以包括旋转编码器，可以作为测速传感装置，采集多功能作业车的实际转速，并传递数据至数据处理模块。
53.s220：采集多功能作业车行驶导线的实际陡度。
54.可以通过陡度采集模块采集多功能作业车行驶导线的实际陡度。
55.在一实施例中，陡度采集模块可以包括陀螺仪，可以用于采集多功能作业车行驶导线的实际陡度，并传递数据至数据处理模块。
56.s230：采集多功能作业车所受牵引力。
57.可以通过牵引力采集模块采集多功能作业车所受的牵引力。
58.在一实施例中，牵引力采集模块可以包括拉力传感器，可以用于采集多功能作业车所受牵引力，并传递数据至数据处理模块。
59.s240：根据实际陡度和牵引力，计算得到需求转速。
60.可以通过数据处理模块执行步骤s240。可以根据行驶导线的实际陡度和所受牵引力大小自动调整计算多功能作业车的需求转速。
61.在一实施例中，数据处理模块可以选用stm32微处理器。
62.s250：根据需求转速和实际转速，计算得到需求转速与实际转速的速度差值，并基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，输出用于调整伺服电机转速的控制信号，以调整多功能作业车的行驶速度。
63.可以通过数据处理模块执行步骤s250。可以根据需求转速和实际转速调整多功能作业车的行驶速度，解决了输电线路多功能作业车在复杂作业环境下的调速问题。
64.本技术提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法，其通过萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法，克服了bp神经网络pid容易陷入局部最优的缺点，采用萤火虫算法进行全局寻优，保障pid参数的实时最优调整，实现了输电线路多功能作业车高质量的动、静态性能。并且可以根据行驶导线陡度和所受牵引力大小自动调整行驶速度，解决了输电线路多功能作业车在复杂作业环境下的调速问题。
65.图6为本技术另一示例性实施例提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法的流程示意图。如图6所示，该输电线路多功能作业车智能运动控制方法可以包括：
s260：获取多功能作业车的期望转速。
66.可以通过手势控制面板输入功能作业车的期望转速。
67.s270：获取多功能作业车的实际转速。
68.可以通过速度采集模块采集多功能作业的实际转速。
69.在一实施例中，速度采集模块可以包括旋转编码器，可以作为测速传感装置，采集多功能作业车的实际转速，并传递数据至数据处理模块。
70.s280：根据期望转速和实际转速，计算得到期望转速与实际转速之间的速度差值，并基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法进行计算，输出用于调整伺服电机转速的控制信号，以调整多功能作业车的行驶速度。
71.可以通过数据处理模块执行步骤s280。值得注意的是，基于萤火虫算法优化的bp神经网络pid控制算法，克服了bp神经网络pid容易陷入局部最优的缺点，采用萤火虫算法进行全局寻优，保障pid参数的实时最优调整，实现了输电线路多功能作业车高质量的动、静态性能。
72.图7为本技术另一示例性实施例提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法的流程示意图。在步骤s250之后，该输电线路多功能作业车智能运动控制方法还可以包括：s290：根据控制信号，输出驱动信号。
73.可以通过驱动电路模块执行步骤s290。驱动电路模块可以接收数据处理模块所发出的控制信号并进行处理，将其转化为驱动信号，进而控制主电路开关管的通断。
74.s300：根据驱动信号，输出相应的输出电压，以驱动多功能作业车的伺服电机运动。
75.可以通过主电路模块执行步骤s300，用于接收驱动信号，并输出相应的输出电压。
76.在一实施例中，主电路模块可以包括h桥电路拓扑结构，可以用于接收驱动信号，以使h桥电路输出正负两种极性电压，从而驱动多功能作业车前进或后退。
77.s310：控制伺服电机根据输出电压运动。
78.输出电压输出后，伺服电机可以进行对应的运动。
79.图8为本技术另一示例性实施例提供的输电线路多功能作业车智能运动控制方法的流程示意图。在步骤s280之后，该输电线路多功能作业车智能运动控制方法也可以包括：s290：根据控制信号，输出驱动信号。
80.可以通过驱动电路模块执行步骤s290。驱动电路模块可以接收数据处理模块所发出的控制信号并进行处理，将其转化为驱动信号，进而控制主电路开关管的通断。
81.s300：根据驱动信号，输出相应的输出电压，以驱动多功能作业车的伺服电机运动。
82.可以通过主电路模块执行步骤s300，用于接收驱动信号，并输出相应的输出电压。
83.在一实施例中，主电路模块可以包括h桥电路拓扑结构，可以用于接收驱动信号，以使h桥电路输出正负两种极性电压，从而驱动多功能作业车前进或后退。
84.s310：控制伺服电机根据输出电压运动。
85.输出电压输出后，伺服电机可以进行对应的运动。
86.图9为本技术一示例性实施例提供的数据处理模块的结构示意图。该数据处理模块可以是第一设备和第二设备中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备，该单机设备
可以与第一设备和第二设备进行通信，以从它们接收所采集到的输入信号。
87.如图9所示，数据处理模块10包括一个或多个处理器11和存储器12。
88.处理器11可以是中央处理单元（cpu）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制数据处理模块10中的其他组件以执行期望的功能。
89.存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（ram）和/或高速缓冲存储器（cache）等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器（rom）、硬盘、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行程序指令，以实现上文的本技术的各个实施例的方法以及/或者其他期望的功能。在计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
90.在一个示例中，数据处理模块10还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构（未示出）互连。
91.在该数据处理模块是单机设备时，该输入装置13可以是通信网络连接器，配置为从第一设备和第二设备接收所采集的输入信号。
92.此外，该输入装置13还可以包括例如键盘、鼠标等等。
93.该输出装置14可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出装置14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
94.当然，为了简化，图9中仅示出了该数据处理模块10中与本技术有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，数据处理模块10还可以包括任何其他适当的组件。
95.计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术实施例操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
96.计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd
‑
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
97.为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本技术的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。