一种导航路径规划方法、装置、设备以及可读存储介质与流程

1.本发明涉及智能设备领域，尤其涉及一种导航路径规划方法、装置、设备以及可读存储介质。


背景技术：

2.在抗击新冠疫情的工作中，环境的消毒是从源头减小病毒感染的机率，保障人员安全的重要措施，大大降低人员接触带来的交叉感染风险。由于新冠病毒的特殊性，不仅要对室内外的地面、墙壁、家具等进行全方位的立体消杀，而且要保持每天一至两次的频率，工作量很大，有安全风险，消毒剂和紫外线对人体都有一定的危害。
3.从目前来看，最紧急的消杀场所是人员密集地方，如社区、医院等公共机构，在这些地方进行消杀，现如今一般采用人工进行消杀作业，但是此方式会增加工作人员的劳动量以及感染风险。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种导航路径规划方法、装置、设备以及可读存储介质，具有至少解决上述技术问题。
5.本发明一方面提供一种导航路径规划方法，用于移动消杀设备，所述方法包括：获取所述移动消杀设备周围的多个环境信息；基于多个所述环境信息，生成当前区域地图；基于所述当前区域地图和预设消杀区域，确定所述移动消杀设备的定位信息以及行径路线；基于所述定位信息和行径路线，对所述移动消杀设备发送导航任务信息，以驱使所述移动消杀设备实时作出行驶动作。
6.在一可实施方式中，所述基于所述当前区域地图和预设消杀区域，确定所述移动消杀设备的定位信息以及行径路线，包括：根据所述当前区域地图，确定所述移动消杀设备在所述当前区域地图中的全局位置；以所述全局位置为基点，分段计算可行进路线方向；根据分段计算的可行进路线方向，探索未知区域；在完成对所述未知区域探索的情况下，确定所述移动消杀设备的行径路线。
7.在一可实施方式中，所述导航任务信息包括姿态、导航方式、移动速度以及导航轨迹跟踪。
8.在一可实施方式中，所述移动速度的确定方式为：获取所述移动消杀设备与障碍物的距离；基于所述距离，确定所述移动消杀设备的基准速度；基于所述基准速度，确定所述移动消杀设备的移动速度。
9.在一可实施方式中，所述移动消杀设备在充电房进行后退导航的状态下，所述方法还包括：根据所述充电房内的预设标志物，确定所述移动消杀设备的定位信息；将所述移动消杀设备的位姿通过齐次坐标变换矩阵变换到全局坐标系；基于所述全局坐标系，确定所述移动消杀设备的当前位姿。
10.本发明另一方面提供一种导航路径规划装置，用于移动消杀设备，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取所述移动消杀设备周围的多个环境信息；区域生成模块，用于基于多个所述环境信息，生成当前区域地图；信息处理模块，用于基于所述当前区域地图和预设消杀区域，确定所述移动消杀设备的定位信息以及行径路线；驱动控制模块，用于基于所述定位信息和行径路线，对所述移动消杀设备发送导航任务信息，以驱使所述移动消杀设备实时作出行驶动作。
11.在一可实施方式中，所述信息处理模块具体用于：根据所述当前区域地图，确定所述移动消杀设备在所述当前区域地图中的全局位置；以所述全局位置为基点，分段计算可行进路线方向；根据分段计算的可行进路线方向，探索未知区域；在完成对所述未知区域探索的情况下，确定所述移动消杀设备的行径路线。
12.在一可实施方式中，所述移动消杀设备在充电房进行后退导航的状态下，所述装置还包括：根据所述充电房内的预设标志物，确定所述移动消杀设备的定位信息；将所述移动消杀设备的位姿通过齐次坐标变换矩阵变换到全局坐标系；基于所述全局坐标系，确定所述移动消杀设备的当前位姿。
13.本发明另一方面提供一种信息交互设备，所述设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储指令，所述指令用于控制所述处理器进行操作以执行时实现任一项所述的导航路径规划方法。
14.本发明另一方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行上述任一项所述的导航路径规划方法。
15.在本发明实施例中，通过移动消杀设备周围的多个环境信息生成当前区域地图，基于当前区域地图和预设消杀区域，确定移动消杀设备的定位信息以及行径路线，最后对移动消杀设备发送导航任务信息，以驱使移动消杀设备实时作出行驶动作，可使机器人代替人类进行消杀工作，以减少人类感染病毒的几率。
附图说明
16.通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：
17.在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
18.图1为本发明实施例一种导航路径规划方法的实现流程示意图；
19.图2为本发明实施例针对轮式底盘机器人的智能导航路径规划系统的设计原理框图；
20.图3为本发明实施例针对轮式底盘机器人导航的选件工作流程图；
21.图4本发明实施例针对履带式底盘机器人的智能导航路径规划系统的设计原理框图；
22.图5本发明实施例针对履带式底盘机器人的导航软件的整体架构图；
23.图6本发明实施例针对履带式底盘机器人的机器人实时定位四种地图形式；
24.图7本发明实施例针对一种导航路径规划方法的结构组成示意图。
具体实施方式
25.为使本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域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。
26.本发明一方面提供一种导航路径规划方法，用于移动消杀设备，方法包括：
27.步骤101，获取移动消杀设备周围的多个环境信息；
28.步骤102，基于多个环境信息，生成当前区域地图；
29.步骤103，基于当前区域地图和预设消杀区域，确定移动消杀设备的定位信息以及行径路线；
30.步骤104，基于定位信息和行径路线，对移动消杀设备发送导航任务信息，以驱使移动消杀设备实时作出行驶动作。
31.本实施例中，移动消杀设备具体为用于对预设消杀区域进行杀毒灭菌的设备，可以是机器人，机器人的底盘优选为履带式或者轮式。
32.在步骤101中，环境信息具体为用于构建基础地图的建图信息，可以通过传感器模块对移动消杀设备周围进行扫描获取，传感器模块具体包括激光雷达、测距模块、双目机器视觉元件以及环绕摄像头，其中，激光雷达为2d激光雷达或3d激光雷达；测距模块包括激光测距模块、超声波测距模块以及图像测距模块，其中超声波测距模块安装在底层驱动模块上。
33.在步骤102中，当前区域地图具体是以移动消杀设备为中心的区域地图，其中区域大小为预先根据实际应用情况设定，该步骤可通过导航软件进行实现。当前区域地图的具体确定方式为：
34.借助以构建的地图构建软件对多种环境信息融合，并采用地图构建技术构建当前区域地图。
35.在步骤103中，该步骤由机器人控制模块执行，移动消杀设备的定位信息以及行径路线的具体确定方式为：
36.根据当前区域的地图，实现当前区域的全局定位，确定机器人的全局位置；以全局位置为基点，分段计算可行进路线方向，根据分段计算的可行进路线方向探索未知区域；
37.不断重复上述步骤，完成对未知区域的探索，包括对非常态路面环境下的合理路径规划，在非常态路面环境下准确合理判断行进路线并根据实际自主定位和导航实时修正优化行径路径。针对履带式底盘的机器人，另外还需分析机器人的越障爬坡能力。
38.在步骤104中，该步骤由机器人运动模块执行，导航任务信息具体包括姿态、导航方式、移动速度以及导航轨迹跟踪，其中导航方式包括前向直线导航、后退直线导航以及基于反步法的轨迹跟踪控制导航。
39.由此，通过移动消杀设备周围的多个环境信息生成当前区域地图，基于当前区域地图和预设消杀区域，确定移动消杀设备的定位信息以及行径路线，最后对移动消杀设备发送导航任务信息，以驱使移动消杀设备实时作出行驶动作，可使机器人代替人类进行消杀工作，以减少人类感染病毒的几率。
40.进一步的，对于具有轮式底盘的机器人，执行消杀任务的过程包括：机器人控制模
块接收到下发的导航任务后根据导航任务信息开始启动消杀任务，导航任务信息中包括目标区域的位姿以及导航方式，如果选择轨迹跟踪导航，还需要确定要跟踪的轨迹；机器人控制模块在一个固定控制周期里，根据机器人当前的姿态、速度以及预先设定的对机器人行进过程的参数经过机器人控制模块生成指令下发给底层驱动模块，其中底层驱动模块位于机器人控制模块下，用于计算生成移动消杀设备的定位信息、导航方式以及跟踪轨迹的控制指令。
41.对于具有履带式底盘的机器人，导航软件采用的控制算法逻辑为：定位与地图构建技术算法的计算结果为基础，根据测距单元测量的数据，结合激光雷达驱动的激光数据信息和底层驱动模块的超声波数据信息定位全局位置、避障传感器的信号、运动速度、驱动电机的编码器信息，将信息和预定义路径信息同时发送给导航软件，从而确定机器人下一时刻需要完成的转弯动作，发送指令给转弯电机转动一定的角度，使机器人回到预定义路径上，机器人时刻修正自身全局位置，调整位姿，最终到达目的地。
42.机器人控制模块的控制算法逻辑为：以定位与地图构建技术算法的计算结果为基础，根据测距传感器测量的数据，结合激光雷达驱动的激光数据信息和底层驱动模块的超声波数据信息定位全局位置、避障传感器的信号、运动速度、驱动电机的编码器信息，将信息和预定义路径信息同时发送给控制器，从而确定机器人下一时刻需要完成的转弯动作，发送指令给转弯电机转动一定的角度，使机器人回到预定义路径上，机器人时刻修正自身全局位置，调整位姿，最终到达目的地。
43.通过雷达数据采用定位与地图构建技术算法构建当前区域的地图包括：栅格地图、特征地图、直接表征法以及拓扑地图，并采用测距单元得到周围环境信息，以更正机器人的位置，测距单元包括激光测距、超声波测距以及图像测距，激光测距包括采用2d或3d激光雷达，激光测距对不同时刻两片点云进行匹配与比对，根据点云中包含的几何关系计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，从而对机器人自身进行定位。
44.在一可实施方式中，移动速度的确定方式为：
45.获取移动消杀设备与障碍物的距离；
46.基于距离，确定移动消杀设备的基准速度；
47.基于基准速度，确定移动消杀设备的移动速度。
48.本实施例中，上述所提到的移动速度的确定方式为：
49.通过自主导航软件接收激光雷达驱动的激光数据信息和底层驱动模块的超声波数据信息，以计算和判断障碍物的距离。
50.根据此距离生成一个基准速度，以控制机器人控制模块的输出速度，其中基准速度与输出速度之间设有固定比例。
51.在一可实施方式中，移动消杀设备在充电房进行后退导航的状态下，方法还包括：
52.根据充电房内的预设标志物，确定移动消杀设备的定位信息；
53.将移动消杀设备的位姿通过齐次坐标变换矩阵变换到全局坐标系；
54.基于全局坐标系，确定移动消杀设备的当前位姿。
55.本实施例中，当机器人在充电房进行后退导航时，开启充电房定位功能，直接根据充电房内的标识物来定位，给出准确的定位信息，定位功能对应的定位信息是基于激光雷达到充电房的位置姿态坐标，即局部坐标系中，将机器人的位姿通过齐次坐标变换矩阵变
换到全局坐标系下，为机器人提供统一的导航坐标系，导航软件基于二维栅格地图进行环境建模，并根据行驶的路线以及消杀任务，在栅格图的基础上通过人工部署来构造拓扑图；当下达消杀任务时，根据要消杀的任务点，在拓扑图上基于lkh算法规划路径从而获得最优行驶路线；基于amcl算法定位，结合二维栅格地图以及激光和测距模块数据，输出机器人当前的位姿。
56.结合图2
‑
图6所示，整个消杀执行过程为：
57.参见图2，为针对轮式底盘机器人的智能导航路径规划系统的设计原理框图。通过激光雷达获取雷达数据，根据雷达数据采用slam定位与地图构建技术算法构建当前区域的地图，然后通过多次机器学习提前构建消杀区域全局3d地图信息，以此消杀区域全局3d地图信息为重要基础，制定消杀任务点和消杀任务等指令，系统根据线路规划算法、导航算法和机器人控制算法执行消杀任务。视频图像机器学习模型需要大量的视频/图片数据进行提前机器学习以提高识别准确率。轮式智能化导航以slam(定位与地图构建)算法、线路规划算法、导航算法、机器人控制算法为重要基础建设系统，后台算法的侧重点是环境的提前自我机器学习过程。
58.参见图3，导航软件接收到下发的导航任务后开始启动。导航任务信息中主要包括目标点的位姿以及导航方式如果选择轨迹跟踪导航，还需要给出要跟踪的轨迹。导航软件选择对应的控制器后就开始执行，在一个固定控制周期里，根据机器人当前的姿态、速度以及设定的一些参数经过控制器生成v和w指令下发给底层驱动模块。同时导航软件会接受激光雷达驱动的激光数据信息和底层驱动模块的超声波数据信息，来判断障碍物的距离，根据此距离生成一个速度基准以影响控制器的输出速度。
59.当机器人在充电房进行后退导航时，会开启充电房定位功能，此时的定位信息由于是在局部坐标系充电房的定位信息基于激光雷达到充电房的位置姿态坐标下的，所以此时将机器人位姿通过齐次坐标变换矩阵变换到全局坐标系下，从而为机器人提供一个统一的导航坐标系，方便机器人的导航针对变电站环境的实际情况，实现了基于二维栅格地图的环境建模，并根据行驶的路线以及消杀任务，在栅格图的基础上通过人工部署来构造拓扑图；为了寻找最优行驶路线，当下达消杀任务时，根据要消杀的任务点，在拓扑图上基于lkh算法规划路径；使用amcl算法来定位，结合已有的二维栅格地图以及激光和里程计数据，输出机器人当前的位姿，另外当机器人处于充电房，需要对充电桩充电时，直接根据充电房内的标识物来定位，给出较为准确的定位信息；为了应对不同条件下的导航需求，根据机器人实际的导航路线，设计三种导航方式，前向直线导航、后退直线导航、以及基于反步法的轨迹跟踪控制导航。
60.管理段系统功能有如下几点：
61.1、自制定消杀计划：机器人定时自动开始消杀
62.2、设置消杀预设点：调整机器人行驶路线，控制机器人消杀时间
63.3、自动消杀切换至手动控制，可手动操控机器人运动，用以应对极端情况
64.视频智能识别采用机器学习方案，主要分为道路识别和仪表识别。
65.1、针对具体道路进行智能训练，提高道路和障碍物识别准确度
66.模拟人眼观察逻辑，智能识别道路。与双目视觉进行融合，进行视觉避障。达到有效识别车辆、行人等动态障碍。与gps配合使用，可应用于复杂环境的定位导航。
67.2、针对具体表盘需要进行一定的训练，提高系统的仪表指数的识别准确度。
68.3、针对环境的光线等影响具有一定的抗干扰能力，例如反光下的识别；针对环境噪声、仪表盘自身倾斜等状况具有较好的鲁棒性。
69.参见图4
‑
6，针对履带式底盘机器人的智能导航路径规划系统的设计思路为：
70.机器人进入到未知区域，根据雷达数据采用slam定位与地图构建技术算法构建当前区域的地图，实现当前区域的全局定位，确定机器人的全局位置，并以此位置为基点，自动计算可行进路线方向，计算可行进路线方向算法以探索未知区域为优先考虑。
71.重复以上过程，快速完成未知区域的探索。后台算法的重点是探索过程中对非常态路面环境下的合理路径规划和导航算法中针对履带式底盘机器人越障爬坡等能力在非常态路面环境下准确合理判断行进路线并根据实际自主定位和导航实时修正优化路径。
72.通过雷达数据slam定位与地图构建技术算法来构建当前区域的地图，机器人在地图中的行进决策方法有四种：栅格地图、特征地图、直接表征法以及拓扑地图。在此应用场景下使用拓扑地图。拓扑地图是一种相对更加抽象的地图形式，它把室内环境表示为带结点和相关连接线的拓扑结构图，其中结点表示环境中的重要位置点(拐角、门、电梯、楼梯等)，边表示结点间的连接关系，如走廊等。这种方法只记录所在环境拓扑链接关系，这类地图一般是由前几类地图通过相关算法提取得到。履带式底盘机器人进入到未知区域时，就会先建立拓扑地图。在机器人实时定位问题中，由于通过机器人运动估计得到的机器人位置信息通常具有较大的误差，还需要使用测距单元得到的周围环境信息更正机器人的位置。常见的测距单元包括激光测距、超声波测距以及图像测距三种。其中，凭借激光良好的指向性和高度聚焦性，激光雷达已经成为移动机器人的核心传感器，同时它也是目前最可靠、最稳定的定位技术。
73.激光slam采用2d或3d激光雷达也叫单线或多线激光雷达，激光雷达的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。通常，激光slam系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。
74.激光雷达测距比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，点云的处理也比较容易。同时，点云信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光slam理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。
75.控制算法是自主导航的核心内容，slam/线路规划算法的计算结果是自主导航的基础，最终实现自主导航首选需要获得各个传感器测量的数据，需要结合雷达定位的全局位置、避障传感器的信号、运动速度、驱动电机的编码器信息等。将这些信息和预定义路径信息一起发送给控制系统，从而确定机器人下一时刻需要完成的转弯动作。最后发送指令给转弯电机转动一定的角度，使机器人回到预定义路径上，机器人时刻修正自身全局位置，调整位姿，最终到达目的地。
76.导航软件，包括自主导航系统以及统一控制系统，采用slam定位于地图构建算法、线路规划算法、导航算法、机器人控制算法以及后台视频图像机器学习模型使得机器人能够自主导航；包含开发自主导航系统和统一控制系统，一方面满足底盘和搭载模块化设备快速融入统一控制系统。另一方面实现机器人路线规划、自主导航、躲避障碍、自动停位和完成定点消杀任务。实现非常态环境/非正常路面下自主导航，在同方位同姿态情况下重复
导航定位误差≤20mm，并进行第三方测试。
77.本发明另一方面提供一种导航路径规划装置，用于移动消杀设备，装置包括：
78.信息获取模块201，用于获取移动消杀设备周围的多个环境信息；
79.区域生成模块202，用于基于多个环境信息，生成当前区域地图；
80.信息处理模块203，用于基于当前区域地图和预设消杀区域，确定移动消杀设备的定位信息以及行径路线；
81.驱动控制模块204，用于基于定位信息和行径路线，对移动消杀设备发送导航任务信息，以驱使移动消杀设备实时作出行驶动作。
82.本实施例中，移动消杀设备具体为用于对预设消杀区域进行杀毒灭菌的设备，可以是机器人，机器人的底盘优选为履带式或者轮式。
83.在信息获取模块201中，环境信息具体为用于构建基础地图的建图信息，可以通过传感器模块对移动消杀设备周围进行扫描获取，传感器模块具体包括激光雷达、测距模块、双目机器视觉元件以及环绕摄像头，其中，激光雷达为2d激光雷达或3d激光雷达；测距模块包括激光测距模块、超声波测距模块以及图像测距模块，其中超声波测距模块安装在底层驱动模块上。
84.在区域生成模块202中，当前区域地图具体是以移动消杀设备为中心的区域地图，其中区域大小为预先根据实际应用情况设定，该步骤可通过导航软件进行实现。当前区域地图的具体确定方式为：
85.借助以构建的地图构建软件对多种环境信息融合，并采用地图构建技术构建当前区域地图。
86.在信息处理模块203中，该步骤由机器人控制模块执行，移动消杀设备的定位信息以及行径路线的具体确定方式为：
87.根据当前区域的地图，实现当前区域的全局定位，确定机器人的全局位置；以全局位置为基点，分段计算可行进路线方向，根据分段计算的可行进路线方向探索未知区域；
88.不断重复上述步骤，完成对未知区域的探索，包括对非常态路面环境下的合理路径规划，在非常态路面环境下准确合理判断行进路线并根据实际自主定位和导航实时修正优化行径路径。针对履带式底盘的机器人，另外还需分析机器人的越障爬坡能力。
89.在驱动控制模块204中，该步骤由机器人运动模块执行，导航任务信息具体包括姿态、导航方式、移动速度以及导航轨迹跟踪，其中导航方式包括前向直线导航、后退直线导航以及基于反步法的轨迹跟踪控制导航。
90.由此，通过移动消杀设备周围的多个环境信息生成当前区域地图，基于当前区域地图和预设消杀区域，确定移动消杀设备的定位信息以及行径路线，最后对移动消杀设备发送导航任务信息，以驱使移动消杀设备实时作出行驶动作，可使机器人代替人类进行消杀工作，以减少人类感染病毒的几率。
91.在一可实施方式中，移动消杀设备在充电房进行后退导航的状态下，装置还包括：
92.根据充电房内的预设标志物，确定移动消杀设备的定位信息；
93.将移动消杀设备的位姿通过齐次坐标变换矩阵变换到全局坐标系；
94.基于全局坐标系，确定移动消杀设备的当前位姿。
95.本实施例中，当机器人在充电房进行后退导航时，开启充电房定位功能，直接根据
充电房内的标识物来定位，给出准确的定位信息，定位功能对应的定位信息是基于激光雷达到充电房的位置姿态坐标，即局部坐标系中，将机器人的位姿通过齐次坐标变换矩阵变换到全局坐标系下，为机器人提供统一的导航坐标系，导航软件基于二维栅格地图进行环境建模，并根据行驶的路线以及消杀任务，在栅格图的基础上通过人工部署来构造拓扑图；当下达消杀任务时，根据要消杀的任务点，在拓扑图上基于lkh算法规划路径从而获得最优行驶路线；基于amcl算法定位，结合二维栅格地图以及激光和测距模块数据，输出机器人当前的位姿。
96.本发明另一方面提供一种信息交互设备，设备包括存储器和处理器；
97.存储器用于存储指令，指令用于控制处理器进行操作以执行时实现任一项的导航路径规划方法。
98.在本发明实施例中计算机可读存储介质包括一组计算机可执行指令，当指令被执行时用于，获取移动消杀设备周围的多个环境信息；基于多个环境信息，生成当前区域地图；基于当前区域地图和预设消杀区域，确定移动消杀设备的定位信息以及行径路线；基于定位信息和行径路线，对移动消杀设备发送导航任务信息，以驱使移动消杀设备实时作出行驶动作。
99.本发明另一方面提供一种可读存储介质，存储介质包括一组计算机可执行指令，当指令被执行时用于执行任一项的导航路径规划方法。
100.在本发明实施例中计算机可读存储介质包括一组计算机可执行指令，当指令被执行时用于，获取移动消杀设备周围的多个环境信息；基于多个环境信息，生成当前区域地图；基于当前区域地图和预设消杀区域，确定移动消杀设备的定位信息以及行径路线；基于定位信息和行径路线，对移动消杀设备发送导航任务信息，以驱使移动消杀设备实时作出行驶动作。
101.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“一些示例”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。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
102.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
103.以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。