一种机器人导航方法及装置与流程

1.本技术涉及机器人技术领域，尤其涉及一种机器人导航方法及装置。


背景技术：

2.中国是温室种植的大国，截止2020年，我国温室面积已突破210万公顷。同时，机器人在温室的巡检、采摘、喷药等环节的运用也越来越广泛。在温室中作业的机器人如果缺乏高效且准确的导航系统将会导致机器人在运行过程中碾压菜垄，或者在局部陷入死区而原地停止运行等故障。
3.传统的导航系统，一般以激光导航为主，但其定位精度一般在正负5cm左右，由于定位精度不高，常需要结合其他方式实现精准定位。目前，常用的方式是，结合激光导航与磁条完成整个激光导航过程。然而，通过结合激光导航与磁条进行导航的方式，前期需要在地面进行大量铺设磁条的工作，不仅会增加材料成本和人工成本，有时甚至会对地面设施造成一定程度的破坏。


技术实现要素：

4.本技术实施例的目的在于提供一种机器人导航方法及装置，以解决通过结合激光导航与磁条的方式完成导航过程存在成本高的问题。
5.具体技术方案如下：
6.第一方面，提供了一种机器人导航方法，所述方法包括：
7.获取机器人对应的目标路径，所述目标路径包括至少一个矫正路径点及所述矫正路径点对应的第一位姿；
8.当所述机器人移动至任一所述矫正路径点对应的位置范围内时，通过所述机器人携带的拍摄装置拍摄所述位置范围内的二维码，得到第一图像；
9.基于所述第一图像确定所述机器人的当前位姿；
10.基于所述第一位姿和所述当前位姿确定所述机器人的移动策略。
11.可选地，所述基于所述第一图像确定所述机器人的当前位姿，包括：
12.获取所述拍摄装置拍摄所述第一图像的拍摄信息；
13.解析所述第一图像中的二维码信息，得到所述二维码的位置和所述二维码的朝向角；
14.基于所述拍摄信息确定所述机器人相对于所述二维码的相对位置和相对角度；
15.基于所述二维码的位置、所述二维码的朝向角、所述相对位置及所述相对角度，确定所述机器人的当前位姿。
16.可选地，所述当前位姿包括：当前位置和当前姿态；
17.所述基于所述二维码的位置、所述二维码的朝向角、所述相对位置及所述相对角度，确定所述机器人的当前位姿，包括：
18.基于所述二维码的位置和所述相对位置，确定所述机器人的当前位置，以及，基于
所述相对角度和所述二维码的朝向角，确定所述机器人的当前姿态。
19.可选地，所述基于所述第一位姿和所述当前位姿确定所述机器人的移动策略，包括：
20.确定所述当前位姿和所述第一位姿是否符合预设条件；
21.在所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件时，控制所述机器人由所述当前位姿移动至所述第一位姿；
22.在所述当前位姿和所述第一位姿不符合预设条件时，确定下一矫正路径点对应的第二位姿，并控制所述机器人由所述当前位姿移动至所述第二位姿。
23.可选地，所述第一位姿包括第一位置和第一姿态，所述当前位姿包括当前位置和当前姿态，
24.所述确定所述当前位姿和所述第一位姿是否符合预设条件，包括：
25.确定所述第一位置和所述当前位置的距离，并判断所述当前姿态和所述第一姿态是否一致；
26.在所述距离大于或等于预设距离阈值时，确定所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件，
27.或，
28.在所述距离为零，且，所述当前姿态和所述第一姿态不一致时，确定所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件。
29.可选地，在所述距离大于零，且，所述距离小于预设距离阈值时，确定所述当前位姿和所述第一位姿不符合预设条件。
30.可选地，所述目标路径还包括至少一个转折路径点，所述方法还包括：
31.当所述机器人移动至任一所述转折路径点的位置范围时，确定所述机器人所处位置，以及，确定所述转折路径点对应的下一转折路径点；
32.利用所述拍摄装置拍摄所述机器人所处位置的第二图像；
33.基于所述第二图像确定所述机器人所处环境中的障碍物信息；
34.基于所述机器人所处位置、所述障碍物信息和所述下一转折路径点的位置确定转弯策略；
35.控制所述机器人按照所述转弯策略进行转弯。
36.第二方面，提供了一种机器人导航装置，所述装置包括：
37.获取模块，用于获取机器人对应的目标路径，所述目标路径包括至少一个矫正路径点及所述矫正路径点对应的第一位姿；
38.拍摄模块，用于当所述机器人移动至任一所述矫正路径点对应的位置范围内时，通过所述机器人携带的拍摄装置拍摄所述位置范围内的二维码，得到第一图像；
39.第一确定模块，用于基于所述第一图像确定所述机器人的当前位姿；
40.第二确定模块，用于基于所述第一位姿和所述当前位姿确定所述机器人的移动策略。
41.可选地，所述第一确定模块，具体用于：
42.获取所述拍摄装置拍摄所述第一图像的拍摄信息；
43.解析所述第一图像中的二维码信息，得到所述二维码的位置和所述二维码的朝向
角；
44.基于所述拍摄信息确定所述机器人相对于所述二维码的相对位置和相对角度；
45.基于所述二维码的位置、所述二维码的朝向角、所述相对位置及所述相对角度，确定所述机器人的当前位姿。
46.可选地，所述当前位姿包括：当前位置和当前姿态；
47.所述所述第一确定模块，还用于：
48.基于所述二维码的位置和所述相对位置，确定所述机器人的当前位置，以及，基于所述相对角度和所述二维码的朝向角，确定所述机器人的当前姿态。
49.可选地，所述第二确定模块，具体用于：
50.确定所述当前位姿和所述第一位姿是否符合预设条件；
51.在所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件时，控制所述机器人由所述当前位姿移动至所述第一位姿；
52.在所述当前位姿和所述第一位姿不符合预设条件时，确定下一矫正路径点对应的第二位姿，并控制所述机器人由所述当前位姿移动至所述第二位姿。
53.可选地，所述第一位姿包括第一位置和第一姿态，所述当前位姿包括当前位置和当前姿态，
54.所述所述第二确定模块，还用于：
55.确定所述第一位置和所述当前位置的距离，并判断所述当前姿态和所述第一姿态是否一致；
56.在所述距离大于或等于预设距离阈值时，确定所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件，
57.或，
58.在所述距离为零，且，所述当前姿态和所述第一姿态不一致时，确定所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件。
59.可选地，所述所述第二确定模块，还用于：
60.在所述距离大于零，且，所述距离小于预设距离阈值时，确定所述当前位姿和所述第一位姿不符合预设条件。
61.可选地，所述目标路径还包括至少一个转折路径点，所述装置还包括控制模块，所述控制模块，用于：
62.当所述机器人移动至任一所述转折路径点的位置范围时，确定所述机器人所处位置，以及，确定所述转折路径点对应的下一转折路径点；
63.利用所述拍摄装置拍摄所述机器人所处位置的第二图像；
64.基于所述第二图像确定所述机器人所处环境中的障碍物信息；
65.基于所述机器人所处位置、所述障碍物信息和所述下一转折路径点的位置确定转弯策略；
66.控制所述机器人按照所述转弯策略进行转弯。
67.第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
68.存储器，用于存放计算机程序；
69.处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一所述的方法步骤。
70.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一所述的方法步骤。
71.第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的机器人导航方法。
72.本技术实施例有益效果：
73.本技术实施例提供了一种机器人导航方法及装置，本技术通过，首先，获取机器人对应的目标路径，所述目标路径包括至少一个矫正路径点及所述矫正路径点对应的第一位姿；然后，当所述机器人移动至任一所述矫正路径点对应的位置范围内时，通过所述机器人携带的拍摄装置拍摄所述位置范围内的二维码，得到第一图像；然后，基于所述第一图像确定所述机器人的当前位姿；最后，基于所述第一位姿和所述当前位姿确定所述机器人的移动策略。
74.即，通过本技术，可以在机器人移动过程中，利用预先在移动路线中设置的二维码进行精准定位，从而提高定位精度，进而确定机器人的移动策略，从而实现精准导航，并且，利用二维码实现精准定位具有成本低，且，容易实现的优点。
75.当然，实施本技术的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
76.为了更清楚地说明本技术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作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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。
77.图1为本技术实施例提供的一种机器人导航方法的流程图；
78.图2为本技术另一实施例提供的一种机器人导航方法的流程图；
79.图3为本技术另一实施例提供的一种机器人导航方法的流程图；
80.图4为本技术实施例提供的一种机器人导航装置的结构示意图；
81.图5为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
82.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
83.由于，目前通过结合激光导航与磁条进行导航的方式，前期需要在地面进行大量铺设磁条的工作，不仅会增加材料成本和人工成本，有时甚至会对地面设施造成一定程度的破坏。为此，本技术实施例提供了一种机器人导航方法，可以应用于机器人控制。
84.下面将结合具体实施方式，对本技术实施例提供的一种机器人导航方法进行详细的说明，如图1所示，具体步骤如下：
85.s101，获取机器人对应的目标路径，所述目标路径包括至少一个矫正路径点及所述矫正路径点对应的第一位姿。
86.本技术实施例提供的机器人导航方法可以应用于机器人导航控制器中，用于控制机器人移动。
87.在本技术实施例中，预先在环境地图以及用户在该环境地图中设置的起点和终点的基础上，利用路线规划算法规划出目标路径。
88.进一步地，可以在机器人上设置激光雷达，利用机器人自身携带的激光雷达对所处环境进行扫描，构建该环境地图。
89.作为一种实施方式，在规划目标路径前，用户在设置起点和终点的同时，还可以在起点和终点之间添加多个目标点以及目标点对应的抵达顺序，其中目标点可以是转折点，然后进行多目标约束下的路线规划，从而获得多个目标点之间的导航数据，然后，在该导航数据的基础上利用多目标优化算法对机器人工作时的路线进行规划，从而规划出目标路径。
90.进一步地，目标路径用于指示机器人具体如何移动，其包括多个路径点和该路径点对应的位姿。其中，可以将目标路径中的任一路径点作为矫正路径点，而由于一般直线移动过程中发生偏离的情况较少，而转弯过程中发生偏离的情况较多，因此，也可以将多个目标点，即转折点，作为矫正路径点。
91.s102，当所述机器人移动至任一所述矫正路径点对应的位置范围内时，通过所述机器人携带的拍摄装置拍摄所述位置范围内的二维码，得到第一图像。
92.在本技术实施例中，预先在矫正路径点对应的位置范围内设置二维码，二维码中存储了该二维码的id及在环境地图中的信息，例如位置和朝向角等信息。
93.进一步地，二维码可以是以直至图片的形式设置，也可以通过显示屏进行显示。
94.具体地，当机器人移动至任一矫正路径点对应的位置范围内时，控制机器人在该位置范围内寻找二维码，在找到对应的二维码时，通过机器人携带的拍摄装置拍摄该二维码，得到第一图像。
95.s103，基于所述第一图像确定所述机器人的当前位姿。
96.s104，基于所述第一位姿和所述当前位姿确定所述机器人的移动策略。
97.在本技术实施例中，由于二维码中存储了该二维码的id及在环境地图中的信息，因此，可以通过解析第一图像中的二维码，确定机器人的当前位姿，进而通过第一位姿和当前位姿确定机器人的移动策略。
98.本技术实施例中，可以在机器人移动过程中，利用预先在移动路线中设置的二维码进行精准定位，从而提高定位精度，进而确定机器人的移动策略，从而实现精准导航，并且，利用二维码实现精准定位具有成本低，且，容易实现的优点。
99.在本技术又一实施例中，如图2所示，所述s103，可以包括以下步骤：
100.s201，获取所述拍摄装置拍摄所述第一图像的拍摄信息。
101.在本技术实施例中，拍摄装置的拍摄信息包括拍摄距离和拍摄角度，具体地，可以预先在该位置范围内各个位置以不同角度拍摄该二维码得到对应的图像，并存储各个图像与拍摄位置和拍摄角度的对应关系，在收到拍摄装置拍摄的第一图像后，即可将第一图像与预先存储的图像进行比对，得到对应的拍摄距离和拍摄角度。通过该方案确定拍摄信息，
计算量小，简单高效。
102.s202，解析所述第一图像中的二维码信息，得到所述二维码的位置和所述二维码的朝向角。
103.在本技术实施例中，可以通过解析第一图像中的二维码信息，得到二维码的位置和二维码的朝向角。
104.s203，基于所述拍摄信息确定所述机器人相对于所述二维码的相对位置和相对角度。
105.在本技术实施例中，拍摄信息包括拍摄距离和拍摄角度，根据拍摄距离和拍摄角度可以确定机器人相对于二维码的相对方向和相对距离，即相对位置，其中机器人相对于二维码的相对方向即相对角度。
106.s204，基于所述二维码的位置、所述二维码的朝向角、所述相对位置及所述相对角度，确定所述机器人的当前位姿。
107.在本技术实施例中，由于二维码的位置和朝向角已知，因此，可以基于二维码的位置、二维码的朝向角、机器人相对于二维码的相对位置及相对角度，确定机器人的当前位姿。其中，当前位姿包括：当前位置和当前姿态。
108.具体地，基于所述二维码的位置和所述相对位置，确定所述机器人的当前位置，以及，基于所述相对角度和所述二维码的朝向角，确定所述机器人的当前姿态，即，机器人的当前航向角。
109.其中，二维码在环境地图中的位置和朝向角已知，根据机器人相对于二维码的相对位置及二维码的位置进行转换，即可得到机器人在地图中的当前位置，同理，根据机器人相对于二维码的相对角度及二维码的朝向角进行转换，即可得到机器人的当前姿态。
110.本技术实施例中，可以通过拍摄预先在移动路线中设置的二维码，确定机器人相对于二维码的位置和角度，进而根据二维码中解析的二维码的位置和朝向角，确定机器人的位置和航向角，从而实现对机器人的精准定位，提高定位精度。
111.在本技术又一实施例中，所述s104，可以包括以下步骤：
112.步骤一，确定所述当前位姿和所述第一位姿是否符合预设条件。
113.步骤二，在所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件时，控制所述机器人由所述当前位姿移动至所述第一位姿。
114.步骤三，在所述当前位姿和所述第一位姿不符合预设条件时，确定下一矫正路径点对应的第二位姿，并控制所述机器人由所述当前位姿移动至所述第二位姿。
115.在本技术实施例中，首先，确定当前位姿和第一位姿是否符合预设条件。在当前位姿和第一位姿符合预设条件时，控制机器人由当前位姿移动至第一位姿；在当前位姿和第一位姿不符合预设条件时，确定下一矫正路径点对应的第二位姿，并控制机器人由当前位姿移动至第二位姿。
116.其中，第一位姿包括第一位置和第一姿态，当前位姿包括当前位置和当前姿态，作为一种可实施的方式，可以通过以下步骤确定当前位姿和第一位姿是否符合预设条件：
117.确定所述第一位置和所述当前位置的距离，并判断所述当前姿态和所述第一姿态是否一致；
118.在所述距离大于或等于预设距离阈值时，确定所述当前位姿和所述第一位姿符合
预设条件，
119.或，
120.在所述距离为零，且，所述当前姿态和所述第一姿态不一致时，确定所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件；
121.在所述距离大于零，且，所述距离小于预设距离阈值时，确定所述当前位姿和所述第一位姿不符合预设条件。
122.该实施方式中，在距离大于或等于预设距离阈值时，意味着机器人当前位置距离第一位置较远，此时确定当前位姿和第一位姿符合预设条件；在距离为零，且，当前姿态和第一姿态不一致时，意味着机器人当前位置即第一位置，仅姿态与第一姿态不一致，此时，确定当前位姿和第一位姿符合预设条件；在距离大于零，且，距离小于预设距离阈值时，意味着机器人当前位置距离第一位置较近，此时确定当前位姿和第一位姿不符合预设条件。
123.本技术实施例中，在所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件时，意味着机器人偏离比较严重，或者仅姿态存在偏差，控制所述机器人由所述当前位姿移动至所述第一位姿，从而实现对机器人位置的矫正；在当前位姿和第一位姿不符合预设条件时，意味着机器人偏离不严重，无需控制机器人先移动至第一位姿，直接确定下一矫正路径点对应的第二位姿，并控制机器人由当前位姿移动至第二位姿。从而减少机器人的移动路程，节约计算资源。
124.在本技术又一实施例中，如图3所示，所述方法还可以包括以下步骤：
125.s301，当所述机器人移动至任一所述转折路径点的位置范围时，确定所述机器人所处位置，以及，确定所述转折路径点对应的下一转折路径点。
126.在本技术实施例中，所述目标路径还包括至少一个转折路径点，即，发生转折的路径点。预先设置每个转折路径点对应的位置范围。
127.具体地，当机器人移动至任一转折路径点的位置范围时，确定机器人所处位置，以及，确定该转折路径点对应的下一转折路径点。
128.进一步地，可以通过激光导航定位机器人所处位置，或者，根据预设的二维码定位机器人所处位置，或者，利用拍摄装置拍摄周围环境信息，与预存的环境信息进行比对从而定位机器人所处位置。
129.s302，利用所述拍摄装置拍摄所述机器人所处位置的第二图像。
130.s303，基于所述第二图像确定所述机器人所处环境中的障碍物信息。
131.s304，基于所述机器人所处位置、所述障碍物信息和所述下一转折路径点的位置确定转弯策略。
132.s305，控制所述机器人按照所述转弯策略进行转弯。
133.在本技术实施例中，利用所述拍摄装置拍摄机器人所处位置的第二图像，可以通过提取第二图像的特征，确定第二图像中显示的机器人所处位置的环境情况，从而基于第二图像确定机器人所处环境中的障碍物信息，进而，可以利用路线规划算法基于机器人所处位置、所处环境中的障碍物信息和下一转折路径点的位置计算得到转弯策略，其中，转弯策略包括：转弯半径、转弯方向及转弯速度。最后，控制机器人按照该转弯策略进行转弯。
134.本技术实施例中，在机器人处于任一转折路径点时，可以根据拍摄装置拍摄的环境情况，确定转弯策略，使转弯策略更加符合该转折路径点所处环境的实际情况，进而按照
该转弯策略进行转弯，使机器人的转弯过程更加顺畅。
135.基于相同的技术构思，本技术实施例还提供了一种机器人导航装置，如图4所示，该装置包括：
136.获取模块401，用于获取机器人对应的目标路径，所述目标路径包括至少一个矫正路径点及所述矫正路径点对应的第一位姿；
137.拍摄模块402，用于当所述机器人移动至任一所述矫正路径点对应的位置范围内时，通过所述机器人携带的拍摄装置拍摄所述位置范围内的二维码，得到第一图像；
138.第一确定模块403，用于基于所述第一图像确定所述机器人的当前位姿；
139.第二确定模块404，用于基于所述第一位姿和所述当前位姿确定所述机器人的移动策略。
140.可选地，所述第一确定模块，具体用于：
141.获取所述拍摄装置拍摄所述第一图像的拍摄信息；
142.解析所述第一图像中的二维码信息，得到所述二维码的位置和所述二维码的朝向角；
143.基于所述拍摄信息确定所述机器人相对于所述二维码的相对位置和相对角度；
144.基于所述二维码的位置、所述二维码的朝向角、所述相对位置及所述相对角度，确定所述机器人的当前位姿。
145.可选地，所述当前位姿包括：当前位置和当前姿态；
146.所述所述第一确定模块，还用于：
147.基于所述二维码的位置和所述相对位置，确定所述机器人的当前位置，以及，基于所述相对角度和所述二维码的朝向角，确定所述机器人的当前姿态。
148.可选地，所述第二确定模块，具体用于：
149.确定所述当前位姿和所述第一位姿是否符合预设条件；
150.在所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件时，控制所述机器人由所述当前位姿移动至所述第一位姿；
151.在所述当前位姿和所述第一位姿不符合预设条件时，确定下一矫正路径点对应的第二位姿，并控制所述机器人由所述当前位姿移动至所述第二位姿。
152.可选地，所述第一位姿包括第一位置和第一姿态，所述当前位姿包括当前位置和当前姿态，
153.所述所述第二确定模块，还用于：
154.确定所述第一位置和所述当前位置的距离，并判断所述当前姿态和所述第一姿态是否一致；
155.在所述距离大于或等于预设距离阈值时，确定所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件，
156.或，
157.在所述距离为零，且，所述当前姿态和所述第一姿态不一致时，确定所述当前位姿和所述第一位姿符合预设条件；
158.在所述距离大于零，且，所述距离小于预设距离阈值时，确定所述当前位姿和所述第一位姿不符合预设条件。
159.可选地，所述目标路径还包括至少一个转折路径点，所述装置还包括控制模块，所述控制模块，用于：
160.当所述机器人移动至任一所述转折路径点的位置范围时，确定所述机器人所处位置，以及，确定所述转折路径点对应的下一转折路径点；
161.利用所述拍摄装置拍摄所述机器人所处位置的第二图像；
162.基于所述第二图像确定所述机器人所处环境中的障碍物信息；
163.基于所述机器人所处位置、所述障碍物信息和所述下一转折路径点的位置确定转弯策略；
164.控制所述机器人按照所述转弯策略进行转弯。
165.基于相同的技术构思，本技术实施例还提供了一种电子设备，如图5所示，包括处理器111、通信接口112、存储器113和通信总线114，其中，处理器111，通信接口112，存储器113通过通信总线114完成相互间的通信，
166.存储器113，用于存放计算机程序；
167.处理器111，用于执行存储器113上所存放的程序时，实现如下步骤：
168.获取机器人对应的目标路径，所述目标路径包括至少一个矫正路径点及所述矫正路径点对应的第一位姿；
169.当所述机器人移动至任一所述矫正路径点对应的位置范围内时，通过所述机器人携带的拍摄装置拍摄所述位置范围内的二维码，得到第一图像；
170.基于所述第一图像确定所述机器人的当前位姿；
171.基于所述第一位姿和所述当前位姿确定所述机器人的移动策略。
172.上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
173.通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
174.存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
175.上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
176.在本技术提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一机器人导航方法的步骤。
177.在本技术提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一机器人导航方法。
178.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实
现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(ssd))等。
179.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
180.以上所述仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。