基于边缘计算的数据处理与控制的方法及应用

1.本发明是关于计算机领域，特别是关于一种基于边缘计算的数据处理与控制的方法及应用。


背景技术：

2.随着信息产业的发展，越来越多的数据不断地产生。传感器网络的出现，使得物联网技术迈入了一个新的领域。如何有效收集并利用这些数据，是近些年来实时数据处理的一个重点。大多数的研究都集中在如何部署探测各种传感器的网络以及在一个有限范围内的网络下该如何设计网络协议以满足不同的需求。而对于网络收集到的数据如何处理，则没有着重研究。近些年来出现了“边缘计算”这一名词，提出了数据就近寻找服务点进行处理的方法。初步实现了实时数据的处理与反馈。在节点探索到数据后，限制于自身的计算资源与能力，需要将数据传送到具有一定计算能力的服务器上进行数据处理，这种服务器一般不可移动，而且除了基本的数据处理功能之外，还运行一套流量或者资源均衡程序，用于调度不同的节点传送来的数据处理请求以免超出本服务器的处理能力。但是包括自动化控制系统在内，这种数据的处理过程以及结果无法被远程读取，想要获得数据操作人员必须置身于相应的传感器网络中。并且事先设置好的边缘服务器无法根据使用者的不同需要对边缘节点进行动态控制操作。在运行负载均衡算法的服务器上，数据还有可能被重新传送到其他服务器或者由于服务器忙拒绝操作，不仅给边缘节点构成的网络造成了巨大的数据传送开销(重新寻找边缘服务器并传送数据)，而且数据实时反馈得不到保证。现在迫切需要一种方法，不仅能够维持边缘节点的简洁性(计算资源受限)，还要保证能够实时数据的探索(边缘节点的移动性)，并且保证数据能够就近处理后给出反馈控制操作(边缘计算)，同时边缘服务器还需要具有一定的数据融合能力，将融合后总的情况能够上报使用者进行观察，同时接收来自使用者的调度、控制命令。
3.为了满足以上需要，一些杂志中提出了使用超声波传感器作为小车测量距离的方式。并提出了通过模糊控制算法以及模糊推理规则的制定，对小车建立运动模型，解决了传感器的移动问题与多地点实时数据收集的问题。
4.一些论文也提出了一种新的数据融合的算法，基于bar-shalom公式的融合算法处理后，处理结果得到明显提高，但是这是要以处理速度降低为代价的，并且对于单个结点的计算能力要求较高，不适合于实时数据处理。特别是在小车速度较快的时候，可能会导致反馈不及时而发生碰撞情况。
5.云数据处理中心可以将采集到的数据信息收集汇总，并作一定的处理操作，同时提供给用户。即将数据汇总到sink节点后，节点将融合后的数据上传至云数据中心，作为使用者或者操纵者的反馈，让使用者能够直接在远地查看传感器网络的运行情况与所需数据。但是租用云数据中心作为中转不仅价格昂贵，而且做出反馈的延时高。
6.有鉴于此，有必要提供一种可以脱离使用者而自动控制的在边缘运行简单高效的数据处理与融合的算法并根据使用者规定将数据实时上报并接受实时控制的数据探索方
式。在基于边缘计算的数据处理与控制探索的基础上实现云、边、端协同控制。云负责用户端的交互，可以直接运行在用户主机。边负责实时调度控制，可以接收命令并上报数。端负责边缘信息采集、数据探索。
7.公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。


技术实现要素：

8.本发明的目的在于提供一种基于边缘计算的数据处理与控制的方法及应用，解决现有的数据探索需要预先知道一定的地形信息，并且数据融合算法结合在传感器中，在数据融合算法要求较高时，没有考虑节点资源受限、环境不可知的问题。
9.为实现上述目的，本发明的实施例提供了一种基于边缘计算的数据处理与控制的方法。
10.在本发明的一个或多个实施方式中，所述方法包括：边缘节点根据数据融合算法获取端节点和障碍物的位置信息；以及所述边缘节点根据所述位置信息控制所述端节点执行云数据中心下发的任务，并将所述端节点的任务数据上报至所述云数据中心。
11.在本发明的一个或多个实施方式中，所述边缘节点根据数据融合算法获取端节点和障碍物的位置信息，包括：判断所述边缘节点是否在预设范围内搜索到端节点；若否，所述边缘节点与所述云数据中心建立连接，并上报当前状态；若是，所述边缘节点与所述端节点建立连接，并使所述端节点组成等边多边形，以得到所述端节点之间的距离，根据所述距离和数据融合算法计算所述端节点的权重。
12.在本发明的一个或多个实施方式中，所述方法还包括：判断所述端节点是否是首次测量出障碍物的当前位置；若是，将所述当前位置保存至所述边缘节点；若否，根据所述当前位置、障碍物的历史位置和所述权重计算所述障碍物最新位置，并将障碍物最新位置保存至所述边缘节点。
13.在本发明的一个或多个实施方式中，所述方法还包括：根据所述端节点的速度和当前时间计算所述端节点位移量，以得到所述端节点的当前位置；或通过陀螺仪获取所述端节点与所述障碍物的相对位置，以得到所述端节点的当前位置。
14.在本发明的一个或多个实施方式中，所述方法还包括：根据所述端节点收发、处理数据的能量，所述端节点移动能量以及传感器所消耗能量计算所述端节点处理任务需要的总能量；判断所述总能量是否小于所述端节点的剩余能量；若是，标记所述端节点无效；若否，所述端节点执行云数据中心下发的任务。
15.在本发明的一个或多个实施方式中，所述方法还包括：所述边缘节点根据所述位置信息和任务需要生成端节点的移动过程，并将所述移动过程转换为命令发送至所述端节点。
16.在本发明的另一个方面当中，提供了一种基于边缘计算的数据处理与控制的装置，其包括获取模块和任务模块。
17.获取模块，用于供边缘节点根据数据融合算法获取端节点和障碍物的位置信息。
18.任务模块，用于供所述边缘节点根据所述位置信息控制所述端节点执行云数据中心下发的任务，并将所述端节点的任务数据上报至所述云数据中心。
19.在本发明的一个或多个实施方式中，所述获取模块还用于：判断所述边缘节点是否在预设范围内搜索到端节点；若否，所述边缘节点与所述云数据中心建立连接，并上报当前状态；若是，所述边缘节点与所述端节点建立连接，并使所述端节点组成等边多边形，以得到所述端节点之间的距离，根据所述距离和数据融合算法计算所述端节点的权重。
20.在本发明的一个或多个实施方式中，所述获取模块还用于：判断所述端节点是否是首次测量出障碍物的当前位置；若是，将所述当前位置保存至所述边缘节点；若否，根据所述当前位置、障碍物的历史位置和所述权重计算所述障碍物最新位置，并将障碍物最新位置保存至所述边缘节点。
21.在本发明的一个或多个实施方式中，所述获取模块还用于：根据所述端节点的速度和当前时间计算所述端节点位移量，以得到所述端节点的当前位置；或通过陀螺仪获取所述端节点与所述障碍物的相对位置，以得到所述端节点的当前位置。
22.在本发明的一个或多个实施方式中，所述任务模块还用于：根据所述端节点收发、处理数据的能量，所述端节点移动能量以及传感器所消耗能量计算所述端节点处理任务需要的总能量；判断所述总能量是否小于所述端节点的剩余能量；若是，标记所述端节点无效；若否，所述端节点执行云数据中心下发的任务。
23.在本发明的一个或多个实施方式中，所述任务模块还用于：所述边缘节点根据所述位置信息和任务需要生成端节点的移动过程，并将所述移动过程转换为命令发送至所述端节点。
24.在本发明的另一个方面当中，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如上所述的基于边缘计算的数据处理与控制的方法。
25.在本发明的另一个方面当中，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述的基于边缘计算的数据处理与控制的方法的步骤。
26.与现有技术相比，根据本发明实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的方法及应用，其能够基于边缘计算进行云、边、端协同的数据探索，在保证节点移动性的情况下实现数据探索不需要预知地形等信息，解决数据融合、数据处理与给出反馈的时延问题，让边缘服务器也具有可移动性同时运行一套比较简单的数据处理算法，能够自动完成反馈控制。同时兼顾整套系统的可操作性，使用者可以在任何连接网络的地方随时运行主机上的程序查看数据或者发送命令。
27.根据本发明实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的方法及应用，其能够将边缘计算与云、边、端应用相结合，兼顾数据实时性的情况下兼顾用户的使用体验；简化边缘部分的数据处理方式与数据分配模式，复杂度高的数据可以传回云数据中心处理；端节点要求低，价格便宜，同时边缘具备数据实时处理探索能力；创造性的让边缘节点具有移动性，相对传统的边缘计算主机位置相对固定的方式，可以适应多种环境与背景；边缘节点与端节点相互发现，连接效率高；合理分配了数据探索的数据处理方式，计算量较低的数据可以在边缘计算过程完成处理，计算复杂的数据才会回传给云数据中心协同处理；创造性的使得边缘部分具有一定的可以脱离人为操控干预自动的探索数据并存储的能力，将边缘计算与自动化控制相联系。实时数据探索无需预先的地图等信息；使用边缘计算配合数据融
合算法，使得测量出的数据可靠性更高；选用算法高效，兼顾了数据的实时性；容纳了寻路算法，边缘节点的可移动性、与远端节点的近距离以及具备一定计算资源的特性使得可以在数据探索时候使用一些较为复杂的寻路算法。
附图说明
28.图1是根据本发明一实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的方法的总体流程图；
29.图2是根据本发明一实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的方法的系统架构图；
30.图3是根据本发明一实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的方法的命令模式流程图a；
31.图4是根据本发明一实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的方法的命令模式流程图b；
32.图5是根据本发明一实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的装置的结构图；
33.图6是根据本发明一实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的计算设备的硬件结构图。
具体实施方式
34.下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
35.除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
36.下面对本发明实施例中涉及的部分概念进行介绍。
37.边缘计算：指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
38.数据融合：在传感器感知并采集数据的时候，两个传感器覆盖范围如果有重叠，会产生冗余数据。对冗余数据进行一定的处理，减少数据传输量，同时提高数据可信度。
39.云、边、端协同：边云协同是边缘计算多数部署和应用场景需要边缘侧与中心云的协同。云数据中心对边缘节点发布命令并收集数据用于集中计算，显示给用户。边缘节点具有一定的自处理能力，可以操控端节点进行一些动作，例如数据收集、数据探索等。这些数据收集到云数据中心后，算法或用户根据数据内容对边缘节点进行不同的控制操作，实现云、边、端协同。
40.以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。
41.实施例1
42.如图1至图4所示，介绍本发明的一个实施例中基于边缘计算的数据处理与控制的方法，该方法包括如下步骤。
43.在步骤s101中，边缘节点根据数据融合算法获取端节点和障碍物的位置信息。
44.边缘节点运行边缘控制进程后，首先进入搜寻模式，使用蓝牙/zigbee等低耗能、近距离通信方式搜索发现周围端节点。若多轮未搜索到端节点，则等待云数据中心的连接，连接建立后上报当前状态。若搜索到端节点，则分别产生从属线程与端节点建立连接，进行数据的收发与控制。同时，进入初始化过程，令端节点组成等边多边形，用于测量端节点之间的距离，此过程用于初始化每一个端节点的权重。
[0045][0046][0047][0048][0049]
其中，x为端节点之间的距离，σ为标准差。
[0050]
由于此计算过程并不复杂，所以可以在边缘节点完成计算后直接将结果存入边缘主机，但是如果控制的端节点过多，边缘主机能力有限，则需要上报云数据中心进行处理后返回结果。
[0051][0052]
其中，ai和a0第i个端节点获得的测量值与估计值的正态模糊集。
[0053]
n个传感器端节点的传感器归一化，各自得权重：
[0054][0055]
其中，ωi表示每一个端节点的权重，将端节点对应的权重保存至边缘节点，并将端节点的权重通知云数据中心。
[0056]
在端节点测量障碍物位置时，若是首次测量出当前位置，则将当前位置直接上报至边缘节点保存。若不是首次测量出当前位置，则按照如下规则更新该障碍物位置：
[0057]
[x
new
，y
new
]＝[x
get
，y
get
]*[ωi,ωi] [x
pre
，y
pre
]*[1-ωi，1-ωi]
[0058]
其中，x
get
，y
get
是端节点测得的障碍物当前位置，x
pre
，y
pre
是端节点测得的障碍物历史位置。
[0059]
将更新后的障碍物位置保存至边缘节点，当云数据中心请求的时候将地图信息(障碍物位置)回传。
[0060]
云数据中心使用二维数组存储二维平面障碍物信息，障碍物信息融合由边缘主机自行完成，当用户键入查看地图命令时，将二维数组的内容转换后显示到屏幕上，并显示每个位置所对应的最新用户数据的内容，如果此时该内容有更新，更新部分由云数据中心处
理。按照滞留因子的大小，数据更新操作为：
[0061]d(t 1)
＝d
t
·
ρ (1-ρ)
·d[0062]
其中，d为新测得的加权平均数据，d
t
为旧数据，d
(t 1)
为新数据，ρ一般取0.75，使得数据更新平滑，增加可靠性。
[0063][0064]
其中，n为端节点测得n次数据，ω为该端节点权重。
[0065]
在步骤s102中，边缘节点根据位置信息控制端节点执行云数据中心下发的任务，并将端节点的任务数据上报至云数据中心。
[0066]
云数据中心根据所设定的ip与端口号自动发起对远端目标机上的目标程序(即边缘主机上运行的边缘计算控制进程)连接请求，并在边缘主机启动相应进程后实时进行连接。连接完成后，云数据中心会启动自检过程，发送一连串单个的控制命令，并通过边缘主机的返回值来确定边缘部分所有功能是否正常，此时端节点的状态不会上报给云数据中心，而是会在边缘主机启动时由边缘主机自行感知处理，如果有必要，会将融合后的状态数据信息上报给云数据中心。
[0067]
边缘节点接收云数据中心命令并转发给对应的端节点，根据用户要求上报数据。在此过程内，由于地图信息(障碍物标识)是在边缘节点完成计算，边缘节点可以脱离云数据中心独立工作，具有一定的支配端节点的能力，边缘节点同时具备一定的存储计算能力，能够在用户不在线(云数据中心进程未运行)时保留一些信息，当用户重新上线后汇报给用户。边缘节点独立工作状态下，根据预先设定完成由边缘节点操控端节点完成相应工作。所有脱离用户控制下可自行完成某些操作并自行探索数据的方式全部包含在内。
[0068]
在端节点执行命令后，边缘节点将端节点的数据上报至云数据中心，包括用户所需的所有有效用户数据以及边缘主机上报请求云数据中心处理的自己无法或者难以独立完成处理的状态数据。云数据中心将用户所需数据进行数据融合处理后可视化在屏幕上，此数据包含地理数据、端节点传感器感知到的探索数据。
[0069]
此外，在该过程下，用户可以切换至命令发送模式，给边缘主机发送控制命令，控制命令有两种发送方式，一是单个命令发送，以b切换至此模式，e作为每个命令结尾，当中只能包含一个指令；二是命令串的发送，以a切换至此模式，e结尾，每个指令使用s分隔，收到命令后的小车顺序执行当中的命令串，此方式命令后需要附加执行时间，执行过程中可以切换至显示模式查看上报的用户数据。其中，a模式可以用于端节点暂时离开通信范围自动的按照指令执行完毕任务之后返回。
[0070]
边缘节点对于端节点的调度采用能量优先原则。端节点一般不认为具有无限能源，所以边缘节点在下发云数据中心的任务(指令或者指令串)的时候会优先调度能量高的端节点完成任务。端节点处理该任务需要总能量计算公式如下：
[0071]esend
＝e
ing
em es[0072]eing
表示节点收发、处理数据的能量，em表示节点移动能量，es表示传感器所消耗能量，一般可以忽略。e
send
为处理该任务需要总能量。若e
send
《端节点剩余能量，则标记端节点无效。也可设置其他调度算法，如贪婪算法端节点距离优先、最少能量算法等，所有边缘自控制的优先级调度算法均包括在本发明内。
[0073]
对于端节点来说，一般计算能力低下，资源严重受限。因此，端节点只需具有最基本的功能：收发数据、控制传感器采集、控制自身载具移动、基础计算能力。端节点启动后，无需做任何自检工作，需要等待与边缘节点建立连接，端节点主动搜寻边缘节点，请求连接，只有在加入了边缘部分后，才开始正常工作。如果启动后长时间无法搜寻到边缘节点，则端节点自动休眠。在建立连接后，端节点根据边缘节点下发的命令进行自检与初始化操作，并上报基本信息(载具、电量、初始距离、当前状态等)。
[0074]
此外，端节点需以一定频率读取超声波测距传感器的数值，这个数值并不全部上报，而是作为判断有无障碍物的依据。如果有障碍物(例如distance《20cm)并且处于自己前方，则立刻停止执行前进命令并且上报信息，更新地图，这里端节点不需要对原始数据做任何处理。以此实现在没有原始地理信息的情况下开展边缘部分的数据探索。
[0075]
在已经存在地图的情况下或者已有探索过的地图信息的情况下，可以根据地图信息使用寻路算法。例如dijkstra、深度优先遍历算法、贪婪算法、机器学习等。在本实施例中，使用了深度优先遍历算法，在边缘节点部分根据任务需要生成端节点的移动过程，并将其转换为命令发给端节点，所有寻路计算都在边缘部分完成，端节点只接受现成的命令即可。
[0076]
如图5所示，介绍根据本发明具体实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的装置。
[0077]
在本发明的实施方式中，基于边缘计算的数据处理与控制的装置包括获取模块501和任务模块502。
[0078]
获取模块501，用于供边缘节点根据数据融合算法获取端节点和障碍物的位置信息。
[0079]
任务模块502，用于供边缘节点根据位置信息控制端节点执行云数据中心下发的任务，并将端节点的任务数据上报至云数据中心。
[0080]
获取模块501还用于：判断边缘节点是否在预设范围内搜索到端节点；若否，边缘节点与云数据中心建立连接，并上报当前状态；若是，边缘节点与端节点建立连接，并使端节点组成等边多边形，以得到端节点之间的距离，根据距离和数据融合算法计算端节点的权重。
[0081]
获取模块501还用于：判断端节点是否是首次测量出障碍物的当前位置；若是，将当前位置保存至边缘节点；若否，根据当前位置、障碍物的历史位置和权重计算障碍物最新位置，并将障碍物最新位置保存至边缘节点。
[0082]
获取模块501还用于：根据端节点的速度和当前时间计算端节点位移量，以得到端节点的当前位置；或通过陀螺仪获取端节点与障碍物的相对位置，以得到端节点的当前位置。
[0083]
任务模块502还用于：根据端节点收发、处理数据的能量，端节点移动能量以及传感器所消耗能量计算端节点处理任务需要的总能量；判断总能量是否小于端节点的剩余能量；若是，标记端节点无效；若否，端节点执行云数据中心下发的任务。
[0084]
任务模块502还用于：边缘节点根据位置信息和任务需要生成端节点的移动过程，并将移动过程转换为命令发送至端节点。
[0085]
图6示出了根据本说明书的实施例的用于基于边缘计算的数据处理与控制的计算
设备60的硬件结构图。如图6所示，计算设备60可以包括至少一个处理器601、存储器602(例如非易失性存储器)、内存603和通信接口604，并且至少一个处理器601、存储器602、内存603和通信接口604经由总线605连接在一起。至少一个处理器601执行在存储器602中存储或编码的至少一个计算机可读指令。
[0086]
应该理解，在存储器602中存储的计算机可执行指令当执行时使得至少一个处理器601进行本说明书的各个实施例中以上结合图1-6描述的各种操作和功能。
[0087]
在本说明书的实施例中，计算设备60可以包括但不限于：个人计算机、服务器计算机、工作站、桌面型计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、移动计算设备、智能电话、平板计算机、蜂窝电话、个人数字助理(pda)、手持装置、消息收发设备、可佩戴计算设备、消费电子设备等等。
[0088]
根据一个实施例，提供了一种比如机器可读介质的程序产品。机器可读介质可以具有指令(即，上述以软件形式实现的元素)，该指令当被机器执行时，使得机器执行本说明书的各个实施例中以上结合图1-6描述的各种操作和功能。具体地，可以提供配有可读存储介质的系统或者装置，在该可读存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机或处理器读出并执行存储在该可读存储介质中的指令。
[0089]
根据本发明实施方式的基于边缘计算的数据处理与控制的方法及应用，其能够将边缘计算与云、边、端应用相结合，兼顾数据实时性的情况下兼顾用户的使用体验；简化边缘部分的数据处理方式与数据分配模式，复杂度高的数据可以传回云数据中心处理；端节点要求低，价格便宜，同时边缘具备数据实时处理探索能力；创造性的让边缘节点具有移动性，相对传统的边缘计算主机位置相对固定的方式，可以适应多种环境与背景；边缘节点与端节点相互发现，连接效率高；合理分配了数据探索的数据处理方式，计算量较低的数据可以在边缘计算过程完成处理，计算复杂的数据才会回传给云数据中心协同处理；创造性的使得边缘部分具有一定的可以脱离人为操控干预自动的探索数据并存储的能力，将边缘计算与自动化控制相联系。实时数据探索无需预先的地图等信息；使用边缘计算配合数据融合算法，使得测量出的数据可靠性更高；选用算法高效，兼顾了数据的实时性；容纳了寻路算法，边缘节点的可移动性、与远端节点的近距离以及具备一定计算资源的特性使得可以在数据探索时候使用一些较为复杂的寻路算法。
[0090]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0091]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0092]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0093]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0094]
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。