一种车辆坡道跟停防溜、起步防溜控制方法及系统与流程

1.本发明涉及汽车自动驾驶领域，更具体地，涉及一种车辆坡道跟停防溜、起步防溜控制方法及系统。


背景技术：

2.汽车自动驾驶系统，又称无人驾驶汽车或者电脑驾驶汽车，是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动去安全地操作机动车辆。自动驾驶汽车对社会、驾驶员和行人无疑是有益处的，自动驾驶汽车的交通事故发生率几乎可以下降至零，即使受其他汽车交通事故发生率的干扰，自动驾驶汽车市场份额的高速增长也会使整体交通事故发生率稳步下降。自动驾驶汽车的行驶模式可以更加节能高效，因此交通拥堵及对空气的污染将得以减弱。
3.然而，现有的自动驾驶系统在坡道跟停起步的时候，会出现溜车的现象，最常见的是在跟停时车辆会后溜一段距离然后才刹停，在起步的时候同样车辆也会后溜一段距离再起步，这无疑会增加与后车碰撞的风险，从而发生危险事故，同时也会让驾驶员体验不好甚至感觉恐慌。


技术实现要素：

4.本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种车辆坡道跟停防溜、起步防溜控制方法及系统，旨在解决现有技术中无法解决自动驾驶车辆在坡道上跟车跟停起步时溜车的技术问题。
5.根据本发明的第一方面，提供了一种车辆坡道跟停防溜控制方法，包括：
6.根据整车参数计算自动驾驶系统跟停时需要的最大制动压力；
7.当基于车辆当前制动管路压力值和所述最大制动压力，确定车辆在减速跟停过程中存在坡道上溜车风险时，制动系统开始建压直到达到所述最大制动压力后，维持当前所述最大制动压力，使车辆保持在坡道上静止。
8.根据本发明的第二方面，提供一种车辆坡道起步防溜控制方法，包括：
9.根据整车参数计算自动驾驶系统起步时需要的最小发动机扭矩；
10.当基于车辆当前发动机扭矩值和所述最小发动机扭矩，确定车辆在起步过程中存在坡道上溜车风险时，动力系统控制车辆发动机扭矩值增大至所述最小发动机扭矩的过程中，制动系统维持车辆当前制动管路压力值为最大制动压力；当车辆发动机扭矩值达到所述最小发动机扭矩时，制动系统降低车辆当前制动管路压力值进行卸压。
11.根据本发明的第三方面，提供了一种车辆坡道跟停防溜控制系统，包括：
12.第一控制模块，用于根据整车参数计算自动驾驶系统跟停时需要的最大制动压力，以及当基于车辆当前制动管路压力值和所述最大制动压力，确定车辆在减速跟停过程中存在坡道上溜车风险时，向制动系统发送建压指令；
13.制动系统，用于根据所述建压指令，开始建压直到达到所述最大制动压力后，维持当前所述最大制动压力，使车辆保持在坡道上静止。
14.根据本发明的第四方面，提供了一种车辆坡道起步防溜控制系统，包括：
15.第二控制模块，用于根据整车参数计算自动驾驶系统起步时需要的最小发动机扭矩，以及当基于车辆当前发动机扭矩值和所述最小发动机扭矩，确定车辆在起步过程中存在坡道上溜车风险时，向动力系统发送增矩指令；
16.动力系统，用于根据所述增矩指令控制车辆发动机扭矩值增大至所述最小发动机扭矩；
17.制动系统，用于在车辆发动机扭矩值增大至所述最小发动机扭矩的过程中，维持车辆当前制动管路压力值为最大制动压力；当车辆发动机扭矩值达到所述最小发动机扭矩时，降低车辆当前制动管路压力值进行卸压。
18.本发明提供的一种车辆坡道跟停防溜控制方法及系统，根据整车参数计算自动驾驶系统跟停时需要的最大制动压力，当基于车辆当前制动管路压力值和最大制动压力，确定车辆在减速跟停过程中存在坡道上溜车风险时，制动系统开始建压直到达到所述最大制动压力后，维持当前最大制动压力，使车辆保持在坡道上静止。本发明对于车辆在坡道上跟车跟停的防溜控制，只需要在车辆减速跟停的过程中，基于车辆当前制动管路压力和最大制动压力来提前预判车辆是否有溜车风险，在存在溜车风险时，让制动系统开始建压直到达到最大制动压力后，维持当前最大制动压力，使车辆保持在坡道上静止，从而实现了发生溜车前，提前让制动系统介入，进而从根本上解决了自动驾驶车辆在坡道上跟车跟停时溜车的问题，大大降低了自动驾驶车辆的危险系数，提升了用户的乘驾体验。
附图说明
19.图1为本发明实施例提供的一种车辆坡道跟停防溜控制方法的流程图；
20.图2为本发明实施例提供的一种车辆坡道跟停防溜控制方法的曲线关系图；
21.图3为本发明实施例提供的一种车辆坡道跟停防溜控制方法的力矩示意图；
22.图4为本发明实施例提供的一种车辆坡道起步防溜控制方法的流程图；
23.图5为本发明实施例提供的一种车辆坡道起步防溜控制方法的曲线关系图；
24.图6为本发明实施例提供的一种车辆坡道跟停防溜控制系统结构图；
25.图7为本发明实施例提供的一种车辆坡道起步防溜控制系统结构图。
具体实施方式
26.下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
27.参照图1，图1为本发明实施例提供的一种车辆坡道跟停防溜控制方法的流程图。
28.如图1所示，所述车辆坡道跟停防溜控制方法包括以下步骤：
29.步骤s10：根据整车参数计算自动驾驶系统跟停时需要的最大制动压力；
30.需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是具有数据处理、网络通信及程序运行功能的计算机终端设备，例如车载电脑、车载手机等；也可以是具有相同或相似功能的服务器设备，其中，当上述车辆坡道跟停防溜控制方法运行在服务器端设备时，车载端可以
有一个数据转发器配合完成相对应的功能。本实施例及下述各实施例将以车载电脑为例进行说明。
31.应理解的是，在车辆的自动驾驶系统计算上述最大制动压力之前，自动驾驶系统可以先获取坡道上前车的运行状态，在前车的运行状态为减速状态时，再获取前车的运行速度和当前车辆的运行速度，比较两车的运行速度，在前车运行速度小于当前车辆的运行速度时，自动驾驶系统发出减速指令，并同步开始计算当前车辆跟停时需要的最大制动压力。其中，获取前车运行状态以及获取车辆运行速度的方案，为现有的比较常用的方式，在此不再详细说明。
32.可以理解的是，上述整车参数可以是车辆出厂前由厂家预置的车辆参数，也可以是车辆自动驾驶系统初始化时系统读取和/或工作人员手动设定的，本实施例对此不作限制。
33.在具体实现中，自动驾驶系统通过读取整车参数，以此计算车辆跟停时需要的最大制动压力。
34.步骤s20：当基于车辆当前制动管路压力值和所述最大制动压力，确定车辆在减速跟停过程中存在坡道上溜车风险时，制动系统开始建压直到达到所述最大制动压力后，维持当前所述最大制动压力，使车辆保持在坡道上静止。
35.应理解的是，当确定车辆在减速跟停过程中不存在坡道上溜车风险时，自动驾驶系统继续获取车辆下一时刻制动管路压力，同时继续根据车辆当前制动管路压力值和上述最大制动压力，确定车辆是否存在溜车风险，直至判断结果为存在溜车风险时，使制动系统开始快速建压，或直至车辆在坡道上静止后，车辆在此过程中都不存在溜车风险，自动驾驶系统则不参与本次跟停的过程控制。
36.参照图2，图2为本发明实施例提供的一种车辆坡道跟停防溜控制方法的曲线关系图。
37.在具体实现中，自动驾驶系统在坡道跟停的过程中，车速v2表示车辆未减速的速度，此时自动驾驶系统判断前车减速后发送减速指令至制动系统，制动系统接收到减速指令后减速模块开始激活，此时自动驾驶系统通过上述制动管路压力和最大制动压力判断车辆有溜车风险时，自动驾驶系统发送建压指令至制动系统，制动系统快速建压，在车速减至v1时制动管路压力达到上述最大制动压力，此时车辆溜车风险解除，从车速v1减速到0的过程中制动系统继续维持当前最大压力即可。其中，制动系统的制动压力从0增加到上述最大制动压力的斜率可根据用户的实际乘驾感受进行调整，斜率越大用户的乘驾体验会越差，调整方式可以是手动参数调整，也可以是自动获取环境参数进行调整，为现有的比较常用方式，在此不再详细说明。
38.本发明实施例对于自动驾驶车辆在坡道上跟车跟停时，通过比较车辆的制动系统中的制动压力与计算得到的最大制动压力，来确定车辆是否存在溜车风险，从而能够实现提前预判出当前车辆存在的溜车风险，进而发送建压指令给制动系统，让制动系统提前介入，从而从根本上解决自动驾驶车辆在坡道上跟车跟停时出现溜车的问题，进而降低自动驾驶车辆的危险系数，提升用户的乘驾体验。
39.在一种可能的实施例方式中，根据整车参数计算自动驾驶系统跟停时需要的最大制动压力的步骤，包括：
40.步骤s101：获取当前道路的纵向坡度角，读取车辆的整车参数，所述整车参数包括：卡钳缸径、摩擦副的摩擦系数、制动有效半径、前轴载荷、后轴载荷和轮胎半径；
41.需要说明的是，上述道路的纵向坡度角是车辆所在坡道与水平面的夹角，上述纵向坡度角可以通过制动系统内部计算得到。
42.可以理解的是，上述车辆的整车参数，包括但不限于：卡钳缸径、摩擦副的摩擦系数、制动有效半径、前轴载荷、后轴载荷和轮胎半径。
43.在具体实现中，自动驾驶系统获取制动系统内部计算得到的纵向坡度角，以及读取车辆的整车参数。
44.步骤s102：基于所述卡钳缸径、所述摩擦副的摩擦系数、所述制动有效半径、所述前轴载荷、所述后轴载荷、所述轮胎半径和所述纵向坡度角，计算动力系统未介入时车辆停在坡道不溜车需要的最小制动压力；
45.需要说明的是，自动驾驶系统计算上述最小制动压力是结合整车参数以及坡道的坡度值，根据力矩守恒定律估算得到的。
46.在具体实现中，自动驾驶系统根据力矩守恒定律结合整车参数以及坡道的坡度值，估算得到动力系统未介入时车辆停在坡道不溜车需要的最小制动压力。
47.步骤s103：根据所述最小制动压力，计算自动驾驶系统跟停时需要的最大制动压力。
48.需要说明的是，上述最小制动压力因为是估算得到的一个近似值，因此为了保证车辆完全不溜车，在实际应用中需要对上述最小制动压力增加一个放大系数。为了降低在制动系统制动时制动系统发出的噪音，保证nvh(noisevibrationharshness，噪声、振动与声振粗糙度)状态良好，上述放大系统一般设定在1～1.2之间。
49.在具体实现中，自动驾驶系统在上述最小制动压力的基础上放大1～1.2倍，从而得到上述最大制动压力，从而在保证车辆完全不溜车的情况下，降低了制动系统发出噪音，提高了用户的乘驾体验。
50.在一种可能的实施例方式中，基于所述卡钳缸径、所述摩擦副的摩擦系数、所述制动有效半径、所述前轴载荷、所述后轴载荷、所述轮胎半径和所述纵向坡度角，计算动力系统未介入时车辆停在坡道不溜车需要的最小制动压力包括：
51.p
min
＝(m1 m2)gsinθr/2πμr
·
d2；
52.其中，m1是前轴载荷；m2是后轴载荷；r是轮胎半径；θ是道路纵向坡度角，d是卡钳缸径，μ为摩擦副的摩擦系数，r是制动有效半径。
53.需要说明的是，上述最小制动压力的计算方式，是根据力矩守恒定律，设定忽略地面摩擦阻力的影响的情况下计算得到的。
54.参照图3，图3为本发明实施例提供的一种车辆坡道跟停防溜控制方法的力矩示意图。
55.可以理解的是，根据力矩守恒定律，在忽略地面摩擦阻力的影响的情况下，车辆在坡道上静止是制动的总力矩应该和车辆前后轴载荷在车辆行驶方向上的分量力矩相等。
56.应理解的是，上述制动的总力矩的计算方式为：
57.m1＝p
min
·
π
·
(d/2)2·
μ
·r·4·
2；
58.其中，m1是制动力的总力矩，p
min
是制动管路压力，d是卡钳缸径，μ为摩擦副的摩擦
系数，r是制动有效半径；
59.还应理解的是，上述分量力矩的计算方式为：
60.m2＝m1g
·
sinθ
·
r m2g
·
sinθ
·
r；
61.其中，m2是前后轴载荷的分量力矩，m1是前轴载荷；m2是后轴载荷；r是轮胎半径；θ是道路纵向坡度角；
62.故而，在忽略地面摩擦阻力影响的情况下，动力系统未介入时车辆停在坡道不溜车需要的最小制动力可通过上述方式计算得到。
63.在一种可能的实施例方式中，所述根据所述最小制动压力，计算自动驾驶系统跟停时需要的最大制动压力，其计算方式如下：
64.p
max
＝k
·
p
min
；
65.其中，k为放大系数，取值范围k∈(1,1.2)。当系数k小于等于1时，车辆可能会出现溜车现象，而当系数k大于等于1.2时，制动系统制动时发出的噪音导致nvh不好，大大降低用户的乘驾体验。
66.在一种可能的实施例方式中，基于车辆当前制动管路压力和所述最大制动压力，确定车辆在减速跟停过程中存在坡道上溜车风险的步骤，包括：
67.步骤s201：在车辆当前制动管路压力值大于等于所述最大制动压力时，车辆在减速跟停过程中不存在坡道上溜车风险；
68.步骤s202：在车辆当前制动管路压力值小于所述最大制动压力时，车辆在减速跟停过程中存在坡道上溜车风险。
69.在具体实现中，可以定义一种可预测车辆在坡道上跟停减速时有溜车风险的状态位信号，用于判断车辆是否有溜车风险，上述状态位信号可以是提前设定计算得到的最大制动压力值为警戒值，实时判断当车辆的当前制动管路的压力值是否小于上述最大制动压力值，在上述当前制动管路的压力值小于上述最大制动压力值时，当前自动驾驶系统发出风险信号，在上述当前制动管路的压力值不小于上述最大制动压力值时，当前自动驾驶系统发出无风险信号。上述状态位信号可用于与其他系统共同协作，提升用户体验。
70.本发明实施例提供一种车辆坡道起步防溜控制方法，参照图4，图4为本发明实施例提供的一种车辆坡道起步防溜控制方法的流程图。
71.本实施例中，所述车辆坡道起步防溜控制方法包括以下步骤：
72.步骤s30：根据整车参数计算自动驾驶系统起步时需要的最小发动机扭矩；
73.需要说明的是，车辆在坡道上起步前，还可以通过获取当前环境是否满足起步条件，上述起步条件可以为：坡道前方没有其他车辆、坡道前方车辆已经开始起步等，本实施例对此不做限制。
74.在具体实现中，自动驾驶系统通过读取整车参数，以此来计算车辆在坡道上起步时需要的最小发动机扭矩。
75.步骤s40：当基于车辆当前发动机扭矩值和所述最小发动机扭矩，确定车辆在起步过程中存在坡道上溜车风险时，动力系统控制车辆发动机扭矩值增大至所述最小发动机扭矩的过程中，制动系统维持车辆当前制动管路压力值为最大制动压力；当车辆发动机扭矩值达到所述最小发动机扭矩时，制动系统降低车辆当前制动管路压力值进行卸压。
76.参照图5，图5为本发明实施例提供的一种车辆坡道起步防溜控制方法的曲线关系
图。
77.在具体实现中，自动驾驶系统在坡道起步过程中，在0～t0时间内车辆的发动机扭矩值快速增大但为达到上述最小发动机扭矩，此时自动驾驶系统根据车辆当前发动机扭矩值和上述最小发动机扭矩，判断车辆起步有溜车的风险，自动驾驶系统发送维压指令至制动系统，制动系统维持制动管路压力在上述最大制动压力不编，在t0时刻发动机扭矩值达到上述最小发动机扭矩，此时车辆在坡道上的溜车风险解除，制动系统通过降低车辆当前制动管路压力值进行快速卸压，以此保证车辆可以快速自动起步，在t1时刻制动压力值已经降为0，后续车辆的起步过程则交由动力系统接管。
78.本发明实施例对于自动驾驶车辆在坡道上起步时，通过比较车辆发动机扭矩值和计算得到的最小发动机扭矩，来确定车辆是否存在溜车风险，从而能够实现提前预判出车辆在起步过程中存在的溜车风险，进而发送维压指令给制动系统，让制动系统延迟退出控制，让动力系统提前介入，从而从根本上解决了自动驾驶车辆在坡道上起步时出现的溜车的问题，进而降低自动驾驶车辆的危险系数，提升用户的乘驾体验。
79.在一种可能的实施例方式中，根据整车参数计算自动自动驾驶系统起步时需要的最小发动机扭矩的步骤，包括：
80.步骤s301：获取当前道路的纵向坡度角，读取所述整车参数，所述整车参数还包括：整车质量、变速器传动比、主减速器传动比和传动系的机械效率；
81.需要说明的是，上述道路的纵向坡度角是车辆所在坡道与水平面的夹角，上述纵向坡度角可以通过制动系统内部计算得到。
82.可以理解的是，上述车辆的整车参数，包括但不限于：整车质量、变速器传动比、主减速器传动比和传动系的机械效率。
83.在具体实现中，自动驾驶系统获取制动系统内部计算得到的纵向坡度角，以及读取车辆的整车参数。
84.步骤s302：根据所述整车质量、所述变数器传动比、所述主减速器传动比、所述传动系的机械效率和所述纵向坡度角，计算自动驾驶系统起步时需要的最小发动机扭矩。
85.需要说明的是，上述最小发动机扭矩的计算方式，是根据力学守恒定律，在忽略空气阻力和地面摩擦力影响的情况下计算得到。
86.在具体实现中，定义一个变量t
tamin
，t
tamin
表示制动系统未介入时车辆在坡道上不溜车所需要的最小发动机扭矩，设定忽略空气阻力和地面摩擦力影响的情况下，根据力学守恒定律，车辆在坡道上静止时驱动力应该和重力的分量相等，即可根据上述整车质量、上述变数器传动比、上述主减速器传动比、上述传动系的机械效率和上述纵向坡度角，计算自动驾驶系统起步时需要的最小发动机扭矩t
tamin
。
87.在一种可能的实施例方式中，上述最小发动机扭矩的计算方式为：
88.t
tamin
＝mg
·
sinθ
·
r/igi0η
t
；
89.其中，m是整车质量，θ是道路纵向坡度角，r是轮胎半径，ig是变速传动比，i0是主减速器传动比，η
t
是传动系的机械效率。
90.可以理解的是，根据力学守恒，设定忽略空气阻力和地面摩擦力影响的情况下，车辆在坡道上静止时驱动力应该和重力的分量相等，即：
91.mg
·
sinθ＝t
tamin
igi0η
t
/r；
92.故而，在忽略空气阻力和地面摩擦力影响的情况下，上述最小发动机扭矩值可以根据上述方式计算得到。
93.在一种可能的实施例方式中，当基于车辆当前发动机扭矩值和所述最小发动机扭矩，确定车辆在起步中存在坡道溜车风险的步骤，包括：
94.步骤401：在车辆当前发动机扭矩值大于等于所述最小发动机扭矩时，车辆在起步过程中不存在坡道溜车风险；
95.步骤402：在车辆当前发动机扭矩值小于所述最小发动机扭矩时，车辆在起步过程中存在溜车风险。
96.在具体实现中，可以定义一种可预测车辆在坡道自动起步时有溜车风险的状态位信号，用于判断车辆在坡道起步时是否有溜车风险，上述状态位信号可以是提前设定上述最小发动机扭矩值为警戒值，在车辆当前的发动机扭矩值小于警戒值时表示车辆在坡道上有溜车的风险，发出溜车风险信号，在车辆当前的发动机扭矩值不小于警戒值时表示车辆在坡道上没有溜车的风险，发出无溜车风险信号。上述状态位信号可用于与其他系统共同协作，提升用户体验。
97.请参阅图6，图6为本发明实施例提供的一种车辆坡道跟停防溜控制系统结构图，如图6所示，一种车辆坡道跟停防溜控制系统，包括第一控制模块100、制动系统200，其中：
98.第一控制模块块100，用于根据整车参数计算自动驾驶系统跟停时需要的最大制动压力，以及当基于车辆当前制动管路压力值和所述最大制动压力，确定车辆在减速跟停过程中存在坡道上溜车风险时，向制动系统发送建压指令；
99.制动系统200，用于根据所述建压指令，开始建压直到达到所述最大制动压力后，维持当前所述最大制动压力，使车辆保持在坡道上静止。
100.可以理解的是，本发明实施例提供的车辆坡道跟停防溜控制系统与前述各实施例提供的车辆坡道跟停防溜控制方法相对应，车辆坡道跟停防溜控制系统的相关技术特征可参考前述各实施例的车辆坡道跟停防溜控制方法的相关特征，在此不再赘述。
101.请参阅图7，图7为本发明实施例提供的一种车辆坡道起步防溜控制系统结构图，如图6所示，一种车辆坡道起步防溜控制系统，包括第二控制模块300、动力系统400、制动系统500，其中
102.第二控制模块300，用于根据整车参数计算自动驾驶系统起步时需要的最小发动机扭矩，以及当基于车辆当前发动机扭矩值和所述最小发动机扭矩，确定车辆在起步过程中存在坡道上溜车风险时，向动力系统发送增矩指令；
103.动力系统400，用于根据所述增矩指令控制车辆发动机扭矩值增大至所述最小发动机扭矩；
104.制动系统500，用于在车辆发动机扭矩值增大至所述最小发动机扭矩的过程中，维持车辆当前制动管路压力值为最大制动压力；当车辆发动机扭矩值达到所述最小发动机扭矩时，降低车辆当前制动管路压力值进行卸压。
105.可以理解的是，本发明实施例提供的车辆坡道起步防溜控制系统与前述各实施例提供的车辆坡道起步防溜控制方法相对应，车辆坡道起步防溜控制系统的相关技术特征可参考前述各实施例的车辆坡道起步防溜控制方法的相关特征，在此不再赘述。
106.需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中
没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
107.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。
108.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。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、嵌入式计算机或者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。
109.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。
110.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。
111.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
112.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。