本發(fā)明涉及工業(yè)機(jī)器人
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)方法。
背景技術(shù)：
：工業(yè)機(jī)器人的精確控制和仿真需要精確的動(dòng)力學(xué)模型。然而，由于機(jī)器人設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和制造過程中的不規(guī)范以及不可避免的誤差，機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型往往包含了不確定性，而動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蛱峁┯行У膮?shù)估計(jì)值，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的精確跟蹤和控制。完整的動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)包含了建模、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、參數(shù)估計(jì)和模型驗(yàn)證等步驟。在設(shè)計(jì)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)的過程中，如何快速而精確地測量關(guān)節(jié)力矩是一個(gè)必須考慮的因素。現(xiàn)有的關(guān)節(jié)力矩測量方案主要有兩種：(1)在基座關(guān)節(jié)處加裝測力傳感器，雖然測力方法可以實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂慣性參數(shù)與摩擦參數(shù)的解耦，然而電機(jī)的輸入力矩不僅包含機(jī)械臂的動(dòng)態(tài)力矩，還包含摩擦力矩，因此，僅僅使用力傳感器的辨識(shí)結(jié)果是不充分的，同時(shí)增加了辨識(shí)的成本。(2)通過測量電機(jī)電流間接測量力矩，無需增加額外的傳感器。然而在對電機(jī)電流進(jìn)行測量時(shí)，往往存在較大的噪聲，對辨識(shí)結(jié)果造成較大的干擾。而且，現(xiàn)有的線性模型不足以準(zhǔn)確描述電流和力矩之間的關(guān)系，尤其是電流較大時(shí)電流飽和導(dǎo)致電機(jī)力矩較小的情況。同時(shí)，為降低建模的成本和提高辨識(shí)效率，當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)子慣量較小時(shí)，很多動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)模型忽略了轉(zhuǎn)子慣量對于機(jī)器人動(dòng)力學(xué)的影響。然而，由于電機(jī)減速比的存在，快速旋轉(zhuǎn)時(shí)轉(zhuǎn)子慣量會(huì)對動(dòng)力學(xué)行為造成顯著影響，此時(shí)由參數(shù)辨識(shí)得到的動(dòng)力學(xué)模型是不準(zhǔn)確的。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的旨在至少解決所述技術(shù)缺陷之一。為此，本發(fā)明的目的在于提出一種工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)方法，降低了測量噪聲對參數(shù)估計(jì)的影響，提高了動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的精度。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)方法，包括如下步驟：步驟S1，建立六關(guān)節(jié)串聯(lián)的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型；步驟S2，設(shè)置周期性激勵(lì)信號，利用所述周期性激勵(lì)信號對所述工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的辨識(shí)軌跡進(jìn)行優(yōu)化；步驟S3，測量所述工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型在多個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，并對所述數(shù)據(jù)進(jìn)行平均化處理；步驟S4，根據(jù)數(shù)據(jù)平均化處理結(jié)果，對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到未知參數(shù)向量的估計(jì)量；步驟S5，對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型和估計(jì)參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，包括：計(jì)算估計(jì)參數(shù)和工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的測量參數(shù)的預(yù)測誤差，利用預(yù)測誤差的殘差均方根對所述工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行驗(yàn)證評估。進(jìn)一步，在所述步驟S1中，利用牛頓-歐拉法建立六關(guān)節(jié)串聯(lián)的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型并進(jìn)行線性化，得到：τ=Φ(q,q·,q··)θ]]>其中，τ是關(guān)節(jié)扭矩矩陣，q是關(guān)節(jié)角度，Φ是關(guān)節(jié)角度，通過電機(jī)軸上疊加的編碼器測量得到、角速度和角加速度的函數(shù)矩陣，θ是機(jī)械臂未知參數(shù)組成的矩陣，其中，關(guān)節(jié)角度通過電機(jī)軸上疊加的編碼器來測量得到，角速度和角加速度分別通過角度和角速度的微分獲得。進(jìn)一步，在所述步驟S2中，所述周期性激勵(lì)信號為：周期性的有限項(xiàng)傅里葉級數(shù)：qi(t)=qi,0+Σk=1N(ai,ksin(kωft)+bi,kcos(kωft))]]>其中，ωf是基頻，qi,0是關(guān)節(jié)位置補(bǔ)償量，N是傅里葉級數(shù)的諧波項(xiàng)數(shù)目，每個(gè)傅里葉級數(shù)包含2N+1個(gè)參數(shù)，分別為ai,k，bi,k和qi,0，通過求解有運(yùn)動(dòng)約束的復(fù)雜非線性優(yōu)化問題得到。進(jìn)一步，在所述步驟S2中，對所述工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的辨識(shí)軌跡進(jìn)行優(yōu)化，包括：采用d-最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，將該標(biāo)準(zhǔn)最小化，設(shè)參數(shù)協(xié)方差矩陣為：C＝(ΦT∑-1Φ)-1，其中Σ是電機(jī)扭矩測量值的對角協(xié)方差矩陣，因此，對所述工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的辨識(shí)軌跡進(jìn)行優(yōu)化描述為：minlog(detC)s.t.qmin≤q(β)≤qmaxq·min≤q·(β)≤q·maxq··min≤q··(β)≤q··maxrmin≤ree(q(β))≤rmaxhmin≤hee(q(β))≤hmaxτmin≤Φ(q(β),q·(β),q··(β))θ≤τmax]]>其中，qmin，qmax，分別為最小和最大關(guān)節(jié)位角、最小和最大關(guān)節(jié)角速度以及最小和最大關(guān)節(jié)角加速度，rmin，rmax，hmin，hmax，τmin，τmax分別為最小和最大半徑、最小和最大高度以及最小和最大關(guān)節(jié)力矩，β是包含ai,k，bi,k和qi,0的軌跡參數(shù)。進(jìn)一步，在所述步驟S3中，利用K個(gè)時(shí)間點(diǎn)t1，t2，……，tK，測量工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力模型在上述時(shí)刻的數(shù)據(jù)，并組成全局觀測矩陣Φ，Φ=φ(qt1,q·t1,q··t1)φ(qt2,q·t2,q··t2)...φ(qtK,q·tK,q··tK).]]>進(jìn)一步，在所述步驟S3中，對所述數(shù)據(jù)進(jìn)行平均化處理，包括如下步驟：對n個(gè)測量區(qū)間中收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，由測量力矩計(jì)算得到的平均關(guān)節(jié)扭矩為：τ‾=τ‾t1τ‾t2...τ‾tK,]]>進(jìn)而得到電機(jī)平均力矩上測量噪聲方差的估計(jì)值，N為每個(gè)測量區(qū)間內(nèi)采樣次數(shù)，σ^τMi2=1n1(nN-1)Σk=1NΣj=1n(τMij(k)-τ‾Mi(k))2.]]>進(jìn)一步，在所述步驟S4中，所述未知參數(shù)向量的估計(jì)量為：θ^=(ΦTΣ-1Φ)-1ΦTΣ-1τ,]]>其中，Σ是電機(jī)扭矩測量值的對角協(xié)方差矩陣。進(jìn)一步，在所述步驟S5中，預(yù)測誤差為：利用預(yù)測誤差的殘差均方根RMS對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行評估；RMS=1KΣk=1K(τ-Φ(q,q·,q··)θ)T(τ-Φ(q,q·,q··)θ),]]>其中，K表示一個(gè)測量區(qū)間內(nèi)的采樣次數(shù)。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)方法，利用電機(jī)電流和關(guān)節(jié)力矩的關(guān)系模型代替力傳感器實(shí)現(xiàn)力矩的間接測量，將電機(jī)本身轉(zhuǎn)動(dòng)慣量考慮進(jìn)入動(dòng)力學(xué)模型，完善了動(dòng)力學(xué)辨識(shí)模型，大大降低了測量噪聲對參數(shù)估計(jì)的影響，提高了動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的精度。本發(fā)明在保證參數(shù)辨識(shí)精度的前提下，無需為辨識(shí)實(shí)驗(yàn)加裝額外的傳感器，節(jié)省操作成本和經(jīng)濟(jì)成本。本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。附圖說明本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從結(jié)合下面附圖對實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：圖1為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)方法的流程圖；圖2為根據(jù)本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)方法的流程圖。具體實(shí)施方式下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)方法，包括如下步驟：步驟S1，建立六關(guān)節(jié)串聯(lián)的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型。具體地，利用牛頓-歐拉法建立六關(guān)節(jié)串聯(lián)(6自由度)的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型并進(jìn)行線性化，得到：τ=Φ(q,q·,q··)θ---(1)]]>其中，τ是關(guān)節(jié)扭矩矩陣，q是關(guān)節(jié)角度，Φ是關(guān)節(jié)角度，通過電機(jī)軸上疊加的編碼器測量得到、角速度和角加速度的函數(shù)矩陣，θ是機(jī)械臂未知參數(shù)組成的矩陣，其中，關(guān)節(jié)角度通過電機(jī)軸上疊加的編碼器來測量得到，角速度和角加速度分別通過角度和角速度的微分獲得。電機(jī)輸出扭矩由驅(qū)動(dòng)連桿運(yùn)動(dòng)所需的關(guān)節(jié)力矩，關(guān)節(jié)摩擦以及電機(jī)轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量消耗的力矩等組成，根據(jù)電機(jī)電流大小來確定，兩者之間的關(guān)系為：τMi=μisign(Ii)(c0i+c1i|Ii|+c2iIi2+c3i|Ii|3)---(2)]]>其中，Ii是連桿i的電機(jī)電流，μi是連桿i的傳輸比，ci是通過試驗(yàn)確定的系數(shù)。在動(dòng)力學(xué)模型中，為避免復(fù)雜的非線性模型，通常只考慮庫侖摩擦和粘滯摩擦，即：τfi=fcisign(q·i)+fviq·i---(3)]]>因而，完整的機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型可以表示為：τi=τMi-Imiq··Mi-τfi=Φi(qi,q·i,q··i)θi---(4)]]>其中，Imi是電機(jī)轉(zhuǎn)子i的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。用mi表示連桿i的質(zhì)量，cxi、cyi和czi表示重心在連桿i坐標(biāo)系中的位置坐標(biāo)，Ixxi、Ixyi、Ixzi、Iyyi、Iyzi和Izzi表示連桿i的慣性張量相對質(zhì)心坐標(biāo)系的6個(gè)分量，則連桿i的慣性參數(shù)向量可表述為：θi=(Ixxi,Ixxi,Ixxi,Ixxi,Ixxi,Ixxi,micri,micyi,miczi,mi,fci,fvi)---(5)]]>步驟S2，設(shè)置周期性激勵(lì)信號，利用周期性激勵(lì)信號對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的辨識(shí)軌跡進(jìn)行優(yōu)化。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，為了提高信噪比，準(zhǔn)確而快速地估計(jì)出模型的所有未知參數(shù)，設(shè)置周期性激勵(lì)信號為：周期性的有限項(xiàng)傅里葉級數(shù)：qi(t)=qi,0+Σk=1N(ai,ksin(kωft)+bi,kcos(kωft))---(6)]]>其中，ωf是基頻，qi,0是關(guān)節(jié)位置補(bǔ)償量，N是傅里葉級數(shù)的諧波項(xiàng)數(shù)目，每個(gè)傅里葉級數(shù)包含2N+1個(gè)參數(shù)，分別為ai,k，bi,k和qi,0，通過求解有運(yùn)動(dòng)約束的復(fù)雜非線性優(yōu)化問題得到。關(guān)節(jié)角速度和角加速度可以通過對關(guān)節(jié)角度的微分來獲得：q·i(t)=Σk=1N(ai,kkωfcos(kωft)-bi,kkωfsin(kωft))q··i(t)=-Σk=1N(ai,kk2ωf2sin(kωft)+bi,kk2ωf2cos(kωft))---(7)]]>對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的辨識(shí)軌跡進(jìn)行優(yōu)化，包括：采用d-最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，將該標(biāo)準(zhǔn)最小化，設(shè)參數(shù)協(xié)方差矩陣為：C＝(ΦT∑-1Φ)-1，其中Σ是電機(jī)扭矩測量值的對角協(xié)方差矩陣，因此，對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的辨識(shí)軌跡進(jìn)行優(yōu)化描述為：minlog(detC)s.t.qmin≤q(β)≤qmaxq·min≤q·(β)≤q·maxq··min≤q··(β)≤q··maxrmin≤ree(q(β))≤rmaxhmin≤hee(q(β))≤hmaxτmin≤Φ(q(β),q·(β),q··(β))θ≤τmax---(8)]]>其中，qmin，qmax，q·min,q·max,q··min,q··max]]>分別為最小和最大關(guān)節(jié)位角、最小和最大關(guān)節(jié)角速度以及最小和最大關(guān)節(jié)角加速度，rmin，rmax，hmin，hmax，τmin，τmax分別為最小和最大半徑、最小和最大高度以及最小和最大關(guān)節(jié)力矩，β是包含ai,k，bi,k和qi,0的軌跡參數(shù)。需要說明的是，上述對辨識(shí)軌跡的優(yōu)化問題可以采用遺傳算法等迭代搜索算法求解。步驟S3，測量工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型在多個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行平均化處理。利用K個(gè)時(shí)間點(diǎn)t1，t2，……，tK，測量工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力模型在上述時(shí)刻的數(shù)據(jù)，并組成全局觀測矩陣Φ，Φ=φ(qt1,q·t1,q··t1)φ(qt2,q·t2,q··t2)...φ(qtK,q·tK,q··tK)---(9)]]>對數(shù)據(jù)進(jìn)行平均化處理，包括如下步驟：為減小電機(jī)電流測量的噪聲，對n個(gè)測量區(qū)間中收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，改善數(shù)據(jù)的信噪比，相應(yīng)的由測量力矩計(jì)算得到的平均關(guān)節(jié)扭矩為：τ‾=τ‾t1τ‾t2...τ‾tK,---(10)]]>其中，優(yōu)選的，n＝10。n的數(shù)量越大，多次采樣去平均值可以減小測量誤差。τt1是t1時(shí)刻的力矩，每個(gè)采樣點(diǎn)得到的角度和電流是對應(yīng)的。進(jìn)而得到電機(jī)平均力矩上測量噪聲方差的估計(jì)值，N為每個(gè)測量區(qū)間內(nèi)采樣次數(shù)，σ^τMi2=1n1(nN-1)Σk=1NΣj=1n(τMij(k)-τ‾Mi(k))2---(11)]]>步驟S4，根據(jù)數(shù)據(jù)平均化處理結(jié)果，對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到未知參數(shù)向量的估計(jì)量。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，采用加權(quán)最小二乘法對機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，未知參數(shù)向量的估計(jì)量為：θ^=(ΦTΣ-1Φ)-1ΦTΣ-1τ,---(12)]]>其中，Σ是電機(jī)扭矩測量值的對角協(xié)方差矩陣。步驟S5，對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型和估計(jì)參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，包括：計(jì)算估計(jì)參數(shù)和工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的測量參數(shù)的預(yù)測誤差，利用預(yù)測誤差的殘差均方根對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行驗(yàn)證評估，計(jì)算估計(jì)參數(shù)的精度。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，預(yù)測誤差為：ϵ=τ-Φ(q,q·,q··)θ,---(13)]]>利用預(yù)測誤差的殘差均方根RMS對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行評估，以提高驗(yàn)證的客觀性：RMS=1KΣk=1K(τ-Φ(q,q·,q··)θ)T(τ-Φ(q,q·,q··)θ),---(14)]]>其中，K表示一個(gè)測量區(qū)間內(nèi)的采樣次數(shù)。每個(gè)力矩信號的預(yù)測誤差殘差均方根給出了力矩預(yù)測的不確定性。該標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該與驅(qū)動(dòng)器力矩的噪聲水平相比較，兩個(gè)值彼此越接近，工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型效果越好。圖2為根據(jù)本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)方法的流程圖。步驟S201，構(gòu)建動(dòng)力學(xué)模型，明確辨識(shí)參數(shù)。其中，完整的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型為：τi=τMi-Imiq··Mi-τfi=Φi(qi,q·i,q··i)θi]]>步驟S202，初始化優(yōu)化條件和優(yōu)化目標(biāo)；步驟S203，設(shè)計(jì)并優(yōu)化激勵(lì)軌跡；設(shè)置周期性的有限項(xiàng)傅里葉級數(shù)為周期性激勵(lì)信號，對工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的辨識(shí)軌跡進(jìn)行優(yōu)化描述為：minlog(detC)s.t.qmin≤q(β)≤qmaxq·min≤q·(β)≤q·maxq··min≤q··(β)≤q··maxrmin≤ree(q(β))≤rmaxhmin≤hee(q(β))≤hmaxτmin≤Φ(q(β),q·(β),q··(β))θ≤τmax]]>步驟S204，設(shè)置采樣周期T，T為數(shù)據(jù)的采樣周期；步驟S205，設(shè)i＝1，i表示第i個(gè)測量區(qū)間；步驟S206，機(jī)器人按照預(yù)定軌跡運(yùn)動(dòng)；步驟S207，每隔T測量一次電機(jī)電流和關(guān)節(jié)位置；步驟S208，根據(jù)測量數(shù)據(jù)計(jì)算關(guān)節(jié)力矩；步驟S209，判斷i是否小于0，如果是，則執(zhí)行步驟S210，否則執(zhí)行步驟S211；步驟S210，設(shè)置i＝i+1，然后執(zhí)行步驟S206；步驟S211，計(jì)算10個(gè)間隔對應(yīng)數(shù)據(jù)均值；對10個(gè)測量區(qū)間中收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，改善數(shù)據(jù)的信噪比，相應(yīng)的由測量力矩計(jì)算得到的平均關(guān)節(jié)扭矩為：τ‾=τ‾t1τ‾t2...τ‾tK,]]>進(jìn)而得到電機(jī)平均力矩上測量噪聲方差的估計(jì)值，N為每個(gè)測量區(qū)間內(nèi)采樣次數(shù)，σ^τMi2=1101(10N-1)Σk=1NΣj=110(τMij(k)-τ‾Mi(k))2.]]>步驟S212，根據(jù)測量數(shù)據(jù)構(gòu)建全局觀測矩陣；步驟S213，估計(jì)辨識(shí)模型中的未知參數(shù)；采用加權(quán)最小二乘法對機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，未知參數(shù)向量的估計(jì)量為：θ^=(ΦTΣ-1Φ)-1ΦTΣ-1τ]]>步驟S214，驗(yàn)證模型，對誤差進(jìn)行估計(jì)；步驟S215，辨識(shí)結(jié)果。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)辨識(shí)方法，利用電機(jī)電流和關(guān)節(jié)力矩的關(guān)系模型代替力傳感器實(shí)現(xiàn)力矩的間接測量，將電機(jī)本身轉(zhuǎn)動(dòng)慣量考慮進(jìn)入動(dòng)力學(xué)模型，完善了動(dòng)力學(xué)辨識(shí)模型，大大降低了測量噪聲對參數(shù)估計(jì)的影響，提高了動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的精度。本發(fā)明在保證參數(shù)辨識(shí)精度的前提下，無需為辨識(shí)實(shí)驗(yàn)加裝額外的傳感器，節(jié)省操作成本和經(jīng)濟(jì)成本。在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個(gè)實(shí)施例”、“一些實(shí)施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任何的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求極其等同限定。當(dāng)前第1頁1 2 3