CN114616441A

CN114616441A - 用于评估汽车嵌装玻璃上的外部事件的方法

Info

Publication number: CN114616441A
Application number: CN202080072870.3A
Authority: CN
Inventors: 刘婷婷; A·伊塞朗唐; M·克林根; H·勒隆; N·乔林
Original assignee: AGC Glass Europe SA
Current assignee: AGC Glass Europe SA
Priority date: 2019-10-18
Filing date: 2020-10-09
Publication date: 2022-06-10
Also published as: CA3156837A1; EP4045879A1; JP2022552970A; WO2021074041A1; US20230025723A1; AU2020367368A1

Abstract

本发明涉及一种用于检测和分析发生在汽车嵌装玻璃上的外部事件的方法。根据本发明，所述方法包括：‑接收包括至少一个电信号的特性信息的信号，所述至少一个电信号是由所述汽车嵌装玻璃上的所述外部事件的发生产生的，‑将包括所述特性信息的所述信号应用于计算机实施的分类模型，由此针对与所述特性信息相关的一个或多个量中的每一个，预测指示所述外部事件的参数的值，‑基于来自所述预测的所述参数的所述值得出关于更换或修复的判定。

Description

用于评估汽车嵌装玻璃上的外部事件的方法

技术领域

本发明总体上涉及适用于检测车辆嵌装玻璃上的振动的嵌装玻璃传感器的领域。更具体地，本发明涉及用于得出关于外部事件对嵌装玻璃的影响的判定的方法和系统。

背景技术

在本领域中，已知嵌装玻璃传感器可以估计影响车辆嵌装玻璃的外部事件(例如对嵌装玻璃的冲击)的影响。这种冲击可能导致可修复的嵌装玻璃缺陷，或者可能导致需要更换嵌装玻璃的缺陷(例如玻璃破裂)。

车辆中的玻璃破裂问题不应被低估。玻璃破裂会导致花费和车辆停机时间增加。据估计，由于所谓的高级驾驶辅助系统的不断普及(由此相机被附接至挡风玻璃)，更换成本每年增长5％。预防性维护有所帮助，但如今肯定尚未发挥其全部潜力。通过预防性修复玻璃损坏，可以避免大多数的挡风玻璃更换。通过修复挡风玻璃进行维护的花费是更换挡风玻璃的1/5至1/10并且速度是其3至5倍。

在这两种情况下，重要的是负责维护嵌装玻璃的人员知道冲击的后果，并且可以从中得出应该采取哪些措施。因此，这样的人员需要具有尽可能多的可用信息并且尽可能准确而快速地作出判定。

在现有技术中，已经呈现了包括能够传送冲击信息的传感器的系统。这种信息允许确定在冲击之后修复嵌装玻璃所要采取的措施或者决定进行更换。该信息通常以自动方式传送。

嵌装玻璃传感器通常被布置用于检测汽车嵌装玻璃的振动。例如，其可以是风挡玻璃传感器。嵌装玻璃传感器包括通信模块和一个或多个振动传感器。振动传感器将玻璃的振动转换成电信号，并且通信模块能够发送包括表征该电信号的信息的信号。每一个包含特性信息的这种信号接下来可以用于进一步的分析并且用来给出预测以帮助作出判定。

然而，需要的是用于从特性信息得出关于事件对嵌装玻璃的影响的可靠判定的技术。

发明内容

本发明的实施例的目的是提供一种方法来检测和分析提供外部事件对汽车嵌装玻璃的影响的指示的一个或多个参数、并且作出关于是需要修复损坏或更换嵌装玻璃还是什么也不做的判定。嵌装玻璃优选地是挡风玻璃。

上述目的通过根据本发明的解决方案来实现。

在第一方面，本发明涉及一种用于检测和分析发生在汽车嵌装玻璃上的外部事件的方法。所述方法包括：

-接收包括至少一个电信号的特性信息的信号，所述至少一个电信号是由所述汽车嵌装玻璃上的所述外部事件的发生产生的，

-将包括所述特性信息的所述信号应用于计算机实施的分类模型，由此针对与所述特性信息相关的一个或多个量中的每一个，预测指示所述外部事件的参数的值，

-基于来自所述预测的所述参数的所述值得出关于更换或修复的判定。

所提出的解决方案确实允许评估外部事件对汽车嵌装玻璃的影响。接收包含表征在事件发生后观察到的电信号的信息的信号。在本发明的方法中，具有特性信息的信号被馈送到计算机实施的分类模型中。要么特性信息已经包括一个或多个量，要么根据特性信息确定一个或多个量。对于这些量中的每一个，预测所考虑的指示该事件的参数。然后，根据这些预测，得出关于更换或修复汽车嵌装玻璃的判定。

在优选实施例中，外部事件是冲击。

优选地，所述特性信息是所述电信号本身、所述电信号的数字版本或所述电信号的所述数字版本的频域表示。

在一个实施例中，所述一个或多个量是根据所述特性信息来计算的。

在实施例中，参数是根据外部事件的X和Y坐标和/或简化分类(即，在挡风玻璃驾驶员区域与乘客区域之间的简化分类)确定的位置。

在其他实施例中，参数是外部事件的严重程度(即，无损坏、表面小坑、局部碎裂、裂纹)的量度。

在优选实施例中，所述计算机实施的分类模型是在随机森林算法、支持向量机算法或神经网络中选择的。

在另一个实施例中，所述方法包括收集数据以训练所述分类模型的初始步骤。

在一个实施例中，所述用于检测和分析的方法包括使用存储在数据库中的数据来训练所述分类模型。

在另一方面，本发明涉及一种能在可编程设备上执行的程序，所述程序包含指令，所述指令在被执行时实现如先前所述的方法。

出于总结本发明以及与现有技术相比所取得的优点的目的，上文已经描述了本发明的某些目的和优点。当然，应理解的是，不一定所有的这些目的或优点都可以根据本发明的任何具体实施例实现。因此，例如，本领域技术人员将认识到，可以以这种方式来实施或执行本发明：实现或优化如本文教导的一个优点或一组优点，而不必实现本文可以教导或建议的其他目的或优点。

参考下文所述的(多个)实施例，本发明的以上方面和其他方面将显而易见并得到阐明。

附图说明

现在将通过举例并参照附图来进一步描述本发明，其中，在各图中相似的附图标记表示相似的要素。

图1展示了嵌装玻璃传感器的可能实施方式。

图2展示了具有嵌装玻璃传感器、网关以及还有计算设备的系统。

图3展示了所提出的用于获得关于冲击位置和/或冲击严重程度的判定的方法的实施例。

具体实施方式

将关于具体实施例并参照某些附图来对本发明进行描述；然而，本发明不限于此而是仅由权利要求限制。

此外，说明书和权利要求中的术语第一、第二等用于区别类似的要素，而未必用于描述时间、空间、排名或任何其他方式的顺序。应当理解，如此使用的术语在适当情况下是可互换的，并且在本文中描述的本发明的实施例能够使用除了在本文中描述或说明的顺序外的其他顺序进行操作。

应当注意，在权利要求中使用的术语“包括”不应被解释为局限于之后所列出的装置；它不排除其他的要素或步骤。因此它应当被解读为指定如所提及的所述特征、整数、步骤或部件的存在，但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤或部件或其群组的存在或添加。因此，表述“包括装置A和B的设备”的范围不应当被限定于仅由部件A和B构成的设备。这意味着就本发明而言，该设备的唯一相关部件是A和B。

在整个本说明书中，提到“一个实施例”或“实施例”时，意指关于该实施例所述的具体特征、结构或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个本说明书中各处出现短语“在一个实施例中”或“在实施例中”时，不一定都是指同一个实施例，但是可以指同一个实施例。此外，在一个或多个实施例中，具体特征、结构或特性可以以任何合适方式组合，如本领域技术人员从本披露内容中将明白的那样。

类似地，应当理解，在本发明的示例性实施例的描述中，有时将本发明的各种特征一起组合在单个实施例、附图或其描述中，以简化本披露内容并帮助理解各种创造性方面中的一个或多个方面。然而，本披露内容的方法不应被解释为反映了这样一种意图，即所要求保护的本发明需要比每个权利要求中明确叙述的特征更多的特征。而是，如所附权利要求所反映的，创造性方面所具备的特征少于单个前述披露的实施例的所有特征。因此，特此将具体实施方式之后的权利要求明确地并入该具体实施方式中，其中，每个权利要求独立地作为本发明的独立实施例。

此外，尽管本文描述的一些实施例包括一些特征但不包括其他实施例中包括的其他特征，但是不同实施例的特征的组合意在在本发明的范围内，并且形成不同的实施例，如本领域技术人员将理解的那样。例如，在所附权利要求中，任何所要求保护的实施例可以以任何组合使用。

应当注意，在描述本发明的某些特征或方面时对特定术语的使用不应被视为暗示该术语在本文中被重新定义为限于包括与该术语相关联的本发明的特征或方面的任何特定特性。

在本文提供的描述中，阐述了许多具体细节。然而，应理解的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本发明的实施例。在其他情况下，未详细示出公知的方法、结构和技术，以免模糊对本说明书的理解。

本发明提出了一种方法来检测和分析外部事件(如例如对汽车嵌装玻璃的冲击)、并且利用其结果来作出关于是需要修复损坏或更换嵌装玻璃还是什么也不做的判定。

考虑一种设置，其中，嵌装玻璃传感器抵靠汽车嵌装玻璃的表面安装、通常安装在嵌装玻璃的边界处，并且包括一个或多个振动传感器(例如压电振动传感器)，每个振动传感器将玻璃的振动转换成相应的电信号。嵌装玻璃传感器可以包括用于将来自振动传感器的电信号转换成数字信号的模数转换器。嵌装玻璃传感器可以包括用于对所获得的电信号执行处理的处理单元。另一选择是可以在另一计算设备上远程执行对电信号的处理。替代性地，一部分处理可以在嵌装玻璃传感器中本地进行，而一部分处理可以远程进行。得出包含电信号的特性信息的信号。特性信息可以是电信号本身，或者可以是电信号的经滤波版本、和/或数字化版本、和/或经处理版本。可以通过引入阈值电平得出特性信息，使得仅保留相关信号情况，并且当来自(多个)振动传感器的信号太小(即低于阈值电平)时，忽略这些信号。例如，特性信息可以是放大的电信号、数字化的电信号的快速傅里叶变换(FFT)、数字化的时域电信号的最小和/或最大值。传感器进一步包括能够发送包含电信号的特性信息的信号的通信模块。此外，当发生诸如冲击等外部事件时，可能超过可选阈值。可以在外部事件后的给定时间内对所有传感器进行记录。这些信号被称为“迹线”。如上所述，这些迹线可以在本地或外部处理。

图1中展示了嵌装玻璃传感器的可能实施方式。该图示意性地示出了在所考虑的嵌装玻璃传感器100中可能存在或可能不存在的不同附加构造块。可以存在滤波器和/或放大器160，用于对振动传感器110的电信号进行滤波和/或放大。电信号或经滤波和/或经放大的电信号可以由A/D转换器140转换成数字信号。数字滤波器170可以对A/D转换器的数字信号进行滤波。嵌装玻璃传感器可以包括处理模块150，该处理模块适用于对数字信号进行处理，然后用通信模块发送处理后的信号。处理模块150例如可以是微控制器、微处理器、现场可编程门阵列等。例如，这种预处理可能是有利的，因为可能需要发送的数据更少，因此减少了所需的带宽。通信模块120适用于无线发送包括电信号的特性信息的信号。例如，通信模块可以从处理模块150接收这种信号。

滤波器160例如可以是应用于来自振动传感器110的电信号的高通滤波器。这允许消除与不需要的影响相关的低频噪声。在车辆是汽车、公共汽车或卡车的情况下，该噪声例如可以是发动机噪声、车轮和道路噪声、音乐等。

可选构造块160可以适用于对电信号进行放大。该放大可以例如将信号电平从几十或几百毫伏提高到能与通常为0至5V的标准模数转换级相符的电平。

通信模块可以包括用于与其他设备通信的宽范围的可能部件(如例如，LTE芯片、蓝牙芯片(例如，使用蓝牙低功耗(BLE)作为无线电技术)、Sim卡读卡器、天线等)。通信模块可以允许嵌装玻璃传感器直接与服务器/云基础设施通信，例如通过使用蜂窝网络。如上所述，通信模块可以使用诸如BLE等短距离通信技术。在这种情况下，嵌装玻璃传感器需要另一设备来将其消息中继到服务器/云基础设施。在整个本说明书中，将这种附加设备称为网关。其特征在于一个或多个通信模块一方面允许与嵌装玻璃传感器进行短距离通信(例如通过BLE)，另一方面允许与服务器/云基础设施进行长距离通信(例如通过蜂窝通信)。网关可以由车辆供电。在汽车的情况下，这种设备可以连接到车载诊断(OBD)端口、点烟器适配器或USB端口上。网关还可以通过驾驶员的智能电话上的应用程序来实施。

如已经提及的，还可以是使用通信模块(例如，通过LTE、蓝牙等)并且可能使用网关将原始电传感器信号或仅部分处理的电信号发送到另一计算设备(例如，可以例如驻留在云中的存储和处理单元)。图2提供了系统的展示，该系统包括嵌装玻璃传感器100、用于中继从嵌装玻璃传感器中的通信模块接收的信号的网关210、以及接收中继的信号并存储和处理接收的信号的计算设备310。计算设备310可以是便携式计算机或可在因特网上获得的服务器/云基础设施，其提供足够的计算资源来分析数据并为数据提供存储。

网关210适用于将来自嵌装玻璃传感器100中的通信模块120的信号(例如数据)中继到计算设备310。网关设备210因此可以经由无线通信链路(诸如，蓝牙通信链路)从通信模块210接收数据。网关210通常通过移动通信模块访问因特网。它可以通过长距离通信技术或诸如GSM网络、EDGE网络、3G网络或LTE网络等蜂窝通信网络将数据发送到计算设备310。

既然已经描述了应用本发明的方法所需的通信基础设施，现在详细描述这些方法中采用的算法方法。所披露的技术利用从电信号获得的特性信息来确定外部事件对汽车嵌装玻璃的影响。该外部事件可以例如是物体对嵌装玻璃的冲击或磨损的嵌装玻璃雨刷器的摩擦、或者是产生根据本发明的可用电信号的任何其他外部事件。如下文详细描述的，从电信号的这种特性信息出发，例如可以分辨破裂/未破裂(或损坏)情况或者了解发生冲击的位置。基于这种分析，然后可以作出关于修复或更换(或者不修复或不更换)嵌装玻璃的判定。

在本发明的方法中，与判定过程相关的信息已经存储在数据集中。数据集可以存储在服务器/云基础设施中。替代性地，数据集可以存储在嵌装玻璃传感器中或者存储在便携式计算设备中。在本发明的方法的实施例中，属于数据集的数据可能在可选初始步骤中已经被收集。在实施例中，已经预先提供数据集。那么，数据收集阶段在更早以前已经执行。数据集(下文中也称为数据库)包括关于所考虑的外部事件对车辆嵌装玻璃的影响(例如，冲击对车辆挡风玻璃的影响)的数据。数据可以是原始传感器数据，例如，响应于例如由冲击引起的振动而测量到的(感测到的)电压信号。如上文陈述的，将数据存储在数据库中之前可能已经对数据执行了一些处理。在某些情况下，这种处理可以在嵌装玻璃传感器中执行，但是在其他情况下，可以在外部便携式计算设备中执行或者在服务器/云基础设施中执行。为了收集数据，每次在车辆挡风玻璃上的不同位置处产生冲击时，可以执行多次测量。冲击的幅度(力)在测量上可能不同。在某些实施例中，数据收集可以基于专用软件程序自动执行。嵌装玻璃传感器100优选地位于挡风玻璃边缘附近并且包括两个振动传感器。为了检测冲击位置，需要至少两个振动传感器。具有多于两个的传感器有利于获得更高的位置确定精度。嵌装玻璃传感器的定位可以放置为将挡风玻璃的表面分成两个部分，诸如驾驶员前面的嵌装玻璃第一部分以及由该嵌装玻璃的剩余部分形成的另一子区域。根据本发明，嵌装玻璃传感器可以进一步根据X和Y坐标和/或简化分类(即，在挡风玻璃驾驶员区域与乘客区域之间的简化分类)来定位冲击。然后，可能在经过了一些处理以获得特性信息(其要么已经包括要在算法中使用的一个或多个量、要么允许在计算设备中计算所述一个或多个量)之后，将测量到的信号(其指示由于对该位置的冲击而感测到的振动)添加到数据库。

存储在数据库中的数据可以是原始数据(作为(多个)振动传感器的输出获得的、测量到的数据)和/或从原始数据得出的数据，例如，测量到的(多个)信号的频域表示(例如快速傅里叶变换)、一个或多个统计特征(如最小值、最大值、平均值和标准差)、功率。这在下面描述的实施例中进一步详细描述。

获得的数据库接下来用于针对外部事件的给定参数(例如冲击的位置和/或冲击的严重程度)训练计算机实施的分类模型。这可以基于本领域已知的适合于分类的任何机器学习算法。一个示例是随机森林算法。其他示例可以是支持向量机或神经网络。然而，应当注意，这些仅是示例，并且原则上任何二元分类算法都可以是在本发明的方法中使用的候选算法。

随机森林是用于分类、回归和其他任务的集成学习方法，其通过在训练时构建决大量决策树、并且输出作为各个树的类的众数(分类)或均值预测(回归)的类来操作。

替代性地，可以应用支持向量机或神经网络。支持向量机(SVM)是具有相关联学习算法的监督式学习模型，这些学习算法分析用于分类和回归分析的数据。神经网络是由人工神经元或节点组成的、用于求解人工智能问题的网络。这种人工网络在本领域是众所周知的，并且可以用于预测建模、自适应控制以及可以在其中经由数据集训练这种人工网络的应用。在该网络内可以发生源自经验的自我学习，这可以从复杂且看起来不相关的一组信息中得出结论。包括模式和序列识别在内的分类是神经网络的重要应用领域。

现在详细描述实施例，其中，外部事件是对嵌装玻璃的冲击。首先，冲击位置被认为是要判定的参数。例如，汽车嵌装玻璃的表面被分成两个子区域。包括两个振动传感器(例如压电传感器)的嵌装玻璃传感器100被放置在嵌装玻璃的边界附近，以使其不会妨碍驾驶员。一个振动传感器被定位在第一子区域内，而另一个振动传感器在另一子区域内。例如，第一子区域对应于驾驶员前面的嵌装玻璃部分。然后，另一子区域由该嵌装玻璃的剩余部分形成。将驾驶员前面的嵌装玻璃部分作为单独的子区域是有利的：在这部分的冲击可能比在另一子区域的冲击更迫切需要注意。这也是为什么优选地两个子区域之间的边界不在挡风玻璃的中间而是更朝向驾驶员一侧的原因。一个原因是旨在覆盖一个子区域中对驾驶员而言重要的区域。应理解的是，嵌装玻璃传感器100可以包括多于两个的振动传感器以覆盖挡风玻璃(或者更一般地，嵌装玻璃)的几个子区域并且收集更多数据。

图3展示了旨在确定最可能的冲击位置和/或冲击的严重程度(无损坏、表面小坑、局部碎裂、裂纹)的方法的实施例中的进一步步骤。对于冲击位置，从由嵌装玻璃传感器100产生的电信号得出至少两个量。显而易见地，在其他优选实施例中，可以以任意组合确定多于两个的量。例如，以伏特表示的量可以是如下各项：

-信号的时域表示

-通过信号的互相关计算的时间延迟

-信号的频域表示(例如通过FFT)

-从至少一个信号得出的信号功率

-功率谱密度

-……

在一个实施例中，该方法应用于预测汽车嵌装玻璃上的冲击位置。对于这些量中的每一个，经由分类模型(也称为机器学习模型)获得对发生冲击的位置的预测，即指示冲击的X和Y坐标和/或指示发生冲击的嵌装玻璃子区域的输出标签。根据这些预测，已经可以作出更换或者修复挡风玻璃的判定。然而，为了进一步提高要作出的判定的质量，然后有利地再次将各种预测输入到分类模型(例如随机森林)以产生对位置参数的更有把握的预测。替代性地，可以应用另一分类模型。

应重复的是，在某些实施例中，可以在嵌装玻璃传感器内计算这些量。在这种情况下，通信模块发送包括特性信息的信号，该特性信息包括已经计算出的(一个或多个)量。在其他实施例中，由通信模块发送的信号可以是电信号本身，并且该一个或多个量是在外部计算的，例如在服务器/云基础设施中计算、或者在外部的(例如便携式)计算设备中计算，该计算设备在其输入端从通信模块接收信号并且接下来执行获得期望的量所需要的计算任务。在另一些实施例中，一部分处理可以在嵌装玻璃传感器中执行，并且一部分处理在外部计算设备中执行。此外，对于整个地运行分类模型并且执行算法来说，也有同样的选择：其可以在嵌装玻璃传感器本身中执行(例如在独立的实施方式中)、在服务器/云基础设施中执行或者在外部的(例如便携式)计算设备中执行。

现在介绍实施例，其中，参数是外部事件的严重程度。同样，外部事件被认为是对嵌装玻璃的冲击。在这种情况下，数据集还可以包含各种类型嵌装玻璃的数据。对于每一次测量，数据都可以保存在数据库中，而无论冲击是否导致破裂。

图3也适用于旨在评估冲击的严重程度的方法。从至少一个电信号得出量(即，时域表示和/或频域表示(例如通过FFT)和/或功率谱密度(PSD))和/或相关量(即，多个信号间的互相关)。然后将这些量馈送到分类模型。现在，分类模型的结果是基于相应的量指示嵌装玻璃是否损坏的值。预测的值可以进一步用于获得关于损坏类型(即，表面小坑、赫兹碎裂、正中碎裂、裂纹或挡风玻璃上产生电信号的任何损坏)的信息。这种信息然后用于判定嵌装玻璃是可以修复还是需要更换。为了提高预测的质量，有利地将几个预测的值输入到分类模型以产生关于冲击严重程度的改进结论。然后可以根据此信息判定是否需要修复或更换嵌装玻璃。

在该解决方案的另一个实施例中，对汽车嵌装玻璃的冲击的位置和严重程度的预测被组合为改进的信息，从而得到是否需要修复或更换嵌装玻璃的改进的判定。

虽然在附图和前述说明中详细展示和描述了本发明，但这样的展示和描述应视为是说明性的或示例性的，而不是限制性的。前述说明详细描述了本发明的某些实施例。然而，应理解的是，无论前述内容在文本方面看上去如何详细，本发明可以以多种方式实践。本发明不限于所披露的实施例。

通过研究附图、披露内容以及所附的权利要求，本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时可以理解和实现对所披露的实施例的其他变化。在权利要求中，词语“包括”不排除其他的要素或步骤，并且不定冠词“一个(a)”或“一个(an)”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中所叙述的若干项的功能。在互不相同的从属权利要求中引用某些措施的不争事实并不表明不能使用这些措施的组合来获得优点。计算机程序可以在合适的介质上存储/分发，诸如与其他硬件一起或作为其他硬件的一部分提供的光学存储介质或固态介质，但也可以以其他形式分发，诸如经由因特网或者其他有线或无线电信系统。权利要求中的任何附图标记不应当解释为限制范围。

Claims

1.一种用于检测和分析发生在汽车嵌装玻璃上的外部事件的方法，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的用于检测和分析的方法，其中，所述外部事件是对汽车嵌装玻璃的冲击或所述汽车嵌装玻璃上的另一机械应力。

3.如前述权利要求中任一项所述的用于检测和分析的方法，其中，所述信号是从振动和/或声学传感器接收的。

4.如前述权利要求中任一项所述的用于检测和分析的方法，其中，所述特性信息是所述电信号本身、所述电信号的数字版本或所述电信号的所述数字版本的频域表示。

5.如前述权利要求中任一项所述的用于检测和分析的方法，其中，所述一个或多个量是根据所述特性信息来计算的。

6.如前述权利要求中任一项所述的用于检测和分析的方法，其中，所述参数是所述外部事件的位置。

7.如前述权利要求中任一项所述的用于检测和分析的方法，其中，所述参数是对所述外部事件的严重程度的量度。

8.如前述权利要求中任一项所述的用于检测和分析的方法，其中，所述计算机实施的分类模型是在随机森林算法、支持向量机算法或神经网络中选择的。

9.如前述权利要求中任一项所述的用于检测和分析的方法，包括收集数据以训练所述分类模型的初始步骤。

10.如前述权利要求中任一项所述的用于检测和分析的方法，包括使用存储在数据库中的数据来训练所述分类模型。

11.一种能在可编程设备上执行的程序，所述程序包含指令，所述指令在被执行时实现如前述权利要求中任一项所述的方法。