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无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。下面是我为大家精心推荐的无人机应用技术论文,希望能够对您有所帮助。

无人机航测技术的应用分析

【摘 要】以生产项目为例,以无人机航测的技术流程为主线,介绍了无人机航测技术方面的应用分析。

【关键词】无人机、航测技术

【Abstract】Production project as an example, the unmanned aerial technology process, introduced the UAV aerial application analysis.

【Key woerds】UAV、aerial surveying technology

中图分类号:V279+.2文献标识码:A 文章编号:

0 引言

无人机航测遥感技术是继卫星遥感、飞机遥感之后发展起来的一项新型航空遥感技术,在应急测绘保障、国土资源监测、重大工程建设等方面得到广泛应用。它是一种机动灵活、可以实现快速响应的一种航测技术。但也存在影像重叠度不规则、像幅小、影像倾角大、旋偏角大,影像有明显畸变等问题,这些情况都对现有无人机航测技术提出了挑战。

本文从生产案例出发,以无人机航测技术为主线,对生产过程中无人机航测出现的一些问题进行了分析探讨。

1 生产实践

1.1主要技术依据

《无人机航摄系统技术要求》(CH/Z3002-2010);

《低空数字航空摄影规范》(CH/Z3005-2010);

《低空数字航空摄影测量内业规范》(CH/Z 3003-2010);

《低空数字航空摄影外业规范》(CH/Z 3004-2010) ... ...

1.2 数据源及预处理

1.2.1 数据源

本测区选用无人机航空摄影获取的真彩色影像,航摄面积为10平方公里。航摄仪采用Canon EOS 5DMarkⅡ,焦距为:35mm,相幅大小为:5616×3744,像元分辨率为6.41um。影像地面分辨率为0.2米。

1.2.2遥感影像预处理

无人机航空摄影采用的相机为非量测型相机,因此,在进行空中三角测量恢复影像空中姿态时,需要对相机进行像片畸变差改正。(相机畸变改正在四维公司检校完成)

1.3 无人机航测总体作业流程

1.4无人机航空摄影

本次无人机航摄分两个架次进行,由GPS领航数据计算相对飞行高度。飞行质量和影像良好,影像清晰度高、色彩均匀、饱和度良好,能够表达真实的地物信息,可以满足1:2000成图要求。

像片航向重叠度为75%,旁向重叠一般为35%-45%,旋偏角一般控制在12度以下。

1.5 像片控制测量

1.5.1 像控点精度要求

像控点对最近基础控制点的平面位置中误差不大于0.2米,高程中误差不大于0.2米。

1.5.2 像控点布点方案

项目布点方案确定为双模型布点,全部布设为平高点。

1.5.3 像控点测量

在像控测量之前,首先对测区内收集到的已知控制点进行联测,检核控制点情况;为满足后续像控测量,联测已知点的同时加密了2个控制点。联测采用GPS静态相对定位方式施测,采用边连式的布网形式。全网共联测已有已知点4个,新设控制点2个,观测时具体技术参数依据规范,像控点采用GPS实时动态定位(RTK)的方法进行测量,满足要求。

1.6 空中三角测量

本项目采用Virtuozo工作站进行空三加密,根据航飞及影像分布情况,将空三区域分为两个加密区域网采用自动与手动相结合的方式进行空三加密,即采用自动匹配进行像点量测,剔除粗差。人工调整直至连接点符合规范要求,检查点平面中误差为0.3米,高程中误差为0.17米,最终加密成果符合1:2000数据采集要求。

1.7 数据采集

在空三完成后,利用空三成果进行单模型定向时我们发现有模型无法定向的情况,第一架次无法建立的模型有29个,占总模型数的4%。第二架次有67个无法建立的模型占总模型数的9%。主要原因为无人机航摄姿态不稳定导致的飞行倾角、旋偏角过大,航线弯曲、像片比例不一致等现象都是导致单模型定向精度差的原因。考虑到1:2000地形图精度要求,我们提出了如下解决方案:在测图定向超限点的周围进行野外实测用来检核分析数据并进行必要的修正。

1.8 项目精度报告

根据1:2000精度要求对测绘产品检进行了精度的统计,统计了3幅地形图,其中高程精度中误差最大为0.36米,最小为0.27米,从统计的结果看,粗差率比较高,有的达到了5%,平面精度中误差为0.75米。

2 结 论

(1)无人机航空摄影测量技术应用于地形图的生产存在不确定性,比如,区域网整体加密精度评定良好,但单模型定向精度存在超限情况,在测图过程中表现为测图定向点和立体模型套合差大、接边误差大等,可以通过外业实测进行补充测量、验证。

(2)利用无人机航测进行航空摄影测量时,应采用试验区的作业方法,即在确定布点方案前选取一定面积的试验区进行布点方案试验,分析精度指标后确定作业方案。

(3)目前,无人机航测技术主要应用于载人飞机航测技术的补充方面,如多块小面积、危险场所、远离机场或没有可供其起降场地的区域,在载人机不便或无法完成的情况下,由无人机来完成。

参考文献:

[1] 范承啸,韩俊,熊志军,赵毅。 无人机遥感技术现状与应用[J] 测绘科学 2009,34(5):214-215;

[2] 崔红霞,李杰,林宗坚,储美华。非量测数码相机的畸变差检测研究[J] 测绘科学2005,30(1):105-107;

[3] 连镇华。无人机航摄相片倾角对立体高程扭曲的影响分析[J] 地理空间信息2010,8(1):20-22;

作者简介:徐锦前(1982-),男,辽宁铁岭人,工程师,主要从事摄影测量和地理信息系统建库等测绘工作。

点击下页还有更多>>>无人机应用技术论文

295 评论

毒师999999

工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文

无论是在学校还是在社会中,大家一定都接触过论文吧,通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。写起论文来就毫无头绪?下面是我精心整理的工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文,欢迎阅读,希望大家能够喜欢。

摘要:

文章主要就无人机遥感测绘技术相关内容进行分析,其中着重探究工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用。无人遥感测绘技术的应用,不仅有利于提升测绘行业发展的科学性、创新性,同时也有利于提高工程测绘的水平和质量。

关键词:

工程测绘;无人机烟感测绘技术;数据分析;

引言:

近年来,无人机在很多领域都得到了广泛应用,并发挥着越来越重要的作用。在工程测量领域对无人机技术的应用,能够为复杂环境下地面测量提供便利,获取相应地区的图像、影像等数据资料,有效提升测量工作的严谨性和科学性。

1、无人机遥感测绘技术的优势

1.1、提升数据的准确性

在工程测绘中全面应用无人机遥感技术,能够对数据准确性有效提升,保证收集数据的安全性,为工程建设提供依据。无人机遥感技术的复杂性相对较高,借助不同类型的技术,特别是对数码传感技术、卫星定位技术以及无人技术的应用,能够全面提升数据收集的质量及效率,大大降低测绘误差,从而保证对数据快速收集的同时,利用高科技全面提升数据的准确性。在对无人机技术不断应用的过程中,其设计也在不断改善,应用的成熟性越来越高。无人机有较小的体积、较高的灵活性,能够很好地推动工程测绘,尤其针对复杂地区,借助无人机遥控测绘技术,能够开展详细的勘察工作,借助软件的应用,能够对数据失误、丢失情况有效避免。

1.2、提升效率

无人机遥感测绘技术的应用,能够减少人工操作程序,有效提高工作效率,在一定程度上降低误差,短时间内对数据快速处理,不仅能够保证效率,还能够保证质量。应用无人机外部作业过程中,能够突破恶劣天气影响,同时也有较长的续航时间,从而保障测绘进度。

1.3、降低成本

测绘作业的复杂性相对较高,应用无人机遥控测绘技术能够有效减少其成本,在一定程度上转变传统测绘方式,提升测绘工作的准确性、科学性。借助地面信息收集工作,能够为其他工作的数据来源奠定基础。在传统测绘过程中,借助载人飞机或卫星对收集数据,会产生较高的成本,且存在安全问题,很容易被恶劣天气影响。应用无人机遥感测绘技术,能够有效地降低成本。

2、无人机遥感技术在工程测绘中的具体应用

2.1、采集数据

在建设工程中,需要始终以数据为基础,因此需要保证数据的精度,但保证数据的精度就需要保证测绘的精度,从而保证建设项目的建筑质量。可见工程测绘收集数据工作十分重要,是工程决策的重要依据,在此基础上分析数据,有利于全面优化工程的谋划、设计。在不同工程测绘过程中,无人机遥感技术的应用也更加广泛,工作人员能够对不同类型数据有效收集,同时也能够借助相关技术,对数据进行分析汇总,对数据收集的精度、速度有效提升。在具体操作过程中,工作人员可以应用计算机输入指令,划分相应的测绘区域,对无人机航线有效设计,并在相应的环境下,引导无人机执行相应的命令,在无人机测绘飞行的过程中,能够明确相应的数据信息,从而结束工程测绘工作。现阶段,技术创新性不断提升,应用定位系统,能够保证定位的精准性,结合坐标系统,能够保证相应区域内的测绘作业能力。对无人机取得的资料,相关工作人员要优化监测、复核工作,对数据的精确性有效保证,并补充其他数据。

2.2、采集图像

应用无人机遥感测绘技术开展工程测绘,除了收集数据,还要收集整理不同图像,对制图的要求有效满足。借助无人机技术,能够收集测绘范围内不同方面的信息,进一步形成影像拍摄。同时,在此基础上,还能够对三维建模有效应用,深加工上一阶段拍摄的画面,为制图工作奠定良好的基础。无人机测绘有较高的智能化,针对不符合需求的图像会进行自动处理,如应用重叠影像数码相机进行自动变焦,对图像参数快速调整有效实现,保证图像收集的清晰性。

2.3、开展低空作业

应用无人机遥感测绘技术,能够对安全性有效保障,尤其一些对图像要求较高的工程测绘项目,无人机测绘能够对上述要求有效满足。在一些恶劣环境之中,应用无人机开展低空作业,因其有更强的灵活性,能够避免受外部条件影响,高效快捷地完成任务。无人机遥感测绘技术也在不断升级,能够很好地提高无人机快速应对能力,有效提升测绘质量。

3、无人机遥感测绘技术应用注意事项

3.1、对相关设备定期检查

为了全面发挥无人机的优势,有效保证测绘结果,并对无人机使用效率有效提高,需要对设备监测的精准性不断优化,保证设备始终处于最佳状态。监测调试工作在应用无人机遥感测绘技术中十分重要,在正式应用设备前,相关工作人员要做好设备性能检测工作,对设备的性能优化,再开展飞行试验,针对不稳定的'设备,相关的工作人员要强化相应的调试工作,对设备性能的稳定性有效保证。此外,相关工作人员还要优化日常保养工作,对通讯设备、电源系统、地面电台等方面进行定期检查,对设备安全性有效保证。

3.2、对像控电测量流程优化

对无人机技术应用,要优化相应的流程,保证无人机遥感测绘技术的应用效果有效提升。工作人员要注意强化拍摄像控点布设工作,对其安全性、高效性有效保证,并完善优化升级工作。具体从以下3个方面入手:

1)要注意监测在可控范围内,与拍摄范围的具体情况有效结合,进行相应地分析,对拍摄区域自由网效果明确,同时还要检查快速生成自由网快拼图的情况,明确是否存在偏差。

2)要对像控点测量方案布设流程优化。要以目标测量范围的具体情况为基础,如地势、地形,优化控制像控点相片质量,提升收集数据的严谨性,避免对影响、数据处理的随意性,还要注意保留原始数据,从而为后续调整制图奠定良好的基础,有效保证数据的真实性。

3)相关工作人员要加强数据存储工作。对于无人机拍摄而言,会出现大量数据,设备中会对相应的数据储存,需要对其中没有价值的信息有效去除,避免无用数据对新数据的影响,保证色彩效果和清晰度。

3.3、对飞行、摄影质量有效控制

为了对无人机拍摄的水平、效率有效保证,相关工作人员需要在实际应用过程中,对无人机的飞行、摄影质量进行严格控制。在具体应用过程中,相关工作人员需要注意:

1)结合规定的时间,带无人机进场,并对无人机不同方面的信息明确,如无人机的降落、起飞方式等,同时还要对飞行速度有效控制,保证测绘影像的清晰性。

2)要注意对无人机飞行高度的设计、控制工作优化,对拍摄区域的设计航高于飞行航高之间的高度差明确,并控制在合理的范围之内。随后还要注意对无人机的飞行状态有效控制,避免其他信号影响无人机拍摄的准确性。此外,在无人机飞行过程中,相关工作人员还需要注意对无人机的上升、下降飞行速率有效控制,并制定相应的安全保护方案。

4、总结

综上所述,应用传统测绘技术,已经不能满足现阶段的市场需要,需将无人机遥感测绘技术应用其中。但为了保证工程测绘结果的科学性和准确性,相关工作人员需要结合实际情况,优化无人机遥感测绘技术,从而有效提升工程测绘的质量和效率。

参考文献

[1]周李乾.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用[J].智能城市,2020,6(12):73-74.

[2]易应军.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用研究[J].建筑工程技术与设计,2020(8):4376.

[3]郑义,董晓亮.论无人机遥感测绘技术在工程测绘中的应用[J].建筑工程技术与设计,2019(36):4055.

300 评论

奇奇怪怪的lemon

AI 科技 评论按: 日前,哈工大朱晓蕊教授等人在中国工程院院刊《信息与电子工程前沿》(英文)(Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering,FITEE)上发表了一篇题为《针对无人机系统安全的新型层级式软件架构》(A new hierarchical software architecture towards safety-critical aspects of a drone system)的论文,提出一种覆盖底层源代码到上层用户任务代码的新型层级式软件架构,能够有效地提高无人机系统安全性与可靠性。

目前,对于基础技术日趋成熟的无人机领域来说,无人机系统的安全性还是一个欠缺关注的研究方向,然而,这一研究方向对于无人机未来发展而言至关重要。因而,朱晓蕊教授等人在这一方向上的研究颇具前瞻性,其工作成果也独具开创性意义。雷锋网 AI 科技 评论借此机会拜访了朱晓蕊教授,深入探讨了其开启这项工作的背景、研究历程以及对于无人机领域的一些思考。

实际上,在无人机系统安全这个项目之前,朱晓蕊教授的研究方向主要是无人机控制和导航,而之所以转到无人机系统安全的研究则源自于她与耶鲁大学邵中教授一次对话中受到的启发:系统安全会成为无人机等小型智能系统未来的一个重要问题。

2014 年底,朱晓蕊教授在与来自耶鲁大学的邵中教授进行学术交流的过程中,了解到邵中教授一直在进行安全操作系统方面的研究,并在这个领域处于国际最前沿。而当时还在专注于无人机控制、导航研究的朱晓蕊教授,意识到她此前所做的这些研究工作实际上都已经趋向成熟,正在思考无人机未来的研究方向,邵中教授的这一研究方向则带给了她一个新的研究思路。朱晓蕊教授在采访中「他正在做这项工作就提醒了我,无人机这类小型智能系统的安全问题,会成为未来一个比较重要的问题 」。

然而,当时甚至是现在,无人机领域对于安全性问题的关注度都比较少。对此,朱晓蕊教授指出:「需要注意的一点是我们研究的基本上是小型飞行器,而小型飞行器和大型飞行器的区别是非常大的。光就安全性而言,大型飞行器很早就按照 Safety Critical System 启用了标准度很高的 系统安全验证,虽然在安全验证方面的人力、物力的耗费量都非常巨大,但是它们的一个小小的安全问题就可能带来非常严重的后果,因而即便投入巨大,大家也不得不关注这一问题。然而对于小型飞行器的安全验证问题,目前领域内国际上只有极少数研究者开始尝试去做这些事情,因为这是一个全新的东西,一切都从新开始。」

正是基于上面的两点考量,朱晓蕊教授决心要成为「第一批吃螃蟹的人」,与邵中教授开启了无人机系统安全的研究项目。

「当无人机这类智能系统进入到民用领域后,就不可避免地走向小型化,就会在片上资源方面牺牲掉很多的性能,因此直接将大型飞行器的安全验证系统移植到小型飞行器上是不可行的,所以我们就需要设计一个新的软件架构,既保证小型飞行器理论验证消耗不会那么高,又能够保障系统的安全性。传统而言,新系统研发是通过反复地模拟和实际测试来确保系统可靠性和安全性的。但是这种方式从严格意义上是无法完全保证安全性的,会出现看似随机的一些故障,甚至引起飞机坠毁现象。」

同时,为了促成双方正式将无人机系统安全项目提上重要日程,朱晓蕊教授和邵中教授也特地正式申请了国际合作项目。

按照朱晓蕊教授的说法,研究上层系统的人通常并不关注底层系统的细节,只在需要的时候直接使用底层系统,而反过来,研究操作系统的人往往也很少考虑上层系统的情况。因此,无人机等智能系统的上层系统和底层操作系统之间相当于存在一块「隔板」,二者间往往只存在最基本的互动。

「这样的话,这两个方向的研究者在进行安全测试时,往往只测试各自系统内的交互情况,然而这样仅仅只能确保系统内的安全性,而不能保证上层系统在跟底层操作系统做交互的时候不会出现问题。因此,我们合作这个项目的思路就是要将这两个系统中间的这块隔板打开,将二者作为一个整体来设计软件架构,从而完全保证无人机系统的安全性。」

对于这项工作成果在保障无人机整体安全性上的具体工作原理,朱晓蕊教授介绍道:「我们将所有算法形成的代码设计成分层结构,同时设计好层与层之间的交互架构,然后使用形式化验证的方法去检测层与层之间交互的正确性。」

形式化验证是采用逻辑来验证程序可靠性的一种方法,即用逻辑的方法将一段程序证明一遍,证明它能得到预期的结果并且没有出现错误,例如,欧美国家就将这种验证方法广泛地应用于一些大型飞行器中,由于这些设备的系统一旦出现出现错误,导致的后果会非常严重,同时研究者又无法对其进行一遍一遍的测试,因而形式化验证是可以选择的非常不错的方法。

因此,朱晓蕊教授项目组的这项研究成果不仅以实现上层系统和底层操作系统的层级式互动的方式来保障系统整体的安全性,更从逻辑层面避免了人为测试中所存在的偶然性,保障了安全性和可靠性。而同时从这两个方面着手展开(小型)无人机系统安全测试工作的,朱晓蕊教授等人是首创者。

实际上,无人机系统安全这个合作项目在 2014 年底就启动了,然而一直到现在才出成果,朱晓蕊教授表示背后的原因主要有两点:

此外,朱晓蕊教授还提到了她这边存在的一个比较严峻的问题,就是在现行的培养体制下,一方面是由于研究生培养年限比较短,另一方面则是因为学生对于新事物的热情和好奇心也不够,畏难心理比较明显,因此她这边参与项目的学生更替很快,这样的话,轮到下一批加入的学生,他们又要去学习操作系统方面的知识,这就又需要耗费一个周期的时间了。

谈及至此,朱晓蕊教授也就目前国内高校学生存在的一些问题提出了两点自己的期望:

也正是基于这种期望,朱晓蕊教授在日常教学中也始终坚持引导学生树立正确的研究思路:「所以我也一再地跟我的学生强调,我要教给他们的是一套系统的做科学研究的方法论,是怎样从零或一个 idea 开始做出一套有说服力的成果的方法,让他们最终在毕业答辩的时候能够自信地将自己做出来的这些成果讲给别人听,而不是说一定局限在课题所涉及的特定研究领域。」

对于无人机系统安全研究的这一版研究成果,朱晓蕊教授表示,目前还没有达到最理想的状态,因此下一步的规划还是希望参与研究的学生能够再花半年到一年左右的时间,实现该方案的最佳效果。

「下一步,我们会利用虚拟化技术来完善无人机系统安全方案,具体来说就是用虚拟化技术来将智能系统中对安全重要和对安全没那么重要的部分隔开来,从而减少不必要的安全验证消耗 。以无人机为例,它其中的某些模块对于安全来说至关重要,一旦出现问题,可能会直接导致无人机停止运行(从空中掉下来);而其中也有部分模块对安全性而言不那么重要的,例如一些第三方程序,对于飞机整体的安全性不会造成太大影响,就不需要付出代价去证明这部分模块的安全性。因此,大概再花一年左右的时间,整个安全方案就比较完整了。」

同时,朱晓蕊教授希望,这一系统安全性验证方案不要被局限于无人机。「它同样可以给其他小型智能系统包括无人驾驶带来很大的价值。实际上,这个方案如果应用到无人驾驶这些场景中,实现原理其实还是一样的,只不过需要针对这一套系统进行修改和调整,因此说,我们实际上提出的是一套可以广泛应用的方法论。」

而对于目前每年只能各自投入 1 到 2 名学生的耶鲁合作项目来说,人手同样是一个亟需解决的问题,因此扩充科研队伍同样也是下一步规划中的重要内容。

「本次之所以希望通过媒体来报道这项成果,主要也是有两个诉求:第一个就是希望更多对这项研究感兴趣的人能够加入到我们的研究队伍中来,从而更快地推进项目进度;第二个就是希望我们在无人机系统安全方面的这项研究成果能给相关领域研究者带来一些启发,启发他们去挖掘领域内目前还未受到较大关注但对未来而言至关重要的研究方向。」

学界和业界应该怎么分工?

朱晓蕊教授认为,学界和业界由于各自的性质以及承担的 社会 责任不同,分工也不尽相同,如果二者能够各司其职,形成一个非常良性、平衡的合作状态,对于无人机以及整个人工智能领域的发展会大有裨益。

「对于学界而言,首先一定要做一些超前的事情,在一些业界乃至整个研究领域还没有关注到的问题上,先要尝试着去开展研究工作,所有的研究工作往往在获得成功之前都要经历一个漫长的过程,所以,学界应该充当这个引路者的角色;其次,我认为学界的价值是提出一些能够对业界具有启发性意义的新的 idea,正如我之前所提到的,我们的研究实际上更像是提出了某一套具有普遍适应性的新方法,业界可以借鉴,并在我们的新思路和新方法上进行完善,从而最终与真正的应用场景实现对接。

而对于业界来说,他们需要做的便是将学界提出的新方法、新成果落地到各个细分应用场景中,并利用其丰富的人力、物力资源来推进某项成果不断完善和升华,最终对整个 社会 的实际发展负责。」

无人机领域的最终目标为何?

对于目前无人机领域的整个发展情况,朱晓蕊教授还是比较有信心的,她认为在技术层面,无人机的通用性已经做得相对来说比较成熟的,接下来要着重解决的就是产业化落地的问题。

「目前就我看来,无人机领域在基础技术方面都不错,就差在细分行业中有针对性地应用了。因为不同的细分行业对于这些基础技术都有特殊且具体的要求,因此我认为这其中还有很多可以挖掘的东西。当技术和市场、成本达到一个平衡的状态时,无人机领域差不多就是一个比较理想的状态了。」

论文: 《针对无人机系统安全的新型层级式软件架构》

作者: 朱晓蕊,梁辰,殷振国,邵中,刘孟启,陈昊

中文摘要: 本文提出了一种覆盖从底层源代码到上层用户任务代码的新型层级式软件架构,用于提高无人机系统的安全性与可靠性。在这种软件架构下,每一个软件模块采用形式化验证的方法验证其源代码符合设计规范,而且这些软件模块基于经过形式化验证的操作系统内核CertiKOS,因而从理论上保证无人机系统不存在软件漏洞。考虑到无人机的机载传感器会对系统可靠性产生显著影响,本文对驱动传感器的SPI总线与I2C总线进行形式化验证,并针对总线异常的情况设计完成相关实验。实验结果表明此类软件架构能有效提高无人机系统安全性与可靠性。

关键词: 安全关键系统;无人机;软件架构;形式化验证;

本文引用格式:

Xiao-rui Zhu, Chen Liang, Zhen-guo Yin, Zhong Shao, Meng-qi Liu, Hao Chen, 2019. A new hierarchical software architecture towards safety-critical aspects of a drone system. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(3): 353-362.

2019 全球人工智能与机器人峰会

由中国计算机学会主办、雷锋网和香港中文大学(深圳)联合承办的 2019 全球人工智能与机器人峰会( CCF-GAIR 2019),将于 2019 年 7 月 12 日至 14 日 在深圳举行。

届时,诺贝尔奖得主JamesJ. Heckman、中外院士、世界顶会主席、知名Fellow,多位重磅嘉宾将亲自坐阵 ,一起探讨人工智能和机器人领域学、产、投等复杂的生存态势。

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