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    變電站無(wú)人機(jī)巡檢障礙物狀態(tài)量化準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)

    2022-05-14 10:28:04朱澤鋒胡金磊溫佳靜
    計(jì)算機(jī)仿真 2022年4期
    關(guān)鍵詞:障礙物攝像頭準(zhǔn)確性

    朱澤鋒,胡金磊 ,溫佳靜

    (1. 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司清遠(yuǎn)供電局,廣東 清遠(yuǎn) 511500;2. 武漢大學(xué)電氣與自動(dòng)化學(xué)院,湖北 武漢 430072)

    1 引言

    中國(guó)電網(wǎng)在新一輪能源革命下將進(jìn)一步豐富和擴(kuò)展[1],電網(wǎng)規(guī)模也依然處于快速增長(zhǎng)中[2]。當(dāng)前電網(wǎng)全要素生產(chǎn)率總體上處于較高水平[3],而智能電網(wǎng)的快速發(fā)展也讓傳統(tǒng)人工巡檢方式越來(lái)越難以適應(yīng)工作需要[4]。

    變電站巡檢為設(shè)備檢修提供有力的數(shù)據(jù)支持,檢修常見(jiàn)的方式包括故障檢修、定期檢修以及狀態(tài)檢修[5]。隨著電力信息數(shù)據(jù)采集趨于完善,基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備運(yùn)行及健康狀態(tài)評(píng)估日臻準(zhǔn)確[6],由此對(duì)設(shè)備開(kāi)展差異化檢修也成為可能[7]。

    在變電站中為提高巡檢效率通常會(huì)應(yīng)用多臺(tái)機(jī)器人,而為了彌補(bǔ)機(jī)器人巡檢的盲點(diǎn),采用無(wú)人機(jī)巡檢可以更加靈活、全面的采集數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)變電站巡檢無(wú)人化[8]。

    在變電站中可以采用機(jī)器人與無(wú)人機(jī)協(xié)同開(kāi)展無(wú)人化巡檢,為提高巡檢的效率,需要對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)開(kāi)展即時(shí)分析,從而提高巡檢的效率與質(zhì)量。從人的認(rèn)知角度出發(fā),障礙物狀態(tài)量化準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)是態(tài)勢(shì)感知SA(State Awareness)的典型應(yīng)用,可分成核心態(tài)勢(shì)感知和影響態(tài)勢(shì)感知的要素兩部分。核心態(tài)勢(shì)感知包括數(shù)據(jù)和環(huán)境因素提取、對(duì)當(dāng)前態(tài)勢(shì)的理解、對(duì)未來(lái)態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)、決策以及行動(dòng)措施等[9]。高楊團(tuán)隊(duì)對(duì)無(wú)人機(jī)集群態(tài)勢(shì)感知進(jìn)行了深入的探索。文獻(xiàn)[10]利用態(tài)勢(shì)感知模型給出同構(gòu)無(wú)人機(jī)集群SA 的一致性形成過(guò)程,異構(gòu)無(wú)人機(jī)集群 SA 的一致性判斷方法和無(wú)人機(jī)集群 SA 評(píng)價(jià)方法的選擇流程。

    無(wú)人值守變電站中依然可能存在與預(yù)先觀察和設(shè)置數(shù)據(jù)不一致的情況,例如:人員或動(dòng)物入侵,物件的擺放位置出現(xiàn)變動(dòng)。這些障礙物對(duì)無(wú)人機(jī)飛行造成安全隱患。與現(xiàn)有單一依靠無(wú)人機(jī)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行避障有差別的是,基于變電站攝像頭、機(jī)器人及無(wú)人機(jī)的多源數(shù)據(jù)采集,采用邊緣計(jì)算EC(Edge Computing)框架,對(duì)障礙物的大小、位置、評(píng)估精度等狀態(tài)判斷更加精確,基于一致性分析,可以對(duì)障礙物的狀態(tài)開(kāi)展量化評(píng)估與分析,由此,為無(wú)人機(jī)的安全避障飛行提供保障。

    2 障礙物狀態(tài)量化準(zhǔn)確性評(píng)估系統(tǒng)

    2.1 系統(tǒng)EC架構(gòu)及實(shí)現(xiàn)

    無(wú)人機(jī)、機(jī)器人與攝像頭在變電站內(nèi)安全開(kāi)展協(xié)同巡檢,數(shù)據(jù)采集和分析的量較大,云計(jì)算是目前在變電站集控式管理中應(yīng)用最為廣泛的技術(shù),EC從其技術(shù)起源上就與云計(jì)算有著密切的關(guān)系,減少了云計(jì)算的響應(yīng)延遲,減輕網(wǎng)絡(luò)傳輸負(fù)擔(dān)。Agent技術(shù)雖然也有與云計(jì)算結(jié)合的[11],但并沒(méi)有與云計(jì)算的計(jì)算與分析過(guò)程深度結(jié)合,只是完成云計(jì)算相關(guān)的任務(wù)模塊,屬于松耦合。

    圖1 變電站協(xié)同巡檢EC框架

    變電站的邊緣計(jì)算中心節(jié)點(diǎn)通常位于集控中心,不在本文研究范圍內(nèi)。機(jī)器人由于續(xù)航時(shí)間長(zhǎng),可以攜帶的存儲(chǔ)及計(jì)算資源所受限制較少,因此,在邊緣計(jì)算中承擔(dān)邊緣服務(wù)器的職責(zé)。無(wú)人機(jī)集群行動(dòng)方便靈活,也可以克服單個(gè)無(wú)人機(jī)續(xù)航能力不足帶來(lái)的困擾,單個(gè)無(wú)人機(jī)承擔(dān)邊緣設(shè)備的作用。

    在變電站中使用無(wú)人機(jī)集群與機(jī)器人開(kāi)展協(xié)同巡檢,行進(jìn)過(guò)程中,根據(jù)任務(wù)的需要以及機(jī)器人的當(dāng)前位置, 根據(jù)任務(wù)的完成與推進(jìn)與不同的機(jī)器人協(xié)同完成所需任務(wù)。由此,在某一個(gè)特定時(shí)刻協(xié)同巡檢是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的EC框架,但隨著時(shí)間的推進(jìn),EC框架中參與的邊緣服務(wù)器、邊緣設(shè)備都可能發(fā)生變化,是一個(gè)動(dòng)態(tài)EC框架。

    變電站中的一次巡檢任務(wù)中通常包括多個(gè)子任務(wù),由于無(wú)人機(jī)飛行的速度有限,也可以對(duì)子任務(wù)之間的間隔時(shí)間進(jìn)行調(diào)整,由此,子任務(wù)之間的時(shí)間間隙是最優(yōu)的EC框架動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí)機(jī)。當(dāng)然,無(wú)人機(jī)電量不足必須返航,機(jī)器人的運(yùn)行位置切換也是需要考慮的因素,可以通過(guò)任務(wù)啟動(dòng)前的提前規(guī)劃,盡量避免子任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中參與EC的節(jié)點(diǎn)切換。

    2.2 技術(shù)難點(diǎn)分析

    變電站無(wú)人化值守經(jīng)過(guò)多年的實(shí)施已經(jīng)基本普及,機(jī)器人巡檢也初步得到應(yīng)用。目前變電站機(jī)器人巡檢多采用履帶式或輪式,運(yùn)行速度較慢,所以通常在一個(gè)變電站中需要采用多臺(tái)機(jī)器人同時(shí)開(kāi)展巡檢工作。

    由于機(jī)器人在地面運(yùn)行,視角會(huì)受到限制,當(dāng)前有采用升降桿調(diào)整攝像頭的高低和角度,但出于運(yùn)行安全的考慮,調(diào)整范圍受到限制。無(wú)人機(jī)由于其飛行速度快,較少受到限制,因此,在變電站中與機(jī)器人協(xié)同,可以在很大程度上代替人工巡檢,向無(wú)人化巡檢的方向推進(jìn)。協(xié)同巡檢有以下主要技術(shù)難點(diǎn):

    1)多種數(shù)據(jù)采集:變電站巡檢中,常見(jiàn)需要搜集的數(shù)據(jù)包括可見(jiàn)光圖片及紅外數(shù)據(jù)。無(wú)人機(jī)由于搭載負(fù)荷的能力有限,采用多臺(tái)無(wú)人機(jī)搭載不同的負(fù)荷開(kāi)展協(xié)同巡檢非常必要。

    2)數(shù)據(jù)采集同步:在一些情況下,需要機(jī)器人與無(wú)人機(jī)對(duì)同一設(shè)備的不同部位進(jìn)行同步的采樣,這也需要無(wú)人機(jī)與機(jī)器人協(xié)同。

    3)數(shù)據(jù)共享:?jiǎn)我粰C(jī)器人或無(wú)人機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中,需要對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行感知、決策,決策的內(nèi)容可以共享,例如:如果機(jī)器人分析出前方障礙物的高度,可以將相關(guān)信息分享給無(wú)人機(jī),由此無(wú)人機(jī)不需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,直接決策是否需要繞飛。

    攝像頭的數(shù)據(jù)在目前變電站中應(yīng)用還比較有限,集中在安監(jiān)、數(shù)據(jù)讀取等方面。將攝像頭、機(jī)器人數(shù)據(jù)與無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)融合,可以對(duì)障礙物的狀態(tài)更好的量化評(píng)估,而通過(guò)一致性分析方法,可以將無(wú)效的數(shù)據(jù)從中剔除,從而以高質(zhì)量數(shù)據(jù)為依據(jù)評(píng)估,準(zhǔn)確性更高。

    3 量化評(píng)估一致性分析方法

    3.1 評(píng)估模型

    在經(jīng)典的SA三級(jí)模型[12]中,在一定的時(shí)間和空間約束條件下,通過(guò)對(duì)環(huán)境元素的感知,理解,實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。參與協(xié)同的個(gè)體實(shí)現(xiàn)“感知-調(diào)整-決策-執(zhí)行”(OODA)環(huán),但顯然信息存在不完整、不確定性。軍用無(wú)人機(jī)集群運(yùn)行時(shí)需要從完備性、準(zhǔn)確性、連續(xù)性、時(shí)效性、相關(guān)性及準(zhǔn)確度這六個(gè)方面評(píng)估協(xié)同態(tài)勢(shì)的覺(jué)察一致性。

    與現(xiàn)有面向區(qū)域覆蓋以及特定目標(biāo)識(shí)別和攻擊的需求不同,變電站覆蓋范圍不大,邊界非常明確,但對(duì)于飛行控制的精度要求非常高,對(duì)于場(chǎng)所中的人、裝備、設(shè)備的檢測(cè)要求比較高。由此,量化準(zhǔn)確性評(píng)估的模型也需要有所調(diào)整,如圖2紅色部分所示,需要對(duì)無(wú)人機(jī),機(jī)器人以及變電站現(xiàn)有固定攝像頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效融合才能進(jìn)一步通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)障礙物進(jìn)行有效判斷,從而為巡檢線路的優(yōu)化提供支撐,為安全飛行提供保障。

    變電站無(wú)人化巡檢過(guò)程中,由于飛行線路已經(jīng)提前進(jìn)行了設(shè)計(jì),所需采集的圖像數(shù)據(jù)非常確定,而變電站設(shè)備自身并不會(huì)移動(dòng),因此,從飛行安全角度考慮,重點(diǎn)需要感知在變電站中不屬于自身所有的人、物以及設(shè)備,可以定義為待感知障礙物(SO,Sensed Obstacle),可以主要分為兩類(lèi):

    1)計(jì)劃障礙物:變電站中根據(jù)操作需要?jiǎng)幼鞯脑O(shè)備,或者是參與巡檢的設(shè)備。示例包括參與巡檢的裝備,如工具箱,機(jī)器人,無(wú)人機(jī)等。

    2)例外障礙物:變電站巡檢過(guò)程中出現(xiàn)的其它對(duì)象,例如:遺留的設(shè)備和工具,入侵的動(dòng)物或人。

    3.2 指標(biāo)體系

    假定某巡檢任務(wù),無(wú)人機(jī)需要巡檢K臺(tái)設(shè)備,當(dāng)前巡檢第k臺(tái)設(shè)備,設(shè)定為巡檢的第k個(gè)步驟,當(dāng)前的時(shí)刻為j。當(dāng)前步驟k中有M1臺(tái)無(wú)人機(jī),M2臺(tái)機(jī)器人,M3個(gè)攝像頭,共M個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

    針對(duì)變電站協(xié)同巡檢的需求,定義以下主要評(píng)價(jià)指標(biāo)。

    1)完整性指標(biāo):主要用于描述完整反應(yīng)所有SO態(tài)勢(shì)特征的程度。

    (1)

    顯然,完整度指數(shù)越高,能獲得更多的態(tài)勢(shì)特征結(jié)果,綜合分析可以避免出現(xiàn)誤判的情況。

    2)均勻性指標(biāo):主要用于描述從全方位描述對(duì)象態(tài)勢(shì)狀態(tài)的程度。

    圖3 均勻性指標(biāo)

    如圖3所示,圓心代表SO,右邊的缺口表示由于變電站的區(qū)域限制,不允許部署物聯(lián)網(wǎng)的區(qū)域,圓弧表示可以部署的區(qū)域,半徑可以根據(jù)需要設(shè)置,可設(shè)置為50米,而紅色圓弧部分表示實(shí)際部署的部分。

    對(duì)于m點(diǎn)檢測(cè)到的態(tài)勢(shì)特征S(m,l,k,tj,i),通過(guò)連接SO點(diǎn)P與物聯(lián)網(wǎng)檢測(cè)設(shè)備,可以將態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)投影到對(duì)應(yīng)的圓弧上,并統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)的概率分布函數(shù)f(S(l,k,tj,i)),對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)期望為E(l,k,tj),由此,將分布函數(shù)的均方差定義為均勻度Ev(l,k,tj)。

    均勻性指標(biāo)越好,可以更全面,準(zhǔn)確的分析處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的SO的速度,避免由于視差導(dǎo)致的數(shù)據(jù)分析錯(cuò)誤。

    3)m點(diǎn)準(zhǔn)確性指標(biāo):目標(biāo)特性與SO的特征一致程度。

    若SO點(diǎn)P在感知后的狀態(tài)為Pt(S(m,l,tj,i)),真實(shí)狀態(tài)為Pr(m,l,tj,i)。則有準(zhǔn)確性指標(biāo)

    (2)

    ?/Pt∈?

    3.3 基于EC的數(shù)據(jù)融合

    在巡檢過(guò)程中,待感知對(duì)象的行動(dòng)路線,速度都有可能發(fā)生變化,隨機(jī)性較強(qiáng),比如:動(dòng)物或人的入侵。因此,基于曲線擬合或者支持向量機(jī)這樣的算法難以應(yīng)用于對(duì)象位置的預(yù)測(cè)。用感知代替預(yù)測(cè),可以更為真實(shí)的反應(yīng)SO的當(dāng)前狀態(tài),無(wú)人機(jī)也可以據(jù)此更為安全的規(guī)劃避障路徑。

    在變電站的EC框架下,物聯(lián)網(wǎng)終端攝像頭具備一定的圖像分析能力,無(wú)人機(jī)為提高續(xù)航能力,以數(shù)據(jù)和圖像的采集為主,而機(jī)器人的電量充足,計(jì)算功能強(qiáng),可以作為邊緣服務(wù)器使用。

    顯然,對(duì)于對(duì)象移動(dòng)的判斷,如圖3所示,當(dāng)監(jiān)測(cè)的物聯(lián)網(wǎng)終端與SO運(yùn)動(dòng)方向垂直時(shí),判斷速度與方向最準(zhǔn)確,當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)終端在運(yùn)動(dòng)方向上時(shí),就很難判斷對(duì)象的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

    設(shè)置重要性指標(biāo)為

    (3)

    則對(duì)應(yīng)的SO準(zhǔn)確性指標(biāo)可以進(jìn)一步得到

    (4)

    3.4 多目標(biāo)障礙物狀態(tài)一致性量化算法

    3.4.1 目標(biāo)跟蹤相空間描述

    在變電站中,動(dòng)態(tài)目標(biāo)的危險(xiǎn)程度高,靜態(tài)目標(biāo)如果位于危險(xiǎn)區(qū)域,其危險(xiǎn)程度也高。顯然在變電站中需要具備對(duì)多個(gè)目標(biāo)跟蹤的能力。

    考慮到無(wú)人機(jī)在變電站中的飛行速度,每5秒鐘對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)展一次分析,每個(gè)目標(biāo)的SA數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤,有:

    SA(l,k,tj)=[Com(l,k,tj),Ev(l,k,tj),Ps(l,k,tj)]T

    (5)

    由此,針對(duì)特定目標(biāo)l,有跟蹤的序列相空間描述為S(l)={SA(l,k,t1),…,SA(l,k,tj),…}。

    對(duì)指標(biāo)進(jìn)行去均值化處理,有:

    (6)

    其中E(SA)為指標(biāo)的數(shù)學(xué)期望。

    3.4.2 決策矩陣

    進(jìn)一步對(duì)該序列進(jìn)行非線性處理

    (7)

    由于指標(biāo)的均勻性對(duì)于指標(biāo)的有效性具有重要的作用,由此,指標(biāo)的權(quán)重設(shè)置為

    (8)

    (9)

    由此,針對(duì)SA的l,設(shè)定區(qū)間決策矩陣為:

    (10)

    3.4.3 一致性計(jì)算

    集群態(tài)勢(shì)覺(jué)察一致性

    (11)

    進(jìn)一步得到可能度公式

    Pi,j=P(hi≥hj)

    (12)

    變電站巡檢中,態(tài)勢(shì)感知所應(yīng)用的數(shù)據(jù)來(lái)源包括無(wú)人機(jī)、機(jī)器人以及攝像頭三個(gè)集群,由此,得到區(qū)間數(shù)相對(duì)大小為

    (13)

    區(qū)間數(shù)相對(duì)大小可以用于評(píng)價(jià)一致性差異。

    4 仿真分析

    4.1 仿真設(shè)定

    廣東清遠(yuǎn)供電局某110kV變電站采用無(wú)人化巡檢方案。采用1臺(tái)無(wú)人機(jī),4臺(tái)機(jī)器人開(kāi)展移動(dòng)式巡檢。某巡檢任務(wù)需要對(duì)4臺(tái)設(shè)備開(kāi)展巡檢,即巡檢劃分為4個(gè)步驟,每個(gè)巡檢步驟中可以參與邊緣計(jì)算的設(shè)備數(shù)量為。

    表1 邊緣計(jì)算設(shè)備

    在每個(gè)階段,都設(shè)置4個(gè)障礙物,分別是行人、人字梯、工具箱,分別差異化設(shè)置。顯然,本算法具有相當(dāng)?shù)撵`活度與彈性,參與邊緣計(jì)算的無(wú)人機(jī)數(shù)量,機(jī)器人數(shù)量以及攝像頭數(shù)量可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)計(jì)算結(jié)果靈活調(diào)整,不需要預(yù)先進(jìn)行人工參數(shù)設(shè)置,這符合變電站巡檢的實(shí)際工作情況。

    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    基于邊緣計(jì)算的情況下,數(shù)據(jù)源的選取可以非常靈活。在給定巡檢任務(wù)下,無(wú)人機(jī)的飛行路徑較為固定,因此,參與邊緣計(jì)算的攝像頭可以與無(wú)人機(jī)執(zhí)行的任務(wù)綁定。本文根據(jù)獲取的數(shù)據(jù),分別按照以下三種方式的數(shù)據(jù)源組合進(jìn)行計(jì)算并對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比:無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)(R1組合);無(wú)人機(jī)及攝像頭數(shù)據(jù)(R2組合);無(wú)人機(jī)、機(jī)器人及攝像頭數(shù)據(jù)(R3組合)。

    針對(duì)單一任務(wù),選取20次飛行的數(shù)據(jù)均值作為計(jì)算依據(jù),計(jì)算得到的結(jié)果見(jiàn)表2,其中的序號(hào)1,2,3分別對(duì)應(yīng)R1組合,R2組合以及R3組合。以理論分析狀態(tài)與實(shí)際狀態(tài)的參數(shù)比值為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估量化結(jié)果。

    表2 權(quán)重及區(qū)間數(shù)相對(duì)大小計(jì)算結(jié)果

    1)單純應(yīng)用無(wú)人機(jī)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對(duì)無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求越高,否則對(duì)安全性影響較大。

    2)將物聯(lián)網(wǎng)攝像頭數(shù)據(jù)與無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)合后,對(duì)障礙物的障礙物狀態(tài)量化評(píng)估準(zhǔn)確性提高比較大。

    1)單純應(yīng)用無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)在變電站內(nèi)導(dǎo)航,風(fēng)險(xiǎn)較大,而采用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)后,障礙物狀態(tài)量化評(píng)估的準(zhǔn)確性大幅度提高,可以保障無(wú)人機(jī)安全飛行。

    圖4 平均一致性差異度

    2)參與協(xié)同分析的物聯(lián)網(wǎng)終端越多,障礙物狀態(tài)量化評(píng)估的分析結(jié)果越準(zhǔn)確。

    3)同等條件下,均勻性指標(biāo)越高,分析結(jié)果越準(zhǔn)確。

    4)機(jī)器人由于數(shù)量較少,如果所處位置不佳,在前述基礎(chǔ)上提升障礙物狀態(tài)量化評(píng)估的準(zhǔn)確性效果與攝像頭相差不大(見(jiàn)S3)。但如果機(jī)器人的位置比較理想,則有可能大幅度提升障礙物狀態(tài)量化評(píng)估的準(zhǔn)確性(見(jiàn)S2)。

    在對(duì)變電站現(xiàn)場(chǎng)障礙物的位置,數(shù)量進(jìn)行調(diào)整后,可以得到類(lèi)似的結(jié)果。

    5 結(jié)論

    無(wú)人化運(yùn)維是工業(yè)運(yùn)維的未來(lái)趨勢(shì),是物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、人工智能、機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等方面的交叉學(xué)科。本文以變電站無(wú)人化巡檢為研究對(duì)象,以無(wú)人機(jī)為巡檢發(fā)起的,構(gòu)建包括無(wú)人機(jī)、機(jī)器人以及固定攝像頭在內(nèi)的邊緣計(jì)算框架,對(duì)變電站內(nèi)巡檢任務(wù)相關(guān)的SO進(jìn)行SA分析。文章提出了計(jì)算框架,數(shù)據(jù)融合框架,指標(biāo)體系以及對(duì)應(yīng)的指標(biāo)分析方法。通過(guò)不同的數(shù)據(jù)組合測(cè)試,在現(xiàn)有變電站中對(duì)提出的分析方法進(jìn)行了驗(yàn)證,證明了所提出方法的有效性。

    下一步基于態(tài)勢(shì)感知的結(jié)果,進(jìn)一步協(xié)調(diào)機(jī)器人、無(wú)人機(jī)在巡檢過(guò)程中的巡檢線路配合,在本文數(shù)據(jù)融合協(xié)同的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)空地巡檢過(guò)程的協(xié)同。

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