• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于視覺的地外天體探測器著陸測速

    2023-12-30 14:27:12趙爾迅張科備高晶敏
    關(guān)鍵詞:光流特征向量流場

    張 洋,趙爾迅,張科備,高晶敏

    1. 北京信息科技大學(xué), 北京 100192 2. 北京控制工程研究所, 北京 100094

    0 引 言

    根據(jù)我國未來深空探測任務(wù)的發(fā)展規(guī)劃,地外天體附著采樣探測是我國未來十到二十年深空探測領(lǐng)域的重點發(fā)展方向之一[1-2].為了順利完成著陸探測任務(wù),需實時估計探測器的下降速度,為探測器的自主制導(dǎo)、導(dǎo)航與控制(guidance, navigation and control,GNC)系統(tǒng)提供重要參考依據(jù),保證探測器能夠安全、準(zhǔn)確地降落在天體地表.2021年5月成功著陸火星的天問一號通過慣性+測距測速模塊修正導(dǎo)航,解決高動態(tài)下慣性模塊精度下降或計算錯誤的問題[3],測距測速傳感器的精度及穩(wěn)定性直接影響軟著陸效果.

    光學(xué)相機(jī)作為著陸導(dǎo)航敏感器[4]的主要測量單元,負(fù)責(zé)記錄探測器著陸過程中的視頻圖像.利用光學(xué)相機(jī)拍攝的天體地形視頻幀進(jìn)行實時測速,可輔助探測器執(zhí)行自主導(dǎo)航、自主障礙識別、自主定位及對準(zhǔn)等任務(wù).

    在基于視覺的速度測量研究中,目前代表性的方法主要分為如下兩類:

    (1)基于特征點匹配的測速算法.

    文獻(xiàn)[5]使用火星探測器搭載的光學(xué)相機(jī)拍攝降落過程中的圖像,通過特征點匹配得到不同圖像上對應(yīng)點的像素位移,再根據(jù)慣性傳感器的姿態(tài)信息和高度傳感器的高度變化,推算出像素位移對應(yīng)的實際位移并除以拍攝時間間隔,即得到探測器著陸速度.文獻(xiàn)[6]提出一種基于圖像序列特征點匹配跟蹤的無人機(jī)測速方案,同時結(jié)合慣性導(dǎo)航裝置、高度計和可見光或紅外攝像機(jī)的多種測量信息,計算無人機(jī)的瞬時飛行速度.文獻(xiàn)[7]將光流和尺度不變特征變換(scale-invariant feature transform, SIFT)數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波融合,實現(xiàn)無人機(jī)的速度測量.文獻(xiàn)[8]建立實際距離到像素距離的二維映射表,將特征點在時間序列中的像素位置坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成實際位置坐標(biāo),求取運動距離再除以單位時間,從而獲得速度信息.以上方法存在天體表面地形單一造成特征點難提取以及特征點隨著下降運動偏移出相機(jī)視域的問題,并且需要借助其它多傳感器測量數(shù)據(jù)協(xié)同計算.

    (2)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測速算法

    在車輛測速方面,文獻(xiàn)[9]利用EfficientNet網(wǎng)絡(luò)對提取的光流特征進(jìn)行速度預(yù)測,該方法只適用于近視距測速場景,而在遠(yuǎn)視距的航天器著陸測速中,由于受成像透視效應(yīng)的影響,網(wǎng)絡(luò)難以擬合,測量精度嚴(yán)重下降.文獻(xiàn)[10]提出了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory,LSTM)的車速測量方法,綜合道路類型、交通狀況、加速度等數(shù)據(jù),通過當(dāng)前時刻信息預(yù)測下一時刻速度.該算法需要的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量較多,計算復(fù)雜費時.以上方法無法解決遠(yuǎn)距離成像時透視效應(yīng)對測速精度的影響,均不能直接應(yīng)用于地外天體探測器著陸測速.

    為了克服上述問題,本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的視覺測速方法:應(yīng)用遞歸全對場變換(recurrent all-pairs field transforms,RAFT)[11]光流算法提取連續(xù)視頻幀的光流場,然后通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取光流場對應(yīng)的特征向量,最后構(gòu)建長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對提取的光流特征與速度進(jìn)行擬合.在實驗測試中,與基于EfficientNet網(wǎng)絡(luò)[9]的測速算法進(jìn)行對比,證明提出的測速模型在引入時間序列后能夠有效克服透視效應(yīng)的影響;與基于時序前向傳播網(wǎng)絡(luò)回歸模型[12]的測速算法進(jìn)行對比,證明本文的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)具有更高的著陸全程測量精度.本文方法僅利用了光學(xué)相機(jī)獲取的視頻圖像,無需依賴其它高精度傳感器的測量數(shù)據(jù),既可以解決傳統(tǒng)測速算法特征點脫離視域的問題,也可以改善遠(yuǎn)距離成像中視覺透視效應(yīng)對測速精度產(chǎn)生的影響.

    1 視覺測速算法

    本文構(gòu)建LSTM長短期記憶網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練測速模型,實現(xiàn)基于光流特征提取的連續(xù)視覺測速.該方法的前提是通過天體環(huán)繞探測任務(wù)提前獲取降落地點的高精度地形、氣候、大氣密度等環(huán)境先驗信息,用以構(gòu)建降落仿真數(shù)據(jù)[13-14].核心思想是訓(xùn)練一個LSTM網(wǎng)絡(luò)模型,用以擬合連續(xù)視頻幀中的速度信息和實際速度,其中視頻幀的速度信息由光流法獲取,實際速度由降落過程的仿真建模獲取.

    本文提出的視覺測速算法總體框架如圖1所示,實線表示模型訓(xùn)練過程,虛線表示實際應(yīng)用過程.首先通過仿真模型模擬降落過程速度變化和降落相機(jī)拍攝的視頻圖像序列,然后采用RAFT遞歸全對場變換光流算法提取圖像序列幀間變化光流場,再參考卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNN)提取特征的思想,構(gòu)建卷積層和池化層提取光流場的特征向量,最后將特征向量和速度變化數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練得到測速模型.

    圖1 本文算法總體框架Fig.1 Framework of the proposed algorithm

    1.1 視頻幀光流場計算

    光流法是估計空間物體在視頻幀間運動信息的一種方法,光流反映了三維空間中的運動物體在二維像平面中移動的瞬時速度大小和方向,即速度矢量.根據(jù)原理的不同,光流法可分為稀疏光流[15]和稠密光流[16-17].其中稠密光流計算整幅圖像或某一區(qū)域中所有點的偏移量,從而形成一個稠密的光流場.

    本文采用RAFT遞歸全對場變換光流算法[11]提取天體地表視頻幀的稠密光流特征.RAFT光流法計算過程如圖2所示:通過特征編碼器分別提取著陸視頻相鄰兩幀中每個像素的特征向量,通過上下文編碼器提取其中一幀的上下文信息特征;構(gòu)建多尺度相關(guān)性查找表進(jìn)行視覺相似性計算,用來表示兩幀中每個像素對的相關(guān)性;更新迭代模塊利用門控循環(huán)單元以及卷積操作,計算出殘差光流作為補(bǔ)償,并與上次迭代過程輸出的光流進(jìn)行疊加;最后經(jīng)過鄰域加權(quán)上采樣恢復(fù)圖像尺寸,生成光流場.該光流計算方法泛化能力強(qiáng),對于單一背景運動的光流計算準(zhǔn)確率高.

    圖2 RAFT光流場計算流程Fig.2 RAFT optical flow field calculation process

    由于受火星表面氣流的影響,相機(jī)的拍攝畫面會以正下方為中心隨機(jī)晃動.圖2最后所得光流圖是經(jīng)過渲染后的可視化光流場,其中不同顏色代表速度矢量的方向,顏色深淺代表速度矢量的大小,從圖中可知光流方向圍繞中心向四周展開,且距離中心越遠(yuǎn),速度矢量越大.

    1.2 光流場特征向量提取

    導(dǎo)航敏感器上的光學(xué)相機(jī)分辨率一般都在4 000×4 000 Pixel以上,雖能獲取高分辨率的著陸視頻圖像,但過高的分辨率會導(dǎo)致光流法計算復(fù)雜耗時.另外光流法是通過幀間對應(yīng)像素灰度變化估計像素速度矢量的,像素塊越多,計算的準(zhǔn)確率就會越低.考慮到RAFT光流法中特征編碼器會將原始圖像縮小為1/8,所以在進(jìn)行光流提取前將視頻幀尺寸縮小為8的整數(shù)倍,即256 pixel×256 pixel.

    為滿足實時測速的要求,必須通過盡可能簡單的特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取速度預(yù)測所需的有效信息.圖像是每個像素點對應(yīng)一個灰度信息,分為R、G、B三通道;光流場是前后兩幀中對應(yīng)像素的位移速度信息,分為x方向和y方向雙通道.因此光流場與圖像類似,實質(zhì)上也是數(shù)據(jù)陣列,可參考CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征[18]的思想對視頻幀的光流場提取特征向量.

    由于光流場是像素點在x、y方向的平面速度矢量,速度大小與光流方向無關(guān).所以將光流場的兩個通道合并為表示速度絕對值的單通道當(dāng)量,公式如下:

    (1)

    其中,Vi,j為絕對速度,Vx為x通道速度,Vy為y通道速度,(i,j)為對應(yīng)像素的坐標(biāo).

    相較于原始圖像,光流場包含的特征信息單一,不必使用復(fù)雜的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以免特征提取過深造成錯誤的特征理解而發(fā)生過擬合.對整體256×256的光流場,使用步長為32的32×32×1卷積核,將其分為如圖3所示的64個區(qū)塊.該計算過程可表示為

    圖3 光流場分塊提取特征向量Fig.3 Eigenvectors extraction from optical flow field

    (2)

    其中,F為卷積后的特征值,f為卷積核,I為輸入光流場,m,n為區(qū)塊序號坐標(biāo).

    因為光流場中心運動變化量低、特征少,為提高計算效率,提取出邊緣兩圈共48個區(qū)塊的數(shù)據(jù).對48個數(shù)據(jù)塊進(jìn)行平均池化操作,生成第t幀光流場的特征向量xt

    (3)

    1.3 基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的視頻幀實時測速

    (1)成像透視效應(yīng)

    探測器在下降著陸過程中,光學(xué)相機(jī)會產(chǎn)生透視效應(yīng)[19],其最基本的特點就是成像目標(biāo)“近大遠(yuǎn)小”.假設(shè)探測器下降速度不變,隨著視距(地表目標(biāo)與相機(jī)鏡頭之間的距離)的改變,同一地表目標(biāo)在視頻幀中的變化尺度不同,故不能直接根據(jù)光流場特征向量估算探測器著陸速度.

    透視效應(yīng)僅與視距有關(guān),視距越近透視關(guān)系越明顯.遠(yuǎn)處的物體接近透視滅點,所在相機(jī)中的成像小;近處的物體接近鏡頭,在相機(jī)中的成像大.當(dāng)相機(jī)鏡頭以正前方的點為目標(biāo)向其靠近時,圖像中心點的位移為0,目標(biāo)四周的點可以近似為從中心點出發(fā)圍繞鏡頭做圓周運動,直至消失在視野外.根據(jù)角速度公式

    (4)

    當(dāng)線速度v(真實運動速度)相同時,視距r越大,角速度ω(圖像像素位移速度)越小,即感知速度越小.透視關(guān)系如圖4所示,在探測器距離目的地8 852.92 m時相機(jī)視域為紅線標(biāo)注范圍,距離3 154.04 m時視域為藍(lán)線標(biāo)注范圍.假設(shè)真實世界中a點到b點與a′點到b′點之間的實際距離相同,若運動時間也相同,則vab=va′b′,根據(jù)式(4)可知ωab<ωa′b′.即運動速度相同的點在成像時,視距遠(yuǎn)則目標(biāo)點對應(yīng)的像素運動慢,反之視距近則目標(biāo)點對應(yīng)的像素運動快.

    地外天體探測器的光學(xué)相機(jī)隨著與天體表面距離越近,成像透視關(guān)系越強(qiáng),這就造成在高處下降速度快時幀間對應(yīng)像素變化小,在低處下降速度慢時幀間對應(yīng)像素位移大.速度曲線與光流特征曲線無法一一對應(yīng),相同的光流特征向量可能對應(yīng)多個速度值,不能準(zhǔn)確計算實際著陸速度,所以一般的非線性回歸方法無法解決視距變化范圍大時的測速問題.

    (2)LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與速度計算

    為解決探測器著陸過程中光學(xué)成像透視效應(yīng)造成的測速不精問題,構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)對視頻連續(xù)幀進(jìn)行速度擬合.LSTM是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural networks,RNN)的其中一種改良形式[20-21],與經(jīng)典循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN相比,它能對輸入的信息選擇性的記錄或遺忘,實現(xiàn)長時序預(yù)測.

    本文的LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5所示,其中vt-1表示利用特征向量計算的上一時刻探測器著陸速度,訓(xùn)練時初始量設(shè)置為0;vt表示當(dāng)前時刻探測器著陸速度;xt為當(dāng)前時刻視頻幀光流場的特征向量;ct-1為上一時刻網(wǎng)絡(luò)隱層計算的單元狀態(tài),包含長期信息;ct為更新后當(dāng)前時刻的單元狀態(tài).

    圖5 LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.5 LSTM network structure

    將上一時刻輸出的速度vt-1與當(dāng)前時刻的光流特征向量xt通過contact的形式組合,采用遺忘門保留上一時刻單元狀態(tài)ct-1的部分信息,遺忘門公式為

    ft=σ(Wf·[vt-1,xt]+bf)

    (5)

    其中,σ為sigmoid激活函數(shù);W和b分別為權(quán)重矩陣和偏置值.ft作為遺忘系數(shù)清除上一時刻單元狀態(tài)中不重要的速度信息.

    輸入門與遺忘門的作用機(jī)制類似,但不同的是輸入門生成輸入系數(shù)it,用來記錄保留上一時刻的速度信息和當(dāng)前輸入的特征向量

    it=σ(Wi·[vt-1,xt]+bi)

    (6)

    單元狀態(tài)計算模塊根據(jù)上一時刻的輸出速度與當(dāng)前時刻輸入的特征向量,使用tanh激活函數(shù)生成新單元狀態(tài)的候選值

    (7)

    利用遺忘系數(shù)清除舊信息,輸入系數(shù)添加新信息后,獲得新的單元狀態(tài)

    (8)

    與輸入門的計算原理相同,輸出門將特征向量xt與前一時刻速度組合,通過權(quán)重矩陣和偏置值計算輸出系數(shù)ot

    ot=σ(Wo·[vt-1,xt]+bo)

    (9)

    基于式(8)中新的單元狀態(tài),計算當(dāng)前時刻探測器著陸速度

    vt=ottanh(ct)

    (10)

    當(dāng)前時刻的光流特征向量輸入LSTM網(wǎng)絡(luò)后會結(jié)合之前所有時刻的測速信息計算出當(dāng)前速度,這樣就避免了透視效應(yīng)造成的當(dāng)前時刻特征向量映射到之前時刻速度標(biāo)簽的問題,可實現(xiàn)利用連續(xù)視頻幀準(zhǔn)確計算探測器實時著陸速度.

    2 實驗結(jié)果與分析

    為驗證算法有效性,將本文方法、無時序的EfficientNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]測速算法和加入時間序列的前向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]測速算法進(jìn)行對比測試.實驗中以測試集結(jié)果的誤差值曲線和平均絕對百分比誤差(mean absolute percentage error,MAPE)作為模型測速效果的評價指標(biāo).MAPE是一種評價回歸預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo),常用于時間序列的預(yù)測,表示預(yù)測結(jié)果相較真實結(jié)果的平均偏離百分比.

    2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

    本文采用NASA’s Eyes軟件的仿真模型模擬地外天體著陸探測任務(wù).以好奇號火星車降落任務(wù)的模型和數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集.

    NASA’s Eyes是一款NASA官方推出的宇宙模型仿真軟件,其中包含了火星模型和好奇號火星車下降全過程的仿真動畫.著陸場景包含不同地形,視線方向可調(diào),天氣狀況較好,成像清晰.通過調(diào)節(jié)成像視角模擬探測器下降時光學(xué)相機(jī)拍攝的天體地表畫面,用于實驗測試.圖6為“好奇號”模型與降落畫面.

    圖6 NASA’s Eyes“好奇號”模型與降落畫面Fig.6 “Curiosity Rover” model and landing images in NASA’s Eye

    好奇號火星車的著陸全過程分為:巡航裝置分離階段、火星大氣減速階段、降落傘減速階段和反沖發(fā)動機(jī)減速階段[22].在降落傘減速階段,距離地面約8 km時隔熱罩分離,降落雷達(dá)和光學(xué)相機(jī)開始工作,此時降落速度約為310 mile/h(140 m/s).從傳感器開始工作到火星車安全著陸,時長約為140 s.

    對光學(xué)相機(jī)拍攝的視頻進(jìn)行每秒10幀的畫面取樣,除去掉隔熱罩剛分離時阻擋視線和降落前反沖發(fā)動機(jī)沖擊火星表面激起灰塵阻礙光流計算的時段,視頻時長為123 s,共提取出1230幀畫面,速度從308 m/h下降到1.7 m/h.本組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練.重新選取不同的降落視角模擬真實的降落任務(wù),重復(fù)上述操作作為測試集,時長為125 s左右,共提取出1250幀畫面,速度從308 m/h下降為1.7 m/h.

    2.2 模型訓(xùn)練

    綜合考慮模型復(fù)雜程度和測試效果,搭建四層LSTM網(wǎng)絡(luò).網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出均為單通道數(shù)據(jù),隱藏層與輸出層只在最后時刻連接.訓(xùn)練集共1 229個數(shù)據(jù),抽取中間30%的連續(xù)數(shù)據(jù)作為驗證集.

    參考LSTM超參數(shù)設(shè)置[21,23],對訓(xùn)練集樣本進(jìn)行驗證.設(shè)定最大訓(xùn)練輪數(shù)為2 000,四隱層神經(jīng)元個數(shù)分別為32、64、64、32,隱藏層激活函數(shù)選用雙曲正切函數(shù),損失函數(shù)選用均方誤差.Batch尺寸設(shè)置為200,初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01,在380輪訓(xùn)練后通過乘以因子0.218來降低學(xué)習(xí)率.為避免過擬合,加入正則化系數(shù)0.000 2,并在第三隱層后設(shè)置一個參數(shù)為0.2的Dropout層.最后使用Adam優(yōu)化器,選用驗證集損失最低的模型進(jìn)行測試.

    圖7為LSTM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的損失值變化,黑色曲線為當(dāng)前損失值,紅色曲線為平均損失值.圖8為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集擬合效果和訓(xùn)練集擬合誤差,其平均均方誤差為0.9748.由圖7和8可知損失隨訓(xùn)練次數(shù)增加而下降,訓(xùn)練集擬合效果優(yōu)異.

    圖8 訓(xùn)練集效果和誤差Fig.8 Training results and errors of training set

    2.3 模型測速效果對比

    EfficientNet網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于車輛視覺測速[9],通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征并與速度標(biāo)簽擬合.前向傳播網(wǎng)絡(luò)是解決回歸問題的常用模型,文獻(xiàn)[12]給出了時序問題下的前向傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).將以上這兩種方法與本文基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的測速算法進(jìn)行對比測試.

    分別將測試集數(shù)據(jù)輸入到EfficientNet網(wǎng)絡(luò)模型、前向傳播網(wǎng)絡(luò)模型和LSTM網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行測試,比較3種模型在探測器著陸全程的測速效果.速度測量值曲線和測量誤差曲線如圖9所示,從對比結(jié)果可以看出EfficientNet網(wǎng)絡(luò)模型不具有時序特性,模型難以擬合,測速結(jié)果逐漸擬合到某一固定值并不斷震蕩,無法用于探測器長距離下降測速.相比之下,應(yīng)用時序分析的前向傳播網(wǎng)絡(luò)和LSTM網(wǎng)絡(luò)都能完成著陸全程的測速要求.

    圖9 不同算法測速結(jié)果對比Fig.9 Comparison of velocity measurement results between different algorithms

    圖9中第901~999幀為減速階段轉(zhuǎn)換時刻,無論是前向傳播網(wǎng)絡(luò)還是LSTM網(wǎng)絡(luò)在該時刻附近都出現(xiàn)了測量誤差波動,最大誤差分別為13.65 mile/h(6.10 m/s)和22.76 mile/h(10.17 m/s).這是因為降落傘減速階段(1~900幀)結(jié)束后反沖發(fā)動機(jī)并非立即啟動,在減速階段轉(zhuǎn)換時,探測器速度先增后減,運動狀態(tài)變化劇烈,難以提取相鄰幀間的有效速度信息,不利于視覺測速.因此,重點考察降落傘減速階段(1~900幀)和反沖發(fā)動機(jī)減速階段(1 000~1 250幀)的測速效果.圖10為降落傘減速階段兩種模型的測速效果曲線和測速誤差曲線.圖11為反沖發(fā)動機(jī)減速階段兩種模型的測速效果曲線和測速誤差曲線.

    圖10降落傘減速階段不同算法結(jié)果對比Fig.10 Comparison between different algorithms in parachute deceleration stage

    圖11反沖發(fā)動機(jī)減速階段不同算法結(jié)果對比Fig.11 Comparison between different algorithms in engine deceleration stage

    通過計算測量結(jié)果的平均絕對百分比誤差 MAPE,進(jìn)一步對比基于前向傳播網(wǎng)絡(luò)和本文基于LSTM的測速算法精度.不同減速階段的MAPE指標(biāo)和最大誤差如表1所示.在降落傘減速階段,前向傳播網(wǎng)絡(luò)的MAPE指標(biāo)僅比本方法低0.34%,最大誤差只相差0.52 mile/h(0.23 m/s),兩種方法在該階段的測速精度相差甚微.然而在反沖發(fā)動機(jī)減速階段,本文方法的MAPE指標(biāo)相較前向傳播網(wǎng)絡(luò)減小43.50%,最大誤差僅為3.83 mile/h(1.71 m/s),本文方法在該階段的測量精度明顯更優(yōu).在整個著落過程中,本文算法的MAPE值(1.55%)也遠(yuǎn)小于前向傳播網(wǎng)絡(luò)(13.53%),因此提出的算法測速表現(xiàn)更穩(wěn)定.

    表1 測速評價指標(biāo)對比Tab.1 Comparison of evaluation indexes on velocity measurement

    在實際降落任務(wù)中,探測器越接近著陸點,測速精度要求越高,即反沖發(fā)動機(jī)減速段為著陸測速的關(guān)鍵階段.在表1中降落傘減速階段兩種方法測速效果差別較小,但在反沖發(fā)動機(jī)減速的關(guān)鍵測速階段,本文算法則明顯優(yōu)于前向傳播網(wǎng)絡(luò).這是由于:1)隨著時間的推移,前向傳播網(wǎng)絡(luò)的測量誤差累積越大,其測速效果越差;2)前向傳播網(wǎng)絡(luò)模型本質(zhì)上是求解輸入輸出的非線性關(guān)系,學(xué)習(xí)能力與訓(xùn)練樣本有很大的關(guān)系.在降落傘減速階段,著陸器運行平穩(wěn)、減速均勻,訓(xùn)練集的降落數(shù)據(jù)與測試集相差不大,所以測試效果較好.而在反沖發(fā)動機(jī)減速階段,著陸器狀態(tài)變化相對劇烈,訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)相差較大,前向傳播網(wǎng)絡(luò)的測速誤差就會增加.

    綜合考慮探測器下降過程中兩階段減速特點和關(guān)鍵測速階段的精度要求,本文方法在整個著陸過程均能滿足視覺測速要求,尤其在著陸關(guān)鍵階段具有更精確的測量效果.另外,對測速效率進(jìn)行記錄,平均單幀計算時間為0.076 2 s,可滿足實際工程中每秒至少10幀的實時測速需求.綜上所述,本文提出的算法能夠?qū)崿F(xiàn)地外天體探測器下降的實時視覺測速任務(wù).

    3 結(jié) 論

    為解決地外天體探測器著陸視覺測速中由于透視效應(yīng)產(chǎn)生的圖像速度特征與實際速度不匹配的問題,本文提出了一種基于LSTM長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的時序特征回歸方法.利用卷積層提取光流場的特征向量,構(gòu)建LSTM模型對特征向量和實際速度進(jìn)行擬合,避免了視覺透視造成的影響.所得結(jié)論如下:

    1)與同樣應(yīng)用時序特征的前向傳播網(wǎng)絡(luò)回歸算法相比,本文方法在整個降落階段和關(guān)鍵的發(fā)動機(jī)反沖減速階段MAPE指標(biāo)分別降低了11.98%和43.50%,測速精度更高;

    2)提出的方法可以在高精度地外天體降落任務(wù)仿真模型的基礎(chǔ)上訓(xùn)練測速網(wǎng)絡(luò),以滿足實際測速要求;

    3)由于僅依靠光學(xué)相機(jī)作為測速手段,該方法計算量小、硬件要求低且工作穩(wěn)定,在實際應(yīng)用中既可作為著陸導(dǎo)航敏感器的測速單元輔助執(zhí)行自主導(dǎo)航任務(wù),又可在其它測速傳感器出現(xiàn)故障時作為臨時備選方案使用.

    未來的研究工作將重點解決減速階段轉(zhuǎn)換時刻測量精度下降的問題,并在不同著陸場景和探測器降落姿態(tài)變化較大的情況下進(jìn)行測試,以進(jìn)一步提升算法的泛化性能.

    猜你喜歡
    光流特征向量流場
    二年制職教本科線性代數(shù)課程的幾何化教學(xué)設(shè)計——以特征值和特征向量為例
    利用掩膜和單應(yīng)矩陣提高LK光流追蹤效果
    克羅內(nèi)克積的特征向量
    大型空冷汽輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子三維流場計算
    基于物理學(xué)的改善粒子圖像測速穩(wěn)健光流方法研究
    轉(zhuǎn)杯紡排雜區(qū)流場與排雜性能
    一類特殊矩陣特征向量的求法
    基于HYCOM的斯里蘭卡南部海域溫、鹽、流場統(tǒng)計分析
    EXCEL表格計算判斷矩陣近似特征向量在AHP法檢驗上的應(yīng)用
    基于瞬態(tài)流場計算的滑動軸承靜平衡位置求解
    av视频在线观看入口| 午夜视频精品福利| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 免费看a级黄色片| 九色成人免费人妻av| 久久中文字幕人妻熟女| 久久精品成人免费网站| 两人在一起打扑克的视频| 99久久国产精品久久久| 久久久精品大字幕| 成人av一区二区三区在线看| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 久久国产乱子伦精品免费另类| 视频区欧美日本亚洲| 久9热在线精品视频| 中文在线观看免费www的网站 | 国产成人精品久久二区二区91| 在线看三级毛片| 成人国语在线视频| 国产久久久一区二区三区| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 90打野战视频偷拍视频| 黄频高清免费视频| 国产成人欧美在线观看| 婷婷亚洲欧美| 久久99热这里只有精品18| 亚洲一码二码三码区别大吗| 国产精品 欧美亚洲| 免费无遮挡裸体视频| 一级a爱片免费观看的视频| 欧美一区二区国产精品久久精品 | 欧美精品啪啪一区二区三区| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 听说在线观看完整版免费高清| av福利片在线| 午夜日韩欧美国产| 婷婷精品国产亚洲av在线| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 久久久国产成人免费| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 日本免费一区二区三区高清不卡| 久久久国产精品麻豆| 可以在线观看的亚洲视频| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产黄片美女视频| avwww免费| 国产成人精品无人区| 精品欧美一区二区三区在线| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲18禁久久av| tocl精华| 99热这里只有是精品50| 男人舔女人的私密视频| 久久久国产精品麻豆| bbb黄色大片| 真人做人爱边吃奶动态| 亚洲精品在线观看二区| 亚洲七黄色美女视频| 99久久综合精品五月天人人| 在线a可以看的网站| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆 | 中文资源天堂在线| av国产免费在线观看| 国产黄色小视频在线观看| 女人被狂操c到高潮| 亚洲专区字幕在线| 黄色女人牲交| 日韩高清综合在线| 国产精品野战在线观看| 亚洲成人精品中文字幕电影| cao死你这个sao货| 黑人欧美特级aaaaaa片| 亚洲专区中文字幕在线| 搡老妇女老女人老熟妇| www.熟女人妻精品国产| 成人特级黄色片久久久久久久| 亚洲美女视频黄频| 最近最新免费中文字幕在线| xxx96com| 日本五十路高清| 亚洲中文av在线| 一进一出抽搐动态| 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲国产精品999在线| 一个人免费在线观看电影 | 超碰成人久久| 欧美黑人精品巨大| 1024手机看黄色片| 亚洲中文日韩欧美视频| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 亚洲国产精品成人综合色| 亚洲avbb在线观看| 又紧又爽又黄一区二区| 免费高清视频大片| 99精品久久久久人妻精品| 一级毛片精品| 婷婷精品国产亚洲av在线| 叶爱在线成人免费视频播放| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 宅男免费午夜| 可以在线观看的亚洲视频| 亚洲国产欧美网| 2021天堂中文幕一二区在线观| 亚洲av第一区精品v没综合| 亚洲精品国产一区二区精华液| 一级黄色大片毛片| 99在线人妻在线中文字幕| 欧美日韩福利视频一区二区| 99国产精品一区二区三区| 一级a爱片免费观看的视频| 老鸭窝网址在线观看| 级片在线观看| 久久欧美精品欧美久久欧美| 国产精品av久久久久免费| 成年女人毛片免费观看观看9| 成人国产综合亚洲| 久久99热这里只有精品18| 给我免费播放毛片高清在线观看| 免费一级毛片在线播放高清视频| av国产免费在线观看| 免费看十八禁软件| 99国产精品99久久久久| 嫩草影视91久久| 国产精品爽爽va在线观看网站| 最新在线观看一区二区三区| 99国产精品一区二区三区| 国产av一区二区精品久久| 毛片女人毛片| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 88av欧美| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 天天一区二区日本电影三级| 99精品欧美一区二区三区四区| 一进一出抽搐动态| 国产精品乱码一区二三区的特点| 亚洲精品色激情综合| 亚洲人与动物交配视频| 国产免费男女视频| 男女床上黄色一级片免费看| 很黄的视频免费| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 草草在线视频免费看| 色精品久久人妻99蜜桃| 亚洲午夜理论影院| 少妇被粗大的猛进出69影院| 免费在线观看成人毛片| 激情在线观看视频在线高清| 99在线人妻在线中文字幕| 国产亚洲欧美98| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 国产精品一及| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 欧美午夜高清在线| 精品一区二区三区四区五区乱码| 在线a可以看的网站| 久久久水蜜桃国产精品网| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 色老头精品视频在线观看| 88av欧美| 成人亚洲精品av一区二区| 日韩中文字幕欧美一区二区| 久久久久久大精品| 午夜成年电影在线免费观看| 成人国产一区最新在线观看| 欧美黑人巨大hd| 国产探花在线观看一区二区| 在线观看一区二区三区| 一本一本综合久久| 曰老女人黄片| 最近视频中文字幕2019在线8| 欧美成人免费av一区二区三区| 日本黄色视频三级网站网址| 国产亚洲精品久久久久5区| svipshipincom国产片| 黄色 视频免费看| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 国产在线精品亚洲第一网站| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 在线观看日韩欧美| 午夜激情av网站| 国产在线观看jvid| 成人手机av| 在线国产一区二区在线| 久久中文看片网| 国产成人av教育| 亚洲av五月六月丁香网| 色综合站精品国产| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 国产爱豆传媒在线观看 | 一区二区三区激情视频| 国产黄色小视频在线观看| 久久国产精品人妻蜜桃| 欧美在线黄色| 黄色片一级片一级黄色片| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 亚洲精品中文字幕在线视频| 色播亚洲综合网| 日日摸夜夜添夜夜添小说| www日本黄色视频网| 毛片女人毛片| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 中文在线观看免费www的网站 | 高清在线国产一区| 国产三级在线视频| 国产真实乱freesex| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 99在线人妻在线中文字幕| 女人被狂操c到高潮| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 99国产综合亚洲精品| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 制服诱惑二区| 婷婷亚洲欧美| 91av网站免费观看| 看免费av毛片| 国产私拍福利视频在线观看| 精品欧美一区二区三区在线| 午夜福利在线在线| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 亚洲专区国产一区二区| 国产高清有码在线观看视频 | 国产私拍福利视频在线观看| 午夜福利成人在线免费观看| av天堂在线播放| 又大又爽又粗| 又黄又爽又免费观看的视频| 亚洲中文av在线| www.熟女人妻精品国产| 国产一区二区在线观看日韩 | 九九热线精品视视频播放| 日本在线视频免费播放| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 一本一本综合久久| 国产精品亚洲一级av第二区| 日韩av在线大香蕉| 91在线观看av| 久久精品影院6| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 亚洲专区中文字幕在线| 后天国语完整版免费观看| 婷婷亚洲欧美| 制服丝袜大香蕉在线| 精品午夜福利视频在线观看一区| 天天一区二区日本电影三级| 一区福利在线观看| 免费高清视频大片| 村上凉子中文字幕在线| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 国产精品 欧美亚洲| 国产一区二区三区视频了| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 久久久久性生活片| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 少妇人妻一区二区三区视频| 久久久久久久久久黄片| 国产精品综合久久久久久久免费| 欧美黄色片欧美黄色片| 在线观看日韩欧美| 国产精品电影一区二区三区| 成人国产一区最新在线观看| 国产精品爽爽va在线观看网站| 国产视频内射| 亚洲av成人一区二区三| 99国产精品99久久久久| 久久九九热精品免费| e午夜精品久久久久久久| 亚洲成av人片在线播放无| 日韩精品青青久久久久久| 听说在线观看完整版免费高清| 欧美成人免费av一区二区三区| 国产精品久久久av美女十八| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 免费看十八禁软件| 国内精品久久久久精免费| 久久精品人妻少妇| 久久中文字幕一级| www.精华液| 久久人人精品亚洲av| 日韩大码丰满熟妇| 麻豆成人av在线观看| 俄罗斯特黄特色一大片| 久久精品国产综合久久久| 1024香蕉在线观看| 国产av一区在线观看免费| av国产免费在线观看| 久久久久性生活片| 午夜福利在线在线| 免费在线观看成人毛片| 波多野结衣高清无吗| 香蕉国产在线看| 欧美精品啪啪一区二区三区| 精品乱码久久久久久99久播| 白带黄色成豆腐渣| 国产精品影院久久| 日本精品一区二区三区蜜桃| 99热6这里只有精品| 成人永久免费在线观看视频| 国产欧美日韩一区二区三| 麻豆国产av国片精品| 757午夜福利合集在线观看| 午夜免费观看网址| 一进一出抽搐动态| 成人国产综合亚洲| 麻豆国产97在线/欧美 | 啦啦啦韩国在线观看视频| 免费看a级黄色片| 日本a在线网址| 一本精品99久久精品77| 老汉色∧v一级毛片| 90打野战视频偷拍视频| 99热这里只有精品一区 | 黄色毛片三级朝国网站| 搡老岳熟女国产| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 精品无人区乱码1区二区| 欧美高清成人免费视频www| 亚洲专区中文字幕在线| 日韩三级视频一区二区三区| 老司机午夜福利在线观看视频| 又紧又爽又黄一区二区| 免费高清视频大片| 高清毛片免费观看视频网站| 日韩三级视频一区二区三区| 国产麻豆成人av免费视频| 国产人伦9x9x在线观看| 亚洲 国产 在线| 亚洲黑人精品在线| 欧美最黄视频在线播放免费| 村上凉子中文字幕在线| 一边摸一边抽搐一进一小说| 香蕉久久夜色| 国产私拍福利视频在线观看| 欧美色欧美亚洲另类二区| 国产精品免费视频内射| 欧美性猛交黑人性爽| 欧美国产日韩亚洲一区| 日韩免费av在线播放| 中亚洲国语对白在线视频| 亚洲中文日韩欧美视频| 欧美黑人精品巨大| 久久这里只有精品19| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲人成77777在线视频| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 亚洲精品一区av在线观看| 很黄的视频免费| 男人舔奶头视频| 无人区码免费观看不卡| 亚洲专区中文字幕在线| 免费在线观看亚洲国产| 久久人人精品亚洲av| av福利片在线| 神马国产精品三级电影在线观看 | 一边摸一边做爽爽视频免费| 男人的好看免费观看在线视频 | 国内精品久久久久久久电影| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产单亲对白刺激| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 午夜福利18| 国产精品九九99| 无人区码免费观看不卡| 在线观看66精品国产| www.999成人在线观看| 在线观看免费日韩欧美大片| 精品高清国产在线一区| 午夜福利在线在线| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 国产精品 欧美亚洲| 久久久久亚洲av毛片大全| 欧美在线一区亚洲| 精品高清国产在线一区| 91麻豆精品激情在线观看国产| 亚洲免费av在线视频| 中文亚洲av片在线观看爽| 日本免费a在线| 怎么达到女性高潮| 国产av一区二区精品久久| 两人在一起打扑克的视频| 精品国产亚洲在线| 91国产中文字幕| 亚洲一区二区三区色噜噜| 最近在线观看免费完整版| 亚洲一区二区三区色噜噜| 国产熟女午夜一区二区三区| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 成年免费大片在线观看| 亚洲国产看品久久| 天堂影院成人在线观看| 国产高清视频在线观看网站| 99国产精品99久久久久| 精品国产乱码久久久久久男人| 又黄又粗又硬又大视频| 色播亚洲综合网| av福利片在线观看| 青草久久国产| 成人av一区二区三区在线看| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 亚洲欧美日韩无卡精品| 日本三级黄在线观看| 国产欧美日韩一区二区三| 伦理电影免费视频| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 国产激情偷乱视频一区二区| 嫩草影院精品99| 99国产精品99久久久久| 国产成年人精品一区二区| av片东京热男人的天堂| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 国产精华一区二区三区| 国产精品国产高清国产av| 欧美一区二区国产精品久久精品 | 天堂av国产一区二区熟女人妻 | 亚洲av第一区精品v没综合| 精品国产乱子伦一区二区三区| 午夜福利欧美成人| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 成人特级黄色片久久久久久久| cao死你这个sao货| 国产午夜精品论理片| 国产亚洲欧美在线一区二区| 天堂影院成人在线观看| av在线播放免费不卡| 国产区一区二久久| 成人av一区二区三区在线看| 这个男人来自地球电影免费观看| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 亚洲性夜色夜夜综合| 一本精品99久久精品77| 午夜a级毛片| 中出人妻视频一区二区| 日本五十路高清| 欧美日韩福利视频一区二区| 妹子高潮喷水视频| 母亲3免费完整高清在线观看| 亚洲欧美日韩东京热| 听说在线观看完整版免费高清| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 1024视频免费在线观看| 12—13女人毛片做爰片一| 亚洲人成77777在线视频| 精品第一国产精品| 久久久国产精品麻豆| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 免费人成视频x8x8入口观看| 欧美成人午夜精品| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 日本五十路高清| 欧美极品一区二区三区四区| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 在线观看www视频免费| 99精品久久久久人妻精品| 国产三级在线视频| 国产精品永久免费网站| 哪里可以看免费的av片| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 免费人成视频x8x8入口观看| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 午夜a级毛片| 国产在线精品亚洲第一网站| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 国语自产精品视频在线第100页| 毛片女人毛片| 人人妻人人澡欧美一区二区| 亚洲国产精品久久男人天堂| 九色成人免费人妻av| 国产成+人综合+亚洲专区| 男女视频在线观看网站免费 | 夜夜夜夜夜久久久久| 欧美一区二区精品小视频在线| e午夜精品久久久久久久| 欧美黑人精品巨大| 国产精品电影一区二区三区| 中文字幕熟女人妻在线| 国产乱人伦免费视频| 香蕉国产在线看| 国产男靠女视频免费网站| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 十八禁网站免费在线| 搡老熟女国产l中国老女人| 免费搜索国产男女视频| 免费在线观看影片大全网站| 少妇的丰满在线观看| 他把我摸到了高潮在线观看| 精品高清国产在线一区| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 国产成+人综合+亚洲专区| 久久精品91无色码中文字幕| 亚洲专区中文字幕在线| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 亚洲一区二区三区不卡视频| 又大又爽又粗| 亚洲精品在线观看二区| 日本在线视频免费播放| 国产一区二区在线av高清观看| 欧美性长视频在线观看| 久久性视频一级片| 午夜影院日韩av| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 色老头精品视频在线观看| 国产av又大| 日韩欧美精品v在线| 亚洲天堂国产精品一区在线| 嫩草影院精品99| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 一进一出抽搐动态| 国产精品av视频在线免费观看| 日日夜夜操网爽| 成人午夜高清在线视频| 麻豆久久精品国产亚洲av| 国产单亲对白刺激| 国产高清视频在线观看网站| 超碰成人久久| 亚洲欧美日韩高清专用| 欧美在线黄色| 日日夜夜操网爽| 国产成人精品久久二区二区91| 麻豆久久精品国产亚洲av| 成年女人毛片免费观看观看9| 88av欧美| 天天一区二区日本电影三级| 99在线视频只有这里精品首页| 搡老岳熟女国产| 精品国产乱子伦一区二区三区| 午夜亚洲福利在线播放| 亚洲一区二区三区色噜噜| 狂野欧美激情性xxxx| 欧美黑人欧美精品刺激| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 午夜精品在线福利| 啦啦啦免费观看视频1| 国产探花在线观看一区二区| 99国产精品一区二区蜜桃av| 日韩免费av在线播放| 国产成人啪精品午夜网站| 色综合站精品国产| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 精品一区二区三区四区五区乱码| 香蕉av资源在线| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 午夜福利视频1000在线观看| 日韩欧美精品v在线| 久久久精品大字幕| 亚洲一码二码三码区别大吗| 日本免费一区二区三区高清不卡| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 久久久久久久午夜电影| 久久国产精品影院| 国产视频内射| 99精品欧美一区二区三区四区| 欧美性长视频在线观看| 在线观看日韩欧美| 久久99热这里只有精品18| 9191精品国产免费久久| 国产精品久久视频播放| 欧美日本亚洲视频在线播放| 欧美一级a爱片免费观看看 | 久久婷婷成人综合色麻豆| 人妻久久中文字幕网| 国产一区二区激情短视频| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 国内精品久久久久久久电影| 美女黄网站色视频| 又黄又粗又硬又大视频| 午夜精品久久久久久毛片777| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 一区二区三区国产精品乱码| 高清毛片免费观看视频网站| 国产成人系列免费观看| 日日爽夜夜爽网站| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 亚洲精品一区av在线观看| 91老司机精品| 国产成人精品无人区| 国产三级中文精品| 正在播放国产对白刺激| 国产伦人伦偷精品视频| 欧美一区二区精品小视频在线| 在线播放国产精品三级| 我要搜黄色片| 国产高清视频在线播放一区| 高清在线国产一区| 午夜亚洲福利在线播放| 午夜福利高清视频| 一本精品99久久精品77| а√天堂www在线а√下载| 日韩免费av在线播放| 午夜久久久久精精品| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 91字幕亚洲| 精品久久久久久久久久久久久| 国产亚洲精品久久久久5区| 一进一出抽搐gif免费好疼| 精品久久久久久久久久久久久| 黄频高清免费视频| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 在线播放国产精品三级| 性色av乱码一区二区三区2| 精品电影一区二区在线| 黄色丝袜av网址大全| 一夜夜www| 97碰自拍视频| 黄色a级毛片大全视频| a级毛片在线看网站| 午夜福利18|