[激光雷达]什么是激光雷达?

ag8编辑 官网头条 2019-08-29

  目前,激光雷达所标称的距离大多以90%反光率的漫反射物体(如白纸)作为测试基准。但实际上,对于黑色数据的有效检出也同样是一个重要的性能指标。

  这对于采用三角测距法原理的激光雷达来说影响更加严重。因为需要能够区分出环境光和激光信号,就需要有更优异的处理算法和光学调校。

  说得再多也不如实际检验:

  如果不对这类干扰进行处理,就会像下图那样:

  对黑色检出能力较弱的早期雷达

  除了深色物体检出能力外,实际工作环境也会受到各类环境光照的影响。从落地窗投射进来的阳光、各类室内的人造光源甚至是直接暴露在室外工作,这些情况都有可能对于激光雷达产生干扰。

  a)局部干扰光源产生的噪点像画面中这类人造光源或者通过窗户从外部射入的阳光,会对于某个特定测量角度产生干扰。

  在一定程度上,经过这几年的努力,激光雷达已经具有相对优异的环境光抗击能力,甚至在完全室外的环境下,也可以承担一系列工作。当然,我们也深知目前这一切还有很多工作要做并将一直致力于其性能的提升。

  测距范围?采样率?精度? 只是水面上的冰山一角!

  除了测距距离、扫描频率之外,测量分辨率和精度对于激光雷达性能来说同样重要,并且对于三角测距激光雷达而言,也更具有挑战。

  所以现在,我们来聊聊你可能不熟悉的激光雷达的一面,也是在选择激光雷达产品时所需要注重考虑的因素。

  上面列举的这些性能指标都是大家所知道的,自然也是激光雷达厂家长久以来一直在不断追求和突破的。

  b)全局环境光干扰产生的致盲和噪点

  看到通道尽头的黑色物体了吗?这种几乎不反射光的黑色是很多三角测距激光雷达的噩梦。但从实用性角度看,一款标称10米以上的激光雷达,必须至少能在6米距离以上有效得进行检测。但是RPLIDAR A2M6即使在10米距离下,仍旧可以对其进行有效检测。

  在室外整体环境光较强的情况下,这个激光雷达并不会出现致盲或者干扰的问题。当正午阳光照射在墙面上,激光雷达还能测到数据吗?像是下图中,激光雷达不但在5米处毫无压力的检测出了阳光直射的墙面,同时也顺利的探测了环境周围其他物体。

  雷锋网按:本文作者科技剪刀手,思岚科技技术顾问。

  不过,这个并不是说要盲目的追求这些指标的提高,而是要像前面所说,要更加看重整体产品的实用和可靠性,更好的参数不一定能带来更好的产品,可能还会带来其他方面的缺失。

  不过,对于RPLIDAR而言并不是如此,环境光抗干扰能力从第一代RPLIDAR A1开始就是我们非常重视的指标。以至于对于A2M6系列来说,甚至已经可以完成一定的室外工作任务。

  作为主要用途是距离测量的激光雷达,其测量的最大距离(量程)自然是其最核心的指标。大部分激光雷达都会直接以测量距离作为其主要指标。不过除了测距范围外,相信你也了解下面这些指标数据:

  要知道,对于不同反射率物体的最大检出距离是激光雷达的一大检验指标。目的只有一个,让激光雷达在实际工作中也同样表现出色。

  较高的扫描频率可以确保安装激光雷达的机器人实现较快速度的运动,并且保证地图构建的质量。

  除了上述测距距离、采样率、精度等大家都熟知的性能指标外,在雷达实际使用中还有两个非常重要但往往不太被大家了解的性能指标:

  深色物体检出率环境光抗干扰能力

  RPLIDAR A2M6

  由于测量原理的关系,虽然一般在10米以内都可以实现很高的测距分辨率,但其分辨率亦会随着探测物体距离增加而剧烈下降。

  人造光源可能会产生测距干扰

  这类情况一般出现在室外情况下,由于环境整体的背景光照较强,会导致雷达在各方向上都可能出现干扰。

  在实际工作中,很多应用环境中的物体大多不是白色墙面,而是深色的,如家具,暗色的墙纸。此时,激光雷达本身是否对于暗色物体有很好的检出效果就非常重要。一款号称有10多米的激光雷达,如果对于深色物体只有几米的检出率,那就容易导致机器定位和建图出现问题,对后期的定位导航工作也会产生很大的影响。

  水下的冰山-日光抗击能力和深色物体检出率

  要很好的实现抗击光干扰对于三角测距激光雷达来说一直是一个很大的挑战。良好的抗环境光能力很大程度上也和前面提到的深色物体检出率很多时候也是矛盾的,除非对激光的安全性置之不理。

  传统受限于原理,三角测距法的激光雷达都会给大家一种完全无法抗击环境光照的印象,更不提在室外可以工作的可能性了。

  其实,任何一款好产品都不仅仅是它所标识的核心参数那么简单。背后一定还存在着更多的逻辑,和相互之间的牵扯。虽然你未必熟悉过,但它们默默的守护着这款产品在实际工作中表现出色。技术细节有千千万万,但不变的都是对于一款产品的执着。

  深色物体吸收了绝大部分的光能量,要让激光雷达对于深色物体具有和白色物体一样的检出能力是不现实的,对于以机器视觉为核心的三角测距远离雷达而言更是如此。

  这里,我们展示一些相关的测试效果。比如试试看直接一个强光灯对着激光雷达? 像是浴霸灯泡会直接产生红外光的:

  但要提高扫描频率并不只是简单的加速激光雷达内部扫描电机旋转这么简单,对应的需要提高测距采样率。否则当采样频率固定的情况下,更快的扫描速度只会降低角分辨率。

  因此,为了实现更远距离的探测,就不只是增加激光器功率这么简单了,需要对于测距核心有本质的改良。同时为了可靠量产,也需要做很多的配套工作。

  同时,也可能导致雷达的有效测量距离变短或者完全无法进行距离测量。

  一般环境光干扰有如下两种形式:

  不过,正因为这个指标的重要性,激光雷达厂商一直将提升对深色物体探测能力作为研发激光雷达的重点方向之一,即使再难也力求突破。经过这几年来的多次迭代,以国内激光雷达厂商思岚来说,其A2M6对于仅有10%以下反射率的黑色物体,也可实现10米的检测距离,这基本与目前TOF原理激光雷达一致。

  激光雷达行业非常广阔,每个细分方向都可以大有所为。就单线激光雷达而言,致力于解决好机器人的自主定位导航能力,能突破的道路只有一条:以实用性和可靠性作为第一考虑,而非一味的去追求参数。那么作为一款供定位导航使用的激光雷达,到底什么才是衡量它实用和可靠的指标?

  那么,环境光干扰到底有什么问题呢?它会导致雷达出现噪声,影响使用。

  目前,Quanergy公司通过降低线束维度和使用固态技术,让成本降低到了250美元左右,国内企业思岚科技,也可以在采购量超过1万台左右的量时,单线束的价格可以降低到600元以内。

  AGV领域

  激光雷达,是的,但凡提到自动驾驶或者无人驾驶,始终避不开的难题:你能想象在整个汽车产业链中,我们几乎能掌控99.99%的硬件成本,但唯一最核心的设备却始终难以突破的困局吗?

  根据最新报告显示,2022年全球激光雷达(LiDAR)市场规模预计将达到52.048亿美元,2017年至2022年间年均复合增长率(CAGR)将达25.8%。随着需求市场的不断成型,无人驾驶技术的落地实现也指日可待,在这一趋势下,激光雷的市场前景将呈现一片蓝海。

  AGV是指自动导引运输车,是指通过安装独特的自动导引系统后,能够使原有的运输车设备按照既定的导引路径行驶,从本质上来看,AGV属于一种轮式可移动的机器人设备。在工业生产、物流仓储、特定环境的交通运输、军事、电子等领域应用广泛。

  据AGV产业网数据,2015年国内AGV销量为4280台,大部分限于运输用途,随着3D激光雷达的发展,与激光雷达相结合的AGV叉车应运而生,2015年国内销量约300台,但其激光雷达设备主要依靠进口,性价比上并不比原有的叉车有优势。受益于成本和规模化效应,目前已经国内企业可将3D雷达成本降至3万元/套(进口价格约为6-10万/套),预计在2015年,国产3D激光雷达售价将下降至4000元,届时,3D激光雷达将成为AGV的标准配置之一,行业渗透率有望达到40%。其市场测算如下:

  作为无人驾驶的核心传感器,激光雷达有着不可替代的地位。然而,在现有的实际应用中,无人驾驶却并非激光雷达的主要应用市场,它并不像我们想象中那样高冷,事实上,或许现在你的房间就趴着一只O(∩_∩)O

  机器人领域

  “无人驾驶罚单都出来了,无人驾驶还会远吗?”

  目前,我国的二维激光雷达技术较为成熟,以思岚科技为代表的激光雷达制造商已经可以将批量采购成本控制在600元以下。由于成本较低,但对机器人服务性能提升较大,加之市场空间应用广泛,不少机构十分看好该技术的后续应用,2017年行业整体渗透率约为15%。预计2025年将可突破40%。

  在去年,小天使第一次看到Robbin李说出这句话的时候,不可谓不激动。毕竟,国内能在无人驾驶技术上与谷歌等巨头相抗衡的,除了百度不做他想。

  机器人是激光雷达技术应用最为成熟的领域,例如智能家居中的扫地机器人、家庭助手机器人,娱乐机器人,教育机器人等,对激光雷达均有着大量的应用,但其技术核心集中在二维激光雷达层面。

  在激光雷达的分类中,一维激光雷达主要用于距离测量,主要厂家如博世、徕卡等;二维激光雷达主要用于轮廓测量、定位和区域监控,主要厂家有日本 Hokuyo、德国 SICK、德国IBEO等;三维激光雷达则可用于三维动态建模,我们熟知的无人驾驶中使用的就是三维激光雷达。

  所以今天,大家就和小天使一起来看看激光的雷达的细分市场吧!

  无人驾驶领域

  但激动过后,冷静一想:不对啊,需求真的成型了吗?成本真的可控了吗?技术真的突破了吗?

  实现无人驾驶的首要前提是感知替代,通过传感设备来代替人脑对外界环境进行识别和感知。在所有的传感器设备中,激光雷达无疑属于附加值最高的产品。而应用于无人驾驶领域的激光雷达,根据其线束的不同,成本也各不相同。一般情况下,线束越高,激光雷达的成本就越高。

  激光雷达

  用很窄的激光波束对某一地区或空域进行扫描,并得出雷达图,就是激光雷达。

  激光雷达作为军用探测器具有巨大的应用潜力。近年来,随着有关军事器件和技术的迅速发展,激光雷达在近距离、高精度和成像方面的优势得到了巨大发挥。作为测距的高级形式,激光雷达主要在于测量精度极高,能达1厘米,比微波系统要高100倍。

  目前,国外许多军事部门正在实施多种实验计划。比如,“多功能红外相干光探测器”正用于航空电子设备光控系统;“激光障碍和地形回避警告系统”正用于为直升机提供导航、地形跟踪、武器投掷;“红外监视目标截获、坦克识别、定位和交战系统”用于坦克主炮控制射击;“红外机载激光雷达”用于验证激光雷达对目标探测、成像和分类能力等等。

  激光雷达看到的世界

  芯片组独辟蹊径,雷达实现小身板

  系统复杂导致激光雷达体积过大

  截至目前,北科天绘已研发5款激光雷达信号处理芯片。今年推出的轻小型高性能低成本无人机雷达——蜂鸟,这一最新款的无人机雷达系统重量做到了1.2公斤,探测距离大于200米,续航作业时间大于100分钟,并且实现了与通用无人机系统的深度集成,法国、韩国、加拿大、澳大利亚、意大利等国已成为无人机载雷达产品代理商,向国外进行出口。

  目前,包括京东物流在内的主流无人物流车都在使用北科天绘的激光雷达产品。“除了定制产品,我们正在谈批量的事。”张智武预计,“菜鸟、美团、苏宁、满帮、四通一达、顺丰等物流公司对于无人物流车都有很大的需求。”

  “我们的核心竞争力正是创新了激光雷达的芯片和集成电路设计。”张珂殊表示,传统的激光雷达集成电路技术,需要将激光发射器、探测器、放大器等数百个电子元器件封装到一个比指甲盖还小的专用芯片中,用单枚芯片实现激光雷达的整体控制。

  导航避障激光雷达,是无人驾驶领域的重要一部分。而北科天绘的拳头产品,多线束导航避障激光雷达——R-Fans,填补了国内此项空白,并打破了该类型激光雷达的轻小化纪录,目前R-Fans-32激光雷达相比国内外同类产品减轻25%。

  “激光雷达的工作原理与微波雷达相近,以激光做信号源,激光信号到达目标表面 ——树木、道路、桥梁和建筑物等,在上述目标表面产生后向散射,从而使一部分激光回波信号回到激光雷达的接收器。然后通过光电信号转换和信号处理,实现激光测距计算,即得到目标点测距。激光信号扫描目标物表面后,还可以得到目标物表面三维点的数据,用此数据进行三维成像处理后,我们就拥有了精确的三维目标模型数据(目标立体图)。”张珂殊说。

  那么,激光雷达技术难在哪?北科天绘的激光雷达又有何过人之处?

  北科天绘总经理张智武告诉科技日报记者,国际先进测绘型激光雷达的核心性能指标包括:公里级测距范围,毫米级测距精度,百万级激光发射频率。这要求高度优化的激光雷达系统设计技术,尤其是激光雷达信号的精细和实时处理能力,包括微弱信号的采集和放大,噪声的识别和滤除以及时间精准计量,空间位置信息和反射强度信息的瞬态测量等。

  提高探测能力,导航避障优势明显

  本报记者 操秀英

  不到三公斤的无人机激光雷达、针对电力行业定制的激光雷达电力巡检系统解决方案、含自主芯片的避障激光雷达……在此前于浙江省湖州市德清县召开的联合国世界地理信息大会上,北京北科天绘科技有限公司(以下简称“北科天绘”)的激光雷达系列产品成为一大亮点。这些激光雷达不但更小更轻,而且在保持高性能的同时还让成本大大降低。

  激光雷达,简而言之即通过主动发射及接收激光信号实现三维探测的高精度传感器,“它由激光发射、激光信号接收、光学及扫描、信号处理和系统控制等模块组成。”北科天绘技术总监张珂殊介绍道,激光雷达不仅自身就是高度集成化的光机电一体化传感器,使用中还要与全球卫星定位 (如北斗、GPS)、惯性导航单元(IMU)、可见光相机、紫外相机、高光谱相机等各种传感器做时空同步集成,涉及多传感器数据融合和一体化标定,技术门槛很高。

  “由于光的传播速度极快,上述信号接收,处理和三维数据生成要在极短的时间内(纳秒)完成,因此难度很大。”张智武说,激光雷达是迄今为止最复杂的,效率和精度最高的传感器之一,与相机相比,它多了主动发光和光信号调制及解调的模块,实现每秒钟百万次精准测量,其本身就是一个复杂的集成性系统。

  “现在主流的雷达测距能力可能只有100多米,车厂希望测距大于200米。我们的激光雷达在美国实地测试的时候有明显技术优势,首创了激光雷达和车头大灯合为一体的理念,放在飞机上的测绘激光雷达测绘范围也已经做到5公里。”张智武表示,“在如何减少激光雷达之间的互相干扰问题上,通过激光信道编码,实现了同汽车平台上多激光雷达间串扰免疫。在新版本的导航系列激光雷达产品中,解决了多车间、异类激光雷达串扰免疫的难题。”

  然而,如此复杂的集成性系统,也让集成电路设计成了激光雷达技术研发的拦路虎,大量国产激光雷达过于复杂的组装会让激光雷达体积重量过大,使用起来很不方便。

  此外,“R-Fans系列产品还实现了12位强度分辨率的探测能力,在高精度地图数据获取方面可以媲美高端测绘型激光雷达,从而有望使高精度地图采集装备的成本从两三百万元降至20万元以内,有助于高精度地图的快速推进,可间接促进自动驾驶的数据基础和普及速度。”张智武介绍道。2018年,北科天绘还在国内首发128线的半固态前装激光雷达(Semi-Flash LiDAR),持续与该领域国际领先企业比肩,保持我国全自主研发生产自动驾驶激光雷达国际竞争力。

  “然而传统的激光雷达是由电路板构成,比如我们通常说的16线激光雷达就是由16对激光电路板组成(如图①),需要依靠人工实现激光发射电路板和接收电路板的微米级对准,这种工艺耗时、低效,且体积较大。而我们使用自主开发的激光雷达信号处理芯片组,通过半导体封装工艺精巧地解决了精密光机装调与大尺寸机械误差间跨数量级尺度差异,使复杂的激光雷达组装及测试过程极大简化(如图②),模块间以类似积木的形式快速搭建,无需依赖多次人工对准,实现了机器自动对准,提高总装效率的同时,也减小了设备尺寸。”张珂殊介绍, 独辟蹊径的激光雷达的芯片和集成电路设计,让激光雷达“活”出了小身板。

  【编辑:邢天然】

  3、3D Flash激光雷达

  我们看到自动驾驶测试车车顶上较复杂的圆柱形装置,即为机械式激光雷达。虽然目前测试车辆大多为机械式,但是它们调试、装配工艺复杂,生产周期长,成本居高不下,并且机械部件寿命不长(约1000-3000小时),难以满足苛刻的车规级要求(至少1万小时以上),因此激光雷达量产商都在着手开发性能更好、体积更小、集成化程度更高、并且成本更低的激光雷达,由混合固态过渡到纯固态激光雷达是必然的技术发展路线。

  激光雷达(LiDAR)能释放多束激光,接收物体反射信号,计算目标与自身的距离。应用较多的是利用反射信号的折返时间计算距离(Time of Flight),也有连续波调频(CWFM)方法。与雷达和摄像头相比,激光雷达可以通过多束激光高频发射获取的反射数据形成周边物体的高清3D的“点云”图像。

  1.形成周边物体高清3D图像;2.数据量较小,便于快速决策;3.探测距离较长,最远达300m。

  原理:光学相控阵OPA固态激光雷达原理是多处振动产生的波相互叠加,有的方向互相增强,有的方向抵消,采用多个光源组成阵列,通过控制各光源发射的时间差,可以合成角度灵活、精密可控的主光束。

  优点:没有任何机械部件,结构相对简单,精度高,体积小,成本低。

  近年来,激光雷达被用于导航领域,如机器人、无人机的避障,和智能车的自动驾驶(包括辅助驾驶等不同级别)。由于应用场景的不同,在导航领域要求激光雷达能够快速扫描、动态处理数据并实时反馈,在精度方面相对要求较低,只需分辨清楚障碍物、行人、汽车等,垂直角分辨率一般在1°左右。目前该领域高端硬件技术正在发展中,产品应用于各类智能车的原型车上,低端技术如应用于扫地机器人等低分辨慢响应已经实现量产。软件方面,由于目前各类无人车的研发公司均为互联网巨头或汽车巨头,如谷歌、百度、大众、宝马等,各公司均有自研算法,壁垒较高,也有少量创业公司面向市场提供了包含算法逻辑的解决方案给客户选择,但是非常基础,也需要客户进行进一步开发。

  机械式激光雷达

  激光雷达,即光学雷达、光达(LiDAR),是一种用于精确获得三维位置信息的传感器,其在机器中的作用相当于人类的眼睛,能够确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。

  MEMS激光雷达原理

  原理:MEMS激光雷达通过在硅基芯片上集成的MEMS微振镜来代替传统的机械式旋转装置,由微振镜反射激光形成较广的扫描角度和较大的扫描范围。

  优点:MEMS微振镜相对成熟,可以以较低的成本和较高的准确度实现固态激光扫描(只有微小的微振镜振动),并且可以针对需要重点识别的物体进行重点扫描,落地快;

  一、激光雷达是一种用于精确获得三维位置信息的传感器

  缺点:采用单脉冲测量,单脉冲需要较高的能量,峰值功率能达到上百千瓦至兆瓦级别,需要搭载固体激光器,而固体激光器成本很高,且闪光能量可能伤害人眼安全,受严格限制。

  典型企业和产品:Velodyne的Velarray系列,LeddarTech,innoluce,Innoviz,Fujitsu, Toyota,Draper。

  2、光学相控阵OPA-Optical Phased Array激光雷达

  激光雷达主要优点是能对周边物体进行建模形成高清3D图像,以便计算机进行快速识别和决策。但在不良天气条件下精度将会下降,以及无法辨别物体属性。

  二、激光雷达工作原理

  激光雷达测量技术示意图

  全球激光雷达产业链概述

  1、MEMS激光雷达

  四、固态激光雷达分类及技术路线

  激光雷达由发射器、接收器(感光元件和长焦镜头)、惯导系统构成。实际上,产业链的上游制造元件成本不高,不是构成成本的主要因素;且因为激光雷达是下游测绘、导航等应用的核心部件,目前产能稀缺导致供不应求,呈现卖方市场,对下游有很强的定价权,因此该产业链主要附加值在于激光雷达部分。

  优点:全固态,没有移动部件;发射端方案较成熟,成本较低;容易通过车规级检验。

  OPA激光雷达原理

  作为一种能够获取物体位置、形状的信息的传感器,激光雷达天生地适用于地形地图测绘。常用于室内建模、道路及设施数据采集、矿山采空区测量,或搭载于飞行器上进行大范围的电力巡线、林业普查、水利勘测等等,应用广泛。目前该领域硬件技术较为成熟,已有室内、搭载于汽车、船舶、飞行器的解决方案,体积较大,精度较高,探测范围较远。该领域软件方面是大规模发展的瓶颈,尚未有成熟的处理大量点云数据并建模的方案,目前市面上都是以非标特制软件为主,通用平台式尚有待发展。

  固态激光雷达由于不存在旋转的机械结构,所有的激光探测水平和垂直视角都是通过电子方式实现的,并且由于装配调试可以实现自动化,能够量产大幅降低成本,也提高了设备的耐用性,固态激光雷达是必然的技术发展路线。不过固态激光雷达的技术路线尚未定型,主要分为MEMS、OPA和3DFlash三类。

  原理:3D Flash激光雷达以一次脉冲向全视野发射,利用飞行时间成像仪接收反射信号并成像,发射的激光波长是关键因素。如果使用905nm,虽然成本较低,但功率受限,因此探测距离不够远。若使用1550nm,在接收上需要更高成本的探测器,目前尚没有商用条件。也有一批厂商采用Flash技术路线,对成本和人眼保护的平衡形成了一定的解决方案。

  目前的低级别自动驾驶,即辅助驾驶和部分自动驾驶领域中,主要的定位测距技术仍然是毫米波雷达和视觉传感器。激光雷达与之相比成本过高,未能被车企接受。超声波雷达目前单价约为150 美元,激光雷达经过近10 年来雨后春笋般的发展,价格已从Velodyne 独占时期的逾10 万美元(机械式)骤降至Quanergy 等创业公司声称的200-300 美元(固态式)。

  缺点:并没有解决接收端的问题,光路较复杂,仍然存在微振镜的振动,这个结构会影响整个激光雷达部件的寿命,并且激光扫描受微振镜面积限制,与其他技术路线在扫描范围上有一定差距。

  典型企业和产品:Quanergy的S3,Blackmore, Strobe。

  激光雷达原理

  1.雨雪、雾霾天气精度下降;2.激光雷达难以分辨交通标志的含义和红绿灯颜色;3.激光雷达接收的是光信号,容易受太阳光、其他车辆的激光雷达等关线影响;4.目前激光雷达成本较高。

  典型企业和产品:LeddarTech的LCA3,Tetravue,Princeton Lightwave,Trilumina (VCSEL阵列),Toyota丰田,ESPROS的EPC660/635系列面阵,Advanced Scientific Concepts(ASC),TI的OPT8241等;

  激光雷达缺点:

  五、激光雷达是产业链的核心,下游应用于测绘和导航

  它通过测量激光信号的时间差、相位差确定距离,通过水平旋转扫描或相控扫描测角度,并根据这两个数据建立二维的极坐标系;再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。高频激光可在一秒内获取大量(106-107 数量级)的位置点信息(称为点云),并根据这些信息进行三维建模。除了获得位置信息外,它还可通过激光信号的反射率初步区分不同材质。

  混合固态激光雷达在产品外形上不存在机械旋转的部件,但内部实际存在小巧的机械旋转扫描系统,作为到固态激光雷达的过渡阶段,近几年量产的产品都属于混合固态激光雷达。

  激光雷达效果

  激光雷达优点:

  缺点:在主光束以外会形成“旁瓣”,到时能量分散,并且阵列单元尺寸小于500nm,对加工精度要求高,扫描角度有限,接收端方案薄弱,接收面大、信噪比较差。

  三、激光雷达优缺点

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