CN110905018A - 基于感测到的变量控制作业机器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于感测到的变量控制作业机器。移动作业机器包括框架和地面接合元件，该地面接合元件被所述框架能移动地支撑并且被发动机驱动以驱动所述移动作业机器移动。该移动作业机器包括：容器，该容器被所述框架能移动地支撑，所述容器被构造成接纳内容物；以及致动器，该致动器被构造成按照可控的方式驱动所述容器相对于所述框架移动。该移动作业机器包括：控制系统，该控制系统被构造成：生成表示所述致动器的受命移动的致动器控制信号；并且将所述致动器控制信号提供给所述致动器以控制所述致动器执行所述受命移动；以及内容物密度确定系统，该内容物密度确定系统在通信方面联接至所述控制系统并且被构造成确定所述容器的内容物的密度。

Description

基于感测到的变量控制作业机器

技术领域

本公开总体涉及用在运土操作中的装置。更具体地，但非限制性地，本公开涉及确定作业机器的容器中的内容物的体积和/或重量。

背景技术

操作诸如挖掘机或铲土机的作业机器是高超的个人技能。效率——例如，作业机器在一段时间内移动的土方——是衡量该技能的至少一部分的一种方法。效率也是衡量特定机器的性能的一种方法。在运土时不插入额外步骤的情况下准确地测量效率是困难的。例如，对执行器的铲斗的内容进行称重可能插入可能导致整个运土过程效率低下的额外步骤。用于在没有与铲斗物理接触的情况下确定铲斗中的内容物的量的过程可能无法准确地估计内容物的体积。

以上讨论仅仅是为了一般背景信息而提供的，并不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。

发明内容

一种移动作业机器包括框架和地面接合元件，该地面接合元件被所述框架能移动地支撑并且被发动机驱动以驱动所述移动作业机器移动。该移动作业机器包括被所述框架能移动地支撑的容器。所述容器被构造成接纳内容物，并且致动器被构造成按照可控的方式驱动所述容器相对于所述框架移动。该移动作业机器包括控制系统，该控制系统被构造成：生成表示所述致动器的受命移动的致动器控制信号；并且将所述致动器控制信号提供给所述致动器以控制所述致动器执行所述受命移动。内容物密度确定系统在通信方面联接至所述控制系统并且被构造成确定所述容器的内容物的密度。

提供该发明内容部分，从而以简化形式引入一系列概念，下面在具体实施方式部分中进一步描述所述概念。该发明内容部分不旨在指出所要求保护的主题的关键特征或基本特征，它也不旨在帮助确定所要求保护的主题的范围。所要求保护的主题不限于解决背景技术部分中提到的任意或所有缺陷的实现方式。

附图说明

图1是示出作业机器的一个实施例的侧视图。

图2是示出图1中示出的作业机器的一个实施例的框图。

图3是示出作业机器在工地进行示例性运土操作的流程图。

图4是示出示例性验证操作的流程图。

图5A是示出感测容器中的内容物的体积的传感器的一个示例性操作的流程图。

图5B是示出感测容器中的内容物的重量的传感器的一个示例性操作的流程图。

图6是示出密度校准操作的一个实施例的流程图。

图7是示出计算环境的一个实施例的框图。

具体实施方式

在运土操作中，可以通过记录在整个操作内移动的材料的体积和/或重量来衡量作业机器的性能或操作者的表现。在作业机器的自动控制系统中，在操作期间移动的材料的体积和/或重量可以用作至控制系统的反馈。虽然存在可以感测正被作业机器移动的材料的体积和/或重量的传感器系统，但是传感器系统不是没有局限性的。

例如，重量传感器系统可以在机器移动期间具有不准确性，该不准确性通常是通过短暂停止机器移动且然后感测内容物的重量来解决的。然而，因为该短暂停止，操作的效率较低。为了在不导致低效率的情况下解决该不准确性，可以通过感测内容物的体积并且将内容物的体积乘以估计密度从而估计内容物的重量或质量来确定内容物的重量。

另外地，体积传感器系统可以在挖掘循环的一些时段期间具有不准确性。例如，一些体积传感器是光学的。然而，当体积传感器对内容物的视线被遮挡时，光学传感器遇到困难和不准确性。当运土机器(诸如，挖掘机)操作时，土的密度不会在时间内快速变化，这经常是真实的。正在移动的土的类型经常是类似的，例如，在同一工地从一个挖掘操作到下一个挖掘操作(并且在许多挖掘操作内)。因此，本说明书记载了一个校准过程，在该校准过程中，在校准时间段内进行体积和重量的测量，从而获得对正在移动的材料的相对准确的密度估计。然后，可以分别仅使用体积测量值或重量测量值，准确地估计在多个挖掘操作内移动的材料的重量或体积。

本公开的某些实施例和特征涉及确定在作业机器的容器中的土的密度、体积或重量，所述作业机器的容器诸如为挖掘机的铲斗。系统可以包括体积传感器(其可以包括三维—3D传感器，诸如立体相机或激光扫描仪，以及角度传感器，诸如电位计、惯性测量单元或者线性位移换能器)以及重量传感器(诸如液压压力传感器)。

为了感测重量，重量传感器可以确定支撑铲斗及其内容物所需的液压压力。液压压力通常表示由液压油缸支撑的总重量。然而，由于机器部件具有已知的重量和几何形状，所以可以从总重量中剔除机器部件，从而得到铲斗中的内容物的可靠重量。

为了感测体积，一个示例性过程可以包括用3D传感器测量3D点，所述3D点代表由作业机器的容器承载的材料的表面。可以确定对应于由容器承载的材料的3D点，并且可以确定对应于容器本身的3D点。通过使用(i)承载器相对于传感器的取向或位置以及(ii)容器的3D形状，可以使用对应于由容器承载的材料的3D点计算材料的体积。例如，可以将体积计算为铲斗中的材料的表面与表示已知体积的参考表面(例如，铲斗撞击面或铲斗内部)的差。

给出了这些例示性实施例以将在此讨论的总体主题介绍给读者，并且这些例示性实施例不旨在限制所公开的概念的范围。以下部分参照附图描述了各种额外特征和实施例，在附图中，相同数字表示相同元件，并且方向性的描述用来描述例示性方向，但是与例示性方面一样，不应用来限制本公开。例如，虽然本公开描述了测量挖掘机的铲斗中的内容物，但是内容物可以处于任意足以胜任的作业机器的容器中，该作业机器诸如为前端式装载机、平地机、地下采矿装备或者其他类型的机器等。

图1是示出在工地100中的作业机器102的一个实施例的侧视图。作业机器102包括地面接合元件103(例如，履带)、动臂104、壳体105、斗杆106以及铲斗108。地面接合元件103接合工地100的表面以驱动和引导作业机器102在工地100上的运动。壳体105能旋转地联接至地面接合元件103并且通常容纳框架、发动机、变速器、液压泵、驾驶室、用于控制作业机器102的控制器等。

动臂104在允许动臂104相对于壳体105移动的铰接点处联接至壳体105。动臂104由致动器114致动。斗杆106在允许斗杆106相对于动臂104移动的铰接点处联接至动臂104。斗杆106由致动器116致动。铲斗108在允许铲斗108相对于斗杆106移动的铰接点处联接至斗杆106。铲斗108由致动器118致动。

铲斗108的位置或角度可以由铲斗传感器132监测。如图所示，铲斗传感器132是联接至致动器118的线性位移换能器(LDT)，致动器118本身连接至铲斗108。然而，铲斗传感器132也可以是位于铲斗108和斗杆106之间的铰接点处的电位计或者是某种其他类型的位置/角度传感器。作业机器102还可以包括3D传感器134。如图所示，3D传感器134是联接至斗杆106的立体相机134并且捕获铲斗108的图像。使用由3D传感器134获取的图像以及由铲斗传感器132确定的角度，可以识别铲斗中的内容物的表面，并且据此可以确定铲斗108中的内容物的体积。3D传感器134不限于图像传感器并且也可以为基于激光的传感器或者其他3D传感器。参照图5A更详细地解释体积确定的更深入的实施例。

作业机器102还可以包括一个或更多个压力传感器136。如图所示，在每个致动器114、116和118上都存在压力传感器136。然而，在其他实施例中，可以存在更多或更少的压力传感器136。压力传感器136可以检测施加至致动器的液压压力。基于施加至致动器的液压压力，可以确定由给定致动器支撑的部件的重量。另外，可以通过去除各个机器部件对感测到的总压力的压力贡献来确定铲斗108中的内容物的重量。可以使用已知机器参数(例如，机器部件重量、几何形状、当前位置等)来确定部件对总压力值的贡献。参照图5B更详细地解释该重量确定的更深入的实施例。

图2是示出作业机器102的一个实施例的框图。如图所示，作业机器102包括传感器130、能被控制的子系统148、处理器154、用户接口机构156、机器控制系统160并且还可以包括如由框158指示的其他项目。

传感器130包括铲斗传感器132、3D传感器134、压力传感器136并且还可以包括如由框138表示的其他传感器。铲斗传感器132感测铲斗108相对于斗杆106(和/或相对于3D传感器134)的位置或角度。在一个实施例中，铲斗传感器132可以包括在致动器118上的线性位移换能器(LDT)(诸如霍尔效应传感器)来确定铲斗108的角度。在另一个实施例中，铲斗传感器132可以包括电位计来确定铲斗108的角度。铲斗传感器132还可以是不同类型的传感器，诸如，但不限于，惯性测量装置(IMU)、陀螺仪等等。

3D传感器134捕获铲斗108中的内容物的图像(或数据)，所述图像(或数据)至少部分地指示内容物的体积。例如，来自3D传感器134的立体图像可以被处理以产生3D点云，该3D点云与铲斗108的模型进行比较(可以选择该模型或基于来自铲斗传感器132的角度值修改该模型)，从而确定内容物的体积。在另一个实施例中，3D传感器134包括激光雷达阵列，该激光雷达阵列感测与铲斗108中的内容物对应的点的高度和数量。

压力传感器136联接至一个或更多个致动器152以感测致动器152中的压力。可以通过已知一些机器参数用压力传感器136准确地计算铲斗108中的内容物的重量。例如，联接至致动器114的压力传感器136指示为支撑动臂104并且由于联接而间接支撑斗杆106、铲斗108和铲斗108的内容物所需的压力。如果已知动臂104、斗杆106以及铲斗108的位置、角度、重量和/或重心(或者重量分布)，则可以从来自压力传感器136的总压力测量值减去它们的贡献，这仅仅留下内容物的重量的压力贡献。一旦已知重量的压力贡献，就可以进行压力-重量转换，从而获得内容物的重量。这些部件(动臂104、斗杆106、铲斗108等)的位置和角度可以通过位置传感器137感测。位置传感器137可以包括电位计、LDT、IMU传感器等。这仅仅是使用压力传感器135进行重量计算的一个实施例，并且也可以使用更复杂的方法。

能被控制的子系统148包括活动元件150和致动器152。每个活动元件150具有一个或更多个致动器152，致动器152致动或移动活动元件150。如图所示，活动元件150包括地面接合元件103、动臂104、壳体105、斗杆106、铲斗108并且也可以包括如由框110表示的其他元件。举例来说，动臂104由致动器114致动，斗杆106由致动器116致动，并且铲斗108由致动器118致动。通常，在作业机器102(为挖掘机)上的致动器152为液压油缸，然而，它们也可以是另一类型的致动器。致动器152可以从机器控制系统160接收信号以致动它们的给定的活动元件150。

举例来说，机器控制系统160包括体积生成器逻辑162、重量生成器逻辑164、密度生成器逻辑166、控制逻辑168、度量平均逻辑170、验证逻辑171、接近逻辑172、显示生成器逻辑174、数据存储交互逻辑176、数据存储178、修复逻辑179并且还可以包括如由框180表示的其他项目。将参照图3、图4和图6详细描述这些部件的功能。

简而言之，体积生成器逻辑162从铲斗传感器132和3D传感器134接收传感器信号，并且计算体积度量且生成指示计算出的体积度量的体积度量信号。

重量生成器逻辑164从压力传感器136接收传感器信号，从一个或更多个位置传感器137接收传感器信号并且使用数据存储交互逻辑176从数据存储178接收机器参数。然后，重量生成器逻辑164基于接收到的这些值计算铲斗108中的内容物的重量。例如，从数据存储178读取到的机器参数可以包括机器部件数据(例如，部件的质量、部件的运动范围、部件的尺寸、部件的重心等)。将机器参数数据与来自传感器137的位置传感器信号一起使用，可以确定部件对由压力传感器136检测到的压力的贡献。从由压力传感器136检测到的总压力减去该贡献，从而留下作为铲斗内容物的重量的贡献的剩余压力。使用从位置传感器137接收到的位置数据，可以将内容物的重量的压力贡献转换成内容物的重量。重量度量信号被生成并且指示该重量。

密度生成器逻辑166基于从体积生成器逻辑162接收到的体积度量和从重量生成器逻辑164接收到的重量度量确定内容物的密度。

控制逻辑168生成控制信号，当该控制信号被发送至致动器152时，该控制信号引起致动器152的致动。控制逻辑168可以操作性联接至用户接口机构156。用户接口机构156可以包括方向盘、控制杆、踏板、显示装置、用户界面等。例如，当操作者与用户接口机构156交互时，控制逻辑168可以生成控制信号以执行操作者指示的动作。控制逻辑168也可以联接至密度生成器逻辑166，从而计算出的密度度量可以改变致动器152的操作或者改变作业机器102整体的操作。

例如，作业机器102可以正在给具有最大重量限值的容器装货，并且基于密度度量和体积度量，控制逻辑168确定如果铲斗108中的当前内容物被放置在容器中，该当前内容物是否会超过最大重量限值。因而，控制逻辑68可以阻止作业机器102将内容物放置在容器中。在另一个实施例中，将密度度量与重量度量或体积度量结合用于对作业机器102的反馈闭环控制。例如，以自动模式运行的作业机器102可能需要知道正在被移动的内容物的体积或重量。然而，如果不能感测到这些度量中的一者，可以将另一能得到的度量与密度度量结合用于估计或确定不能得到的度量。

度量平均逻辑172确定工地操作期间的平均密度。例如，因为作业机器102在工地操作一段时间，所以可以计算平均密度。可以在未来计算中将平均密度代替计算出的密度用作假定密度。

接近逻辑172监测在平均密度校准和作业机器102操作期间的时间和地点。例如，计算出的平均密度可能仅对于给定地点是有用的。例如，第一地点可以包括第一材料(例如，岩石)，并且第二地点可以包括具有不同密度的第二材料(例如，沙子)。因此，在第一地点处计算出的平均密度可能在第二地点处没用，反之亦然。又例如，计算出的平均密度可能仅对于给定时间段是有用的。例如，在第一时间在给定地点测量出的内容物密度可能不同于在第二时间在同一地点处测量出的内容物密度(由于例如雨水、湿度变化、紧密度、在同一地点正装载的新内容物等)。因此，在第一时间计算出的平均密度可能对于第二时间不总是有用，即使它们在同一地点。接近逻辑172也可以设置接近(例如，时间或地点)的阈值。例如，接近逻辑172可以指示：如果作业机器102远离计算第一平均密度的地方移动了阈值距离，则可能必须计算新的平均密度，这是因为计算出的第一平均密度可能在新地点不再有效。

显示生成器逻辑174可以生成用户界面并且在用户接口机构156上显示用户界面。例如，显示生成器逻辑174生成用户界面，该用户界面包括重量度量、体积度量和密度度量中的一项或更多项的指示，并且显示生成器逻辑174在作业机器102的驾驶室中的显示器上显示用户界面。由显示生成器逻辑174生成的用户界面还可以包括其他指示，诸如，但不限于，操作者生产率、以重量或体积计量的总移动内容物(在一时间段内经过许多挖掘周期，对于该操作者，在一轮班内等)、正移动的当前材料、历史数据等。

举例来说，数据存储交互逻辑176与数据存储178交互。数据存储交互逻辑176可以存储数据或者从数据存储178读取数据。例如，数据存储交互逻辑176从数据存储178读取机器参数并且将该数据发送给重量生成器逻辑164、体积生成器逻辑162等。数据存储交互逻辑176还可以将计算出的平均密度值存储在数据存储178中。

图3是示出作业机器102在工地进行示例性操作300的流程图。操作300开始于框302，在该处，机器操作初始化。如由框304表示的，机器初始化可以包括启动机器102。如由框306表示的，初始化可以包括：从数据存储178读取密度值或者使用密度生成器逻辑166来校准初始的密度值。参照图6更详细地解释示例性密度校准操作。如由框308表示的，还可以在框302处完成其他初始化步骤。

操作300在框310处继续，在该处，作业机器容器受控制逻辑168控制以完成收集内容物的动作。例如，铲斗108执行挖掘操作以铲起一份碎石。

在框320处，机器控制系统160确定待感测的特征(例如，重量或体积)。在一个实施例中，可以基于将要感测特征的传感器的估计准确度选择特征，如由框322表示的。例如，在有效挖掘循环期间(例如，在此期间，铲斗108正收集和移动一份内容物)，可以确定体积感测相机(例如，3D传感器134)的准确度比重量传感器(例如，压力传感器136)更准确，并且因此，体积为待感测的被选特征。在另一实施例中，铲斗108可以是固定的或者移动的，但是铲斗108中的内容物的视线被遮挡，避开了体积感测相机的视线。在这种情况下，重量传感器可能比体积传感器更准确，并且因此，重量为待感测的被选特征。在选择特征之后，操作300根据哪个特征被选择而在框330或336处继续。

如果重量为被选特征，则操作300在框330处继续，在该处，用重量传感器(例如，压力传感器136，但是如上所述，重量传感器可以为传感器130中的一个或更多个)感测内容物的重量。下面将参照图5A更详细地描述感测内容物的重量的实施例。然后，操作300在框340处继续，在该处，基于来自框330的感测到的重量以及参照框306如上所述获得的密度值计算体积。可以通过将重量除以密度简单地计算体积或者也可以以更复杂的方法计算体积。

如果体积为被选特征，则操作300在框336处继续，在该处，用体积传感器(例如，3D传感器134)感测体积。下面参照图5B更详细地描述感测内容物的体积的实施例。然而，如上所述，体积传感器可以是传感器130中的一个或更多个。然后，操作300在框346处继续，在此处，基于在框336处的感测到的体积以及密度值计算重量。可以通过将体积乘以密度简单地计算重量或者也可以以更复杂的方法计算重量。

然后，操作300重新会合并且在框350处继续，在该处，基于来自框330-346的计算出的和感测到的变量验证操作状态。参照图4更详细地描述在此由框350示出的验证操作的实施例。在框350处，可以验证重量传感器的功能性，如由框352表示的。例如，如果计算出的体积远离期望体积达阈值距离并且有把握地知道密度值是正确的，则可以推断重量传感器系统发生故障或者需要校准。在框350处，可以验证体积传感器的功能性，如由框354表示的。例如，如果计算出的重量远离期望重量达阈值距离并且有把握地知道密度值是正确的，则可以推断体积传感器系统发生故障或者需要校准。在框350处，可以验证密度校准，如由框356表示的。例如，如果知道传感器工作并且计算出的度量远离期望度量达阈值距离，则可以推断在计算中使用的密度值可能对于铲斗中的内容物来说不再准确并且可能需要新的密度校准操作。参照图6更详细地描述密度校准的实施例。在框350处，也可以完成其他校准操作，如由框358表示的。

然后，操作300在框360处继续，在该处，确定在框350处完成的验证是肯定的还是否定的。如果验证是否定的，则操作在框362处继续，在该处，由修复逻辑179完成或推荐修复动作。如由框364表示的，如果确定传感器发生故障，则更换或者修理传感器是可能的修复动作。如由框366表示的，如果传感器处于工作状况，则重新校准密度是可能的修复动作。当然，还可以存在其他修复动作，如由框368表示的。

如果验证是肯定的，则操作300在框370处继续，在该处，基于计算出的度量值和感测到的度量值控制机器。例如，在一些控制系统中，重量和/或体积用作反馈控制系统中的反馈。

在框372处，确定操作是否完成。如果没有更多的操作要完成，则操作300完成。如果有更多的操作要完成，则操作300再在框310处继续。

图4是示出验证逻辑171的示例性操作400的流程图。操作400在框410处开始，在该处，验证逻辑171接收计算出的度量。在一个实施例中，验证逻辑171接收体积度量(例如，在图3的框340中计算出的体积)，如由框412表示的。在另一个实施例中，验证逻辑171接收重量度量(例如，在图3中的框346中计算出的重量)，如由框414表示的。验证逻辑171也可以接收不同的计算出的度量，如由框416表示的。

然后，操作400在框420处继续，在该处，由传感器感测在框410中接收的度量。例如，如果在框410中接收的内容物度量是体积，则在框420处，体积传感器(诸如上述的3D传感器134)感测内容物的体积。

接下来，在框430处，确定计算出的度量值和感测到的度量值是否在各自的阈值距离内。阈值距离可以对应于(在框420中使用的传感器的)已知的/估计的传感器准确度或误差阈值，如由框432表示的。例如，在一些情况下，考虑到在挖掘周期中的当前时间，传感器可能是不准确的(例如，液压重量传感器可能在挖掘机的铲斗正移动的时候是不准确的，或者如果体积传感器对内容物的视线被遮挡，则体积传感器可能是不准确的)。在这种情况下，考虑到铲斗在运动，阈值距离对应于液压重量传感器的估计误差，或者考虑到对内容物的视线被遮挡，阈值距离对应于体积传感器的估计阈值或误差。阈值距离还可能对应于另一值，如由框434表示的。

如果在框430处计算出的度量值和感测到的度量值在阈值距离内，则操作400在框480处继续，在该处，生成验证是肯定的指示。验证是肯定的指示可以返回到被称作操作400的操作，然后操作400完成。

如果在框430处计算出的度量值和感测到的度量值不在阈值距离内，则操作400在框440处继续。在框440处，在第一传感器(例如，在图3中的框330或336的传感器)和第二传感器(例如，图4中的框420的传感器)上运行传感器诊断程序。诊断程序可能是各种已知传感器诊断程序中的一种。一些诊断程序可以比其他诊断程序更耗处理器资源，并且操作400的示例性潜在优势是：如果确定计算出的度量值和感测到的度量值不在各自的阈值距离内(例如，在框430处)，才需要运行该更耗处理器资源的诊断程序。

在框450处，验证逻辑171确定传感器是否正常工作。如果传感器未正常工作，则操作400在框460处继续，在该处，生成传感器发生故障的通知。如果传感器正常工作，则操作400在框470处继续，在该处，重新校准密度。参照图6更详细地密度校准的实施例。

在框490处，由验证逻辑171生成验证是否定的指示。验证是否定的指示可以返回到被称作操作400的操作。指示也可以包含错误标识。例如，它可以包括表示传感器发生故障的标识，从而当接收到否定的验证时，可以进行维修传感器的修复动作。

图5A是示出传感器感测铲斗108中的内容物的体积的一个示例性操作500的流程图。操作500在框510处开始，在该处，由3D传感器134捕获图像并且由体积生成器逻辑162处理该图像。在其中3D传感器134是立体图像系统的一个实施例中，传感器134捕获具有包括铲斗108及其内容物的视野的左眼图像和右眼图像。然后，体积生成器逻辑162对捕获的图像进行立体处理以基于左眼图像和右眼图像之间的视差确定深度信息。例如，图像可以带时间戳，并且共享相同时间戳的左眼图像和右眼图像可以组合起来以确定由图像之间的视差代表的深度信息。

在框520处，铲斗传感器132感测铲斗108(或者其他容器)相对于3D传感器134的角度。然而，在一个实施例中，可以基于由3D传感器134捕获的图像确定角度。

在框530处，体积生成器逻辑162基于在框510中捕获的图像生成铲斗108(或其他容器)及其内容物的3D点云。例如，体积生成器逻辑162使用相机校准信息、存在的铲斗模型或模板(来自数据存储178)以及来自传感器132的角度值改造或者生成铲斗108的模型。诸如通过使用来自相机校准信息的空铲斗的图像还有来自传感器132的角度以修改或改造铲斗模型的存在的铲斗模型或模板，可以在校准阶段中改造或生成铲斗模型。

然后，使用由3D传感器134捕获的铲斗(内容物在该铲斗中)的立体或视差图像，更新3D点云的格栅图。可以用由相机捕获的每个新图像帧更新格栅图。对于格栅图中的每个点，使用查询表，该查询表限定如用铲斗角度改造的铲斗限值。例如，可以在分割处理中使用查询表，以从格栅图中识别在铲斗108中的点，而不是代表铲斗108本身、背景图像或者图像数据中的斑点伪影(灰尘等)的点。对于格栅图中被识别为在铲斗108中的点的每个点，可以确定与该点关联的高度。在一个实施例中，通过使用铲斗108的模型来确定位于铲斗108中的具体位置中的点的深度信息，可以确定点的高度。

在框540中，体积生成器逻辑162读取处于空状态下的铲斗108的参考3D点云。在一个实施例中，可以从数据存储178从多个参考3D点云读取参考3D点云，在生成参考3D点云时，参考3D点云由铲斗的角度编索引。在读取空铲斗108的参考3D点云之后，体积生成器逻辑162将来自框530的生成的3D点云与参考3D点云比较，以确定铲斗108中的内容物的体积。例如，体积生成器逻辑162从生成的点云中减去参考点云，得到的差值为体积。在另一个实施例中，确定点云中的每个点的体积，然后将铲斗108中的点的体积求和以计算铲斗108中的内容物的体积。

图5B是示出传感器感测铲斗108中的内容物的重量的一个示例性操作550的流程图。操作550在框560处开始，在该处，重量生成器逻辑164从数据存储178读取机器参数。机器参数可以包括将在基于压力传感器136上的液压压力载荷计算铲斗108中的内容物的重量中使用的任何值。例如，机器参数可以包括机器部件重量、机器部件几何形状等。

在框570处，将铲斗108致动至给定位置。如由框572表示的，可以基于位置对感测铲斗108及其内容物的重量的准确度的帮助来选择位置。例如，对于一些称重传感器系统，存在允许更准确感测的特定的铲斗位置和移动。如由框574表示的，可以基于快速感测铲斗108及其内容物的重量的能力来选择位置。例如，位置可以处于沿着常规挖掘周期的点，从而铲斗108仅必须暂时停止中间挖掘周期，然后继续挖掘(与如下不同：停止挖掘周期且致动铲斗108至感测位置，例如，来自框572，并且在感测位置暂时停止铲斗108，然后返回至挖掘周期)。当然，也可以选择不同位置，如由框576表示的。例如，可以通过平衡传感器准确度与在多个给点处感测的快速性来选择位置。

在框580处，压力传感器136感测其中一个致动器152上的液压压力。它可以是来自图1和图2的任一个致动器152。例如，可以感测联接至动臂104的致动器114的液压压力。

在框590处，重量生成器逻辑164基于机器参数(来自框560)和感测到的液压压力(来自框580)计算铲斗108中的内容物的重量。示例性重量计算如下：

总压力可以是在框580处接收到的压力。机器部件的压力贡献是使用在框560处接收到的机器参数确定的。仅作为一实施例，可以使用部件(铲斗108、斗杆106、动臂104)相对于动臂104的重心位置确定部件的压力贡献。致动器修饰因子可以是在框560处接收到的机器参数。在一个实施例中，致动器修饰因子是由动臂104上的致动器114的杠杆优势修改的致动器114的液压活塞有效面积的倒数。内容物位置修饰因子解释了内容物的重量相对于致动器具有的杠杆优势。位置修饰因子可能是基于视觉传感器值的或者通过知道铲斗108的位置而估计的。例如，铲斗108中的内容物可以距动臂104支点一定距离，并且内容物的重量的杠杆优势可以大于内容物的重量本身。杠杆优势可以基于内容物的位置确定并且解释。

图6是示出密度校准的操作600的流程图。操作600在框610处开始，在该处，接近逻辑172设定初始的接近值。如由框612表示的，接近值可以是时间。例如，接近逻辑172启动计时器或者读取当前时间。如由框614表示的，接近值可以是地点。例如，接近逻辑172取得当前地点(例如，GPS接收器、局部三角测量、人工输入的地点、海拔、挖掘深度等)。还可以有其他接近值，如由框616表示的。

操作600在框620处继续，在该处，铲斗108获得内容物。例如，铲斗108从工地100铲一份土。

在框630处，如果需要，致动铲斗至有助于准确的传感器测量的位置。例如，可以有更准确地感测铲斗108中的内容物的重量或体积的位置。例如，当使用图像传感器来感测铲斗108中的内容物的体积时，可能有图像传感器不能看见铲斗108的内容物的位置(例如，铲斗角遮挡对内容物的视线)。在一些情况下，在不同地点之间存在小的感测准确度差，在这种情况下，框630可能不是必需的。在一个实施例中，体积和重量传感器(分别在框640和650处进行感测)具有有助于准确感测的不同位置，并且在这种情况下，可以在框640和框650之间重复框630。

在框640处，3D传感器134(或者另一个体积传感器)感测铲斗108中的内容物的体积。参照图5A更详细地描述感测铲斗108中的内容物的体积的一个实施例。

在框650处，压力传感器136(或者另一个合适的重量传感器)感测铲斗108中的内容物的重量。参照图5B更详细地描述感测铲斗108中的内容物的重量的一个实施例。

在框660处，密度生成器逻辑166基于感测到的体积(来自框640)和感测到的重量(来自框650)计算铲斗108中的内容物的密度。在一个实施例中，密度生成器逻辑166简单地将感测到的重量除以感测到的体积。在其他实施例中，密度生成器逻辑166可以使用更复杂的算法并利用更多的输入。例如，材料的重量可以不考虑材料的湿度，并且在一些应用中，可能期望剔除湿度，以得到干产品的准确量(例如，精密混凝土应用需要在最终混合产品中存在一定量的水)。

在框670处，密度生成器逻辑166将计算出的密度存储在数据存储178中。密度生成器逻辑166可以存储具有额外元数据的密度值，如由框672-679表示的。如由框672表示的，密度值可以与计算该密度值的时间关联地被存储。如由框674表示的，密度值可以与感测到的体积值(例如，来自框640)关联地被存储。如由框676表示的，密度值可以与感测到的重量值(例如，来自框650)关联地被存储。如由框678表示的，密度值可以与测量内容物的度量的地点关联地被存储。

在框680处，从铲斗108清空内容物。在框682处，度量平均逻辑170确定是否已获得阈值数量的样本(例如，计算出的密度值)。样本的阈值数量可以表示得到可靠的密度平均数所需的样本的数量。可以指定、预先预定或者动态计算阈值数量。

如果还没有获得样本的阈值数量，则操作在框694处继续。在框694处，接近逻辑172确定阈值接近是否已被维持。例如，是否机器仍在与计算密度的先前地方相距阈值距离内操作。例如，地点接近可以为100码，并且如果机器在100码区域之外操作，则接近阈值未被维持并且操作600在框696处继续。或者，例如，是否自从计算最后的密度已过去阈值时间量。例如，时间接近可以是一天，并且如果自从计算最后的密度已比一天长，则接近阈值未被维持并且操作600在框696处继续。如果阈值接近被维持，则操作600在框620处继续以获得另一个密度值。如果阈值接近未被维持，则操作600在框696处继续，在该处，重设存储的密度和接近阈值。在重设这些值之后，操作600在框610处继续，在该处，设置新的接近阈值。

返回到框682，如果已获得阈值数量的样本，则操作600在框690处继续。在框690处，度量平均逻辑170读取先前存储的密度(例如，来自框670)并且计算平均密度。度量平均逻辑170可以基于对先前获得的密度的加权来计算平均数。例如，如果有十个密度值要平均并且它们中的九个是在第一地点且最后的剩余值是在阈值内的地点但在与第一地点相距一定距离的第二地点获得，则对平均密度的贡献来说，可能减小它的值。度量平均逻辑170可以基于非加权值计算平均数，如由框693表示的。例如，所有计算出的密度(来自框660)加起来并且除以计算出的密度的数量。度量平均逻辑170还可以以其他方式计算平均数，如由框695表示的。

在框692处，平均密度被存储在数据存储178中。平均密度可以与各种元数据一起存储或通过对应值编索引。如由框694表示的，平均密度可以与计算时间一起存储或通过计算时间编索引。例如，计算时间可以在运行时间(例如，图3中的操作300)期间用来确定是否因为“旧”的平均密度可能不再代表当前密度，需要重新计算平均密度。如由框696表示的，平均密度可以与计算地点一起存储或者通过计算地点编索引。例如，计算地点在运行时间(例如，图3中的操作300)期间用来确定是否因为在一个地点的平均计算值可能不代表第二地点材料密度，需要重新计算平均密度。如由框698表示的，平均密度还可以与其他值一起存储或者通过其他值编索引。

应注意，上述讨论已描述了各种不同系统、部件和/或逻辑。应理解，此系统、部件和/或逻辑包括执行与那些系统、部件和/或逻辑相关联的功能的硬件项目(诸如，处理器以及相关存储器，或者其他处理部件，下面描述其中一些)。另外，系统、部件和/或逻辑可以包括装入存储器中并随后由处理器或服务器或者其他计算部件执行的软件，如下所描述的。系统、部件和/或逻辑也可以包括硬件、软件、固件等的不同组合，下面描述其中的一些实施例。这些仅是可以用来形成上述的系统、部件和/或逻辑的不同结构的一些实施例。还可以使用其他结构。

图7是计算环境的一个实施例，在该计算环境中可以布置有(例如)图2的元件或其一些部分。参照图7，用于实现一些实施例的示例性系统包括计算机2810形式的通用计算装置。计算机2810的部件可以包括但不限于处理单元2820(其可以包括处理器154或其他处理器或服务器)、系统存储器2830以及系统总线2821，系统总线2821将包括系统存储器的各种系统部件联接至处理单元2820。系统总线2821可以为几类总线结构中的任一种，这几类总线结构包括存储器总线或存储器控制器、并行总线以及使用各种总线架构的局部总线。参照图2描述的存储器和程序可以布置在图7的对应部分中。

计算机2810通常包括各种计算机可读介质。计算机可读介质可以为能由计算机2810访问的任何可用介质，其包括易失性介质和非易失性介质二者、可拆卸介质和不可拆卸介质二者。举例来说，但非限制性地，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通讯介质。计算机存储介质不同于并且不包括调制数据信号或者载波。它包括硬件存储介质，该硬件存储介质包括为存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的信息以任意方法或技术实现的易失性介质和非易失性介质二者、可拆卸介质和不可拆卸介质二者。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字万能光盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储装置或其他磁性存储装置或者可以用来存储期望信息并可以由计算机2810访问的任何其他介质。通讯介质可以实现计算机可读指令、数据结构、程序模块或者在传输机构中的其他数据，并且包括任何信息传送介质。术语“调制数据信号”是指这样的信号，该信号的一个或多个特征被设置或改变以使得将信息编码在信号中。

系统存储器2830包括易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质，诸如只读存储器(ROM)2831以及随机存储器(RAM)2832。基本输入/输出系统(BIOS)2833——包含有助于在计算机2810内的元件之间传递信息的基本例程，诸如在启动期间——通常存储在ROM 2831中。RAM 2832通常包含马上能被处理单元2820访问和/或当前正在处理单元2820上运行的数据和/或程序模块。举例来说，但非限制性地，图7示出了操作系统2834、应用程序2835、其他程序模块2836以及程序数据2837。

计算机2810还可以包括其他可拆卸/不可拆卸、易失性/非易失性计算机存储介质。仅举例来说，图7示出读写不可拆卸的非易失性磁性介质的硬盘驱动器2841、光盘驱动器2855以及非易失性光盘2856。硬盘驱动器2841通常通过不可拆卸存储器接口(诸如接口2840)连接至系统总线2821，并且光盘驱动器2855通常通过可拆卸存储器接口(诸如接口2850)连接至系统总线2821。

替代地，或者另外，可以通过一个或多个硬件逻辑部件至少部分地执行文中描述的功能。例如，非限制性地，可以使用的举例类型的硬件逻辑部件包括现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(例如，ASIC)、专用标准产品(例如，ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)等。

上面讨论且图7中示出的驱动器及其关联的计算机存储介质提供了对计算机可读指令、数据结构、程序模块以及用于计算机2810的其他数据的存储。在图7中，例如，硬盘驱动器2841示出为存储操作系统2844、应用程序2845、其他数据模块2846以及程序数据2847。注意，这些部件可以与操作系统2834、应用程序2835、其他程序模块2836以及程序数据2837相同或不同。

用户可以通过输入装置(诸如，键盘2862、麦克风2863以及指针设备2861(诸如鼠标、跟踪球或触摸板))将命令和信息输入到计算机2810中。其他输入装置(未示出)可以包括操纵杆、游戏板、卫星天线或扫描仪等。这些或其他输入装置经常通过用户输入接口2860连接至处理单元2820，用户输入接口2860联接至系统总线，但可以连接至其他接口和总线结构。视觉显示器2891或其他类型的显示装置也经由接口(诸如视频接口2890)连接至系统总线2821。除了监视器之外，计算机还可以包括其他并行输出装置，诸如，扬声器2897和打印机2896，所述其他并行输出装置可以通过输出外围接口2895连接。

使用至一个或更多个远程计算机(诸如远程计算机2880)的逻辑连接(诸如，局域网LAN或广域网WAN)，计算机2810在网络环境下运行。

当在LAN网络环境下使用时，计算机2810通过网络接口或适配器2870连接至LAN2871。当在WAN网络环境下使用时，计算机2810通常包括调制解调器2872或者用于通过WAN2873(诸如因特网)建立通信的其他装置。在网络环境下，程序模块可以存储在远程存储器存储装置中。例如，远程的应用程序2835可以留在远程计算机上。

还应注意，可以以不同方式组合文中描述的不同实施例。换句话说，一个或更多个实施例中的一些部分可以与一个或更多个其他实施例的一些部分进行组合。文中考虑到了所有组合。

实施例1是一种移动作业机器，该移动作业机器包括：

框架；

地面接合元件，该地面接合元件被所述框架能移动地支撑并且被发动机驱动以驱动所述移动作业机器移动；

容器，该容器被所述框架能移动地支撑，所述容器被构造成接纳内容物；

致动器，该致动器被构造成按照可控的方式驱动所述容器相对于所述框架移动；

控制系统，该控制系统被构造成：生成表示所述致动器的受命移动的致动器控制信号；并且将所述致动器控制信号提供给所述致动器以控制所述致动器执行所述受命移动；以及

内容物密度确定系统，该内容物密度确定系统在通信方面联接至所述控制系统，被构造成确定所述容器的内容物的密度。

实施例2是根据实施例1所述的移动作业机器，该移动作业机器进一步包括：

体积传感器，该体积传感器被构造成生成体积传感器信号；

体积生成器逻辑，该体积生成器逻辑被构造成基于所述体积传感器信号来确定所述容器中的内容物的体积；并且

其中，所述内容物密度确定系统基于内容物的体积来确定密度。

实施例3是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器，该移动作业机器进一步包括：

重量传感器，该重量传感器被构造成生成重量传感器信号；

重量生成器逻辑，该重量生成器逻辑被构造成基于所述重量传感器信号来确定所述容器中的内容物的重量；并且

其中，所述内容物密度确定系统基于内容物的重量来确定密度。

实施例4是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器，其中，重量生成器逻辑被构造成响应于接收到表示重量传感器发生故障的指示，基于内容物的体积以及内容物的以前确定的密度来确定内容物的重量。

实施例5是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器，其中，体积生成器逻辑被构造成响应于接收到表示重量传感器发生故障的指示，基于内容物的重量以及内容物的以前确定的密度来确定内容物的体积。

实施例6是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器，其中，所述体积传感器包括：

图像传感器，该图像传感器被构造成捕获所述移动作业机器的所述容器中的内容物的图像；并且

其中，所述体积生成器逻辑被构造成基于所述图像来确定所述容器中的内容物的体积。

实施例7是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器，其中，所述图像传感器包括立体相机或激光扫描仪中的至少一者。

实施例8是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器，其中，所述容器包括铲斗，所述移动作业机器包括挖掘机，并且所述内容物包括土。

实施例9是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器，该移动作业机器进一步包括：

显示生成器逻辑，该显示生成器逻辑被构造成在所述移动作业机器的驾驶室中的显示装置上显示所述容器中的内容物的密度。

实施例10是一种移动作业机器控制系统，该移动作业机器控制系统包括：

控制逻辑，该控制逻辑被构造成：生成表示致动器的受命移动的致动器控制信号，该致动器联接至所述移动作业机器的容器以按照可控的方式驱动所述移动作业机器的所述容器移动；并且将所述致动器控制信号提供给所述致动器以控制所述致动器执行所述受命移动；

内容物密度确定系统，该内容物密度确定系统被构造成确定所述容器中的内容物在一时间段内的平均密度；

内容物估计系统，该内容物估计系统被构造成基于所述平均密度和来自容器传感器的传感器信号来确定以下中的至少一项：

所述容器中的当前内容物的当前体积；或者

所述容器中的当前内容物的当前重量。

实施例11是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器控制系统，其中，所述容器传感器包括图像传感器，该图像传感器被构造成捕获所述容器的图像，所述图像至少部分地表示所述容器中的当前内容物的当前体积。

实施例12是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器控制系统，其中，所述容器传感器包括重量传感器，该重量传感器被构造成检测所述容器中的当前体积的当前内容物的重量。

实施例13是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器控制系统，该移动作业机器控制系统包括分类逻辑，该分类逻辑被构造成基于所述平均密度确定当前内容物的类型。

实施例14是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器控制系统，其中，所述重量传感器包括液压压力传感器。

实施例15是根据任意或所有前述实施例所述的移动作业机器控制系统，其中，所述图像传感器包括立体相机或激光扫描仪中的至少一者。

实施例16是一种控制移动作业机器的方法，该方法包括：

用控制系统接收表示致动器的受命移动的操作员输入，该致动器被构造成驱动由所述移动作业机器的框架能移动地支撑的容器移动；

用所述控制系统生成表示所述受命移动的控制信号；

用重量生成器逻辑从重量传感器接收作业机器的容器中的第一内容物的重量；

用体积生成器逻辑从图像传感器接收作业机器的所述容器中的所述第一内容物的图像；

用体积生成器逻辑基于所述图像来确定所述容器中的所述第一内容物的体积；以及

用密度生成器逻辑基于所述容器中的所述第一内容物的重量和体积来确定所述第一内容物的密度。

实施例17是根据任意或所有前述实施例所述的方法，该方法进一步包括：

用重量生成器逻辑基于所述第一内容物的密度以及所述容器中的第二内容物的检测到的体积来确定第二内容物的重量。

实施例18是根据任意或所有前述实施例所述的方法，该方法进一步包括：

用体积生成器逻辑基于所述第一内容物的密度以及所述容器中的第二内容物的检测出的重量来确定第二内容物的体积。

实施例19是根据任意或所有前述实施例所述的方法，该方法进一步包括：

用分类逻辑基于密度来确定内容物的类型。

以上对一些实施例(包括示出的实施例)的描述仅是为了示例和说明的目的给出的，并不旨在是穷举的或者将本公开限制于所公开的确切形式。在不偏离本公开的范围的情况下，这些实施列的许多修改、调整以及用途对本领域技术人员是显而易见的。

Claims (19)

1.一种移动作业机器，该移动作业机器包括：

框架；

地面接合元件，该地面接合元件被所述框架能移动地支撑并且被发动机驱动以驱动所述移动作业机器移动；

容器，该容器被所述框架能移动地支撑，所述容器被构造成接纳内容物；

致动器，该致动器被构造成按照可控的方式驱动所述容器相对于所述框架移动；

控制系统，该控制系统被构造成：生成表示所述致动器的受命移动的致动器控制信号；并且将所述致动器控制信号提供给所述致动器以控制所述致动器执行所述受命移动；以及

内容物密度确定系统，该内容物密度确定系统在通信方面联接至所述控制系统，并且被构造成确定所述容器的内容物的密度。

2.根据权利要求1所述的移动作业机器，该移动作业机器进一步包括：

体积传感器，该体积传感器被构造成生成体积传感器信号；

体积生成器逻辑，该体积生成器逻辑被构造成基于所述体积传感器信号来确定所述容器中的内容物的体积；并且

其中，所述内容物密度确定系统基于内容物的体积来确定密度。

3.根据权利要求1所述的移动作业机器，该移动作业机器进一步包括：

重量传感器，该重量传感器被构造成生成重量传感器信号；

重量生成器逻辑，该重量生成器逻辑被构造成基于所述重量传感器信号来确定所述容器中的内容物的重量；并且

其中，所述内容物密度确定系统基于内容物的重量来确定密度。

4.根据权利要求3所述的移动作业机器，其中，所述重量生成器逻辑被构造成响应于接收到表示重量传感器发生故障的指示，基于内容物的体积以及内容物的以前确定的密度来确定内容物的重量。

5.根据权利要求2所述的移动作业机器，其中，所述体积生成器逻辑被构造成响应于接收到表示重量传感器发生故障的指示，基于内容物的重量以及内容物的以前确定的密度来确定内容物的体积。

6.根据权利要求2所述的移动作业机器，其中，所述体积传感器包括：

图像传感器，该图像传感器被构造成捕获所述移动作业机器的所述容器中的内容物的图像；并且

其中，所述体积生成器逻辑被构造成基于所述图像来确定所述容器中的内容物的体积。

7.根据权利要求6所述的移动作业机器，其中，所述图像传感器包括立体相机或激光扫描仪中的至少一者。

8.根据权利要求1所述的移动作业机器，其中，所述容器包括铲斗，所述移动作业机器包括挖掘机，并且所述内容物包括土。

9.根据权利要求1所述的移动作业机器，该移动作业机器进一步包括：

显示生成器逻辑，该显示生成器逻辑被构造成在所述移动作业机器的驾驶室中的显示装置上显示所述容器中的内容物的密度。

10.一种移动作业机器控制系统，该移动作业机器控制系统包括：

控制逻辑，该控制逻辑被构造成：生成表示致动器的受命移动的致动器控制信号，该致动器联接至所述移动作业机器的容器以按照可控的方式驱动所述移动作业机器的所述容器移动；并且将所述致动器控制信号提供给所述致动器以控制所述致动器执行所述受命移动；

内容物密度确定系统，该内容物密度确定系统被构造成确定所述容器中的内容物在一时间段内的平均密度；

内容物估计系统，该内容物估计系统被构造成基于所述平均密度和来自容器传感器的传感器信号来确定以下中的至少一项：

所述容器中的当前内容物的当前体积；或者

所述容器中的当前内容物的当前重量。

11.根据权利要求10所述的移动作业机器控制系统，其中，所述容器传感器包括图像传感器，该图像传感器被构造成捕获所述容器的图像，所述图像至少部分地表示所述容器中的当前内容物的当前体积。

12.根据权利要求10所述的移动作业机器控制系统，其中，所述容器传感器包括重量传感器，该重量传感器被构造成检测所述容器中的当前体积的当前内容物的重量。

13.根据权利要求10所述的移动作业机器控制系统，该移动作业机器控制系统包括分类逻辑，该分类逻辑被构造成基于所述平均密度来确定当前内容物的类型。

14.根据权利要求12所述的移动作业机器控制系统，其中，所述重量传感器包括液压压力传感器。

15.根据权利要求11所述的移动作业机器控制系统，其中，所述图像传感器包括立体相机或激光扫描仪中的至少一者。

16.一种控制移动作业机器的方法，该方法包括：

用控制系统接收表示致动器的受命移动的操作员输入，该致动器被构造成驱动由所述移动作业机器的框架能移动地支撑的容器移动；

用所述控制系统生成表示所述受命移动的控制信号；

用重量生成器逻辑从重量传感器接收作业机器的容器中的第一内容物的重量；

用体积生成器逻辑从图像传感器接收作业机器的所述容器中的所述第一内容物的图像；

用体积生成器逻辑基于所述图像来确定所述容器中的所述第一内容物的体积；以及

用密度生成器逻辑基于所述容器中的所述第一内容物的重量和体积来确定所述第一内容物的密度。

17.根据权利要求16所述的方法，该方法进一步包括：

用所述重量生成器逻辑基于所述第一内容物的密度以及所述容器中的第二内容物的检测到的体积来确定所述第二内容物的重量。

18.根据权利要求16所述的方法，该方法进一步包括：

用所述体积生成器逻辑基于所述第一内容物的密度以及所述容器中的第二内容物的检测出的重量来确定所述第二内容物的体积。

19.根据权利要求16所述的方法，该方法进一步包括：

用分类逻辑基于密度来确定内容物的类型。

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