CN111267587A - 一种基于智能识别的车辆玻璃控制方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于智能识别的车辆玻璃控制方法和系统，包括以下步骤，采集模块实时采集车辆周围光照强度数据、车内温湿度数据以及车内语音数据；中央处理模块接收所述采集模块采集的数据，并与预设阈值进行比对判断、或者识别语音数据后，生成相对应的控制指令；颜色控制模块，接收所述控制指令实时调节车辆玻璃的颜色。本发明的有益效果：通过去感知周围环境，结合主动控制策略，主动控制车辆玻璃变色，提升用车安全性、便利性、舒适性，并实现环保节能的居住环境。
Description
技术领域
本发明涉及车辆玻璃控制的技术领域，尤其涉及一种基于智能识别的车辆 玻璃控制方法和系统。
背景技术
近年来汽车自动驾驶系统，又称自动驾驶汽车；也称无人驾驶汽车、电脑 驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能 汽车系统，备受关注。
但汽车玻璃平时很少有人关注，但它却是车身结构中重要的安全装备，是 汽车车身附件中必不可少的，主要起到防护作用,但其实玻璃还能有很多其他 功能，例如隐私保护功能，可以随时变成透明或不透明状态。环保功能，可以 来隔热、阻隔99％以上的紫外线及98％以上的红外线。屏蔽部分红外线减少热 辐射及传递。而屏蔽紫外线，可保护室内的陈设不因紫外辐照而出现退色、老 化等情况，保护人员不受紫外线直射而引起的疾病。阻隔有害光功能，阻隔其 他车大灯的强光照射。隔音功能，可以提高声音阻尼作用，可部分阻隔噪音。 随着智能技术的不断发展，越来越多的被动设备被赋予自主思考能力，在无人 干预的情况下能自主地驱动被动设备实现控制目标。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较 佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或 省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略 不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的一个技术问题是：提供一种能够主动控制车辆玻璃变 色的方法，实现环保节能的居住环境。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于智能识别的车 辆玻璃控制方法，包括以下步骤，采集模块实时采集车辆周围光照强度数据、 车内温湿度数据以及车内语音数据；中央处理模块接收所述采集模块采集的数 据，并与预设阈值进行比对判断、或者识别语音数据后，生成相对应的控制指 令；颜色控制模块，接收所述控制指令实时调节车辆玻璃的颜色。
作为本发明所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法的一种优选方案，其 中：所述采集模块包括温湿度模块、光照模块和语音模块，分别采集光照强 度数据、车内温湿度数据以及车内语音数据。
作为本发明所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法的一种优选方案，其 中：所述预设阈值包括光照强度的阈值、温湿度的阈值。
作为本发明所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法的一种优选方案，其 中：还包括根据夜晚车前光照强度调节的步骤，所述光照模块采集车辆周围光 照强度数据；所述中央处理模块接收光照强度数据并与夜晚光照阈值对比分 析，判读是否属于夜晚；所述光照模块始终实时采集光照强度数据；所述中央 处理模块与调节光照阈值对比分析，根据判断结果生成相应的夜晚控制指令； 所述颜色控制模块执行夜晚控制指令调节夜晚玻璃颜色。
作为本发明所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法的一种优选方案，其 中：所述温湿度模块通过设置于主副驾驶座椅和后排座椅的多个温湿度传感器 来获取温度和湿度数据。
作为本发明所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法的一种优选方案，其 中：所述光照模块通过设置于前挡风玻璃、车窗或天窗安装的光照传感器获取 车辆周围光照强度数据，并将数据结果以消息方式发送给所述中央处理模块。
作为本发明所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法的一种优选方案，其 中：所述语音模块包括以下识别步骤，语音信号的输入所述语音模块内；对输 入语音信号进行滤波采样、预加重、分帧加窗的预处理操作；在端点检测前针 对可能混入的背景噪声进行去噪处理；采用多窗谱减法增强，对增强后语音进 行时频结合的能熵比端点检测；选取有效语音段根据实时性和离线性的不同需 求进行特征提取，并建立对应测试模板库；将训练得到的参考模板和待识别语 音建立的测试模板进行匹配识别，将匹配程度最高的语音信号模板作为识别结 果输出。
作为本发明所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法的一种优选方案，其 中：所述特征提取采用基于S变换的美尔倒谱系数提取算法、差分相对谱感知 线性预测系数提取算法或归一化子带能量规整系数提取算法。
作为本发明所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法的一种优选方案，其 中：训练所述参考模板包括采用实验室环境下自主采集完成或取自TIMIT语 音库，将将所有数据用于训练，每条词汇语音和数字语音用于测试识别。
因此，本发明解决的另一个技术问题是：提供一种能够主动控制车辆玻璃 变色的系统，上述方法依托于该系统，实现环保节能的居住环境。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括采集模块、中央处 理模块和颜色控制模块，所述采集模块和所述颜色控制模块均与所述中央处理 模块连接；所述采集模块还包括温湿度模块、光照模块和语音模块，分别用于 采集光照强度数据、车内温湿度数据以及车内语音数据，并将采集的数据发送 至所述中央处理模块。
本发明的有益效果：通过去感知周围环境，结合主动控制策略，主动控制 车辆玻璃变色，提升用车安全性、便利性、舒适性，并实现环保节能的居住环 境。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需 要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的 一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下， 还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明第一种所述基于智能识别的车辆玻璃控制方法的整体流程结 构示意图；
图2为本发明第一种所述根据周围光照和温湿度调节的流程结构示意图；
图3为本发明第一种所述根据夜晚车前光照强度调节的流程结构示意图；
图4为本发明第一种所述根据语音调节的流程结构示意图；
图5为本发明第一种所述归一化子带能量规整系数提取框图；
图6为本发明第一种所述语音识别结构流程示意图；
图7为本发明第二种所述基于智能识别的车辆玻璃控制系统的整体原理结 构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书 附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的 一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员 在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的 保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明 还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不 违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例 的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少 一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在 一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施 例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明， 表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例， 其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及 深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等 指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述 本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、 以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第 一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广 义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械 连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件 内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在 本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1～6的示意，本实施例中提出一种基于智能识别的车辆玻璃控制方 法，通过去感知周围环境，结合主动控制策略，主动控制车辆玻璃变色，提升 用车安全性、便利性、舒适性，并实现环保节能的居住环境。
具体的，包括以下步骤，
S1：采集模块100实时采集车辆周围光照强度数据、车内温湿度数据以及 车内语音数据；采集模块100包括温湿度模块101、光照模块102和语音模块103，分别采集光照强度数据、车内温湿度数据以及车内语音数据，且温湿度 模块101通过设置于主副驾驶座椅和后排座椅的多个温湿度传感器来获取温度 和湿度数据。光照模块102通过设置于前挡风玻璃、车窗或天窗安装的光照传 感器获取车辆周围光照强度数据，并将数据结果以消息方式发送给中央处理模 块200。
S2：中央处理模块200接收采集模块100采集的数据，并与预设阈值进行 比对判断、或者识别语音数据后，预设阈值包括光照强度的阈值、温湿度的阈 值，之后生成相对应的控制指令。进一步的，本步骤中语音模块103包括以下 识别步骤，
语音信号的输入语音模块103内；
对输入语音信号进行滤波采样、预加重、分帧加窗的预处理操作；
在端点检测前针对可能混入的背景噪声进行去噪处理；
采用多窗谱减法增强，对增强后语音进行时频结合的能熵比端点检测；
选取有效语音段根据实时性和离线性的不同需求进行特征提取，并建立对 应测试模板库；
将训练得到的参考模板和待识别语音建立的测试模板进行匹配识别，将匹 配程度最高的语音信号模板作为识别结果输出。
其中特征提取采用基于S变换的美尔倒谱系数提取算法、差分相对谱感知 线性预测系数提取算法或归一化子带能量规整系数提取算法。训练参考模板包 括采用实验室环境下自主采集完成或取自TIMIT语音库，将将所有数据用于 训练，每条词汇语音和数字语音用于测试识别。
S3：颜色控制模块300，接收控制指令实时调节车辆玻璃的颜色。
本实施例中还包括根据夜晚车前光照强度调节的步骤，并根据夜晚的判 断，上述的控制方法区别在于，采用相对应的夜晚控制策略，具体的还包括以 下步骤：
光照模块102采集车辆周围光照强度数据；
中央处理模块200接收光照强度数据并与夜晚光照阈值对比分析，判读是 否属于夜晚；
光照模块102始终实时采集光照强度数据；
中央处理模块200与调节光照阈值对比分析，根据判断结果生成相应的夜 晚控制指令；
颜色控制模块300执行夜晚控制指令调节夜晚玻璃颜色。
采用本实施例的控制方法，通过采用玻璃颜色控制，并基于环境和语音识 别模块的消息，例如当温度大于20℃时，根据光照强度自动调节玻璃透光率， 且预设的阈值可以是给定值，当然也可以是给定范围，例如本实施例设置当光 照强度0Lx～100000Lx，对应的透光率90％～8％。
还需要说明的是，本实施例识别方法优势在于有外界背景噪声干扰和存在 的信道卷积噪声情况下，例如包括以下处理的步骤，
首先对输入信号进行分帧、加窗等预处理；
然后对信号作变换到频域，得到幅度谱为X(k)：
将幅度谱X(k)通过滑动平均滤波器，进行平滑幅度谱包络处理得到优化信 号谱包络X'(k)。对信号谱包络加滤波器组，归一化滤波器组满足下式：
其中，Hj(f)是j个滤波器信道的频率响应。通过归一化滤波器组计算短时 频谱：
其中，K是DFT大小，i和j分别表示帧数和信道数，ωk＝2πk/Fs，Fs表 示采样频率，
是第i帧的短时功率。
由于噪声能量与语音信号相比，在变化速度上更加缓慢，对滤波器组的输 出信号通过子带能量规整降低背景噪声对系统影响。首先通过长时帧分析对 P[i,j]计算滑动平均来估计语音信号能量Q[i,j]：
此处取M值为3。为了估计语音信号受噪声影响程度，对每个子带引入 AM/GM比，即计算所有帧的算数平均值和几何均值的比值来度量，表示为 G(j)：
式中，K为语音信号的总分帧数，ε是添加的一个极小值，目的是避免比 值出现负无穷。能量偏差是指能量受到噪声污染后与原声信号的偏差，可以根 据能量偏差规整后系统的输出值来假设逼近值B(j)，然后可由下式得到移除 偏差值的中间能量：
其中，d0为引入的常量，取d0＝10-3，目的是避免上式出现负值，可得规整 子带能量后的AM/GM值：
可以通过纯净语音的AM/GM比来确定能量偏差B(j)的估计值B*(j)：
其中，Gl(j)表示纯净语音的AM/GM比，由于相邻子带之间的相关性，可 以做平滑处理规整子带能量获得更稳健参数。
根据能量偏差值B*(j)可以得到Q(i,j|B*(j))，可获得需要平滑的权重系 数：
最后经过规整中间能量偏差得到功率谱
其中，N为GT滤波器通道数，此处M值为5。
然后再进行幂压缩和DCT变换：
其中i＝1,2,...M，P为滤波器个数,M为特征维数。
为了取得更好的识别效果可以对提取到的静态特征进行差分运算处理，之 后进行半波倒谱提升处理：
CGPNCC(i)＝CGPNCC(i)i*w(i)
最后特征弯折和信道补偿后处理，最终得到提取的特征。
通过前端处理中引入改进多窗谱减法和时频鲁棒性端点检测，在增强语音 信号的同时有效检测出需要的语音段，然后在特征空间利用改进的特征提取方 法抑制信道卷积噪声并进行信道补偿后处理。其次，可以根据对系统实时性和 离线性的不同需求来确定在所需的特征提取算法，在实时识别时，可以使用复 杂度低并具备一定抗噪能力的美尔倒谱系数提取算法、差分相对谱感知线性预 测系数提取算法；而在离线识别时，可以使用复杂度较高、计算量较大但抗噪 能力极强的归一化子带能量规整系数算法。
场景一：
对本方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例选择的不同方法和采 用本方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具 有的真实效果。
传统的技术方案：前挡风玻璃为透明无色玻璃，对迎面驶来汽车的大灯和 强阳光不能过滤，会造成驾驶员眩晕而产生安全事故；车窗玻璃可以为透明或 有色玻璃，虽然可以过滤强阳光，但是在无强光的情况下，会影响车内光线和 车内人员观察车窗外环境。透明玻璃对阳光热辐射无阻挡作用，会导致车内温 度上升，需要开启空调来维持车内温度适宜，增加了电量消耗，影响车辆续航。
为验证本方法相对传统方法具有较高环境适应性，安全性，节能性，舒适 性和智能性。本实施例中将采用传统无智能变色玻璃车辆和本方法分别对仿真 车辆的车内温度，光强，体验感和车辆功耗进行实时测量对比。
测试环境：将车辆运行在仿真平台模拟行驶并模拟不同光强照射，采用逐 级光强测试样本，分别利用传统方法的人工操作进行转向角测试并获得测试结 果数据。采用本方法，则开启自动化测试设备并运用C++软件编程实现本方法 的仿真测试，根据实验结果得到仿真数据。每种方法各测试10组数据，计算 获得每组数据温度、光强和功耗，与仿真模拟输入的实际温度，光强，功耗进 行对比计算误差。实际测的结果如下表1～3。
表1：照射车辆2个小时，测得舱内主驾驶位置温度。
| 外界光强 | 0Lux | 10Lux | 100Lux | 500Lux | 1000Lux | 5000Lux | 10000Lux | 20000Lux | 50000Lux |
| 传统车辆 | 20 | 20 | 22 | 25 | 31 | 36 | 48 | 55 | 62 |
| 本车辆 | 20 | 21 | 21 | 22 | 23 | 25 | 25 | 27 | 30 |
表2：照射车辆2个小时，测得舱内副驾驶位置温度。
| 外界光强 | 0Lux | 10Lux | 100Lux | 500Lux | 1000Lux | 5000Lux | 10000Lux | 20000Lux | 50000Lux |
| 传统车辆 | 20 | 20 | 22 | 26 | 32 | 35 | 47 | 55 | 61 |
| 本车辆 | 20 | 21 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 27 | 30 |
表3：照射车辆2个小时，测得舱内后排位置温度度。
| 外界光强 | 0Lux | 10Lux | 100Lux | 500Lux | 1000Lux | 5000Lux | 10000Lux | 20000Lux | 50000Lux |
| 传统车辆 | 20 | 20 | 22 | 24 | 30 | 34 | 45 | 54 | 60 |
| 本车辆 | 20 | 21 | 22 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 29 |
实施例2
参照图7的示意，本实施例提出一种基于智能识别的车辆玻璃控制系统， 上述实施例的车辆玻璃控制方法能够应用于该系统中，具体的，系统包括采集 模块100、中央处理模块200和颜色控制模块300，采集模块和颜色控制模块 300均与中央处理模块200连接；采集模块100还包括温湿度模块101、光照模 块102和语音模块103，分别用于采集光照强度数据、车内温湿度数据以及车 内语音数据，并将采集的数据发送至中央处理模块200。
需要说明的是，温湿度模块101为安装在主副驾驶座椅和后排座椅上的温 湿度传感器，是传感器其中的一种，只是把空气中的温湿度通过一定检测装置， 测量到温湿度后，按一定的规律变换成电信号或其他所需形式的信息输出，用 以满足用户需求。由于温度与湿度不管是从物理量本身还是在实际人们的生活 中都有着密切的关系，所以温湿度一体的传感器就会相应产生。温湿度传感器 是指能将温度量和湿度量转换成容易被测量处理的电信号的设备或装置。市场 上的温湿度传感器一般是测量温度量和相对湿度量。
光照模块102为可以安装在前挡风玻璃、车窗或者天窗上的光照传感器， 用于获取车周围光照强度数据，例如型号HA2003的光照传感器，采用先进光 电转换模块，将光照强度值转化为电压值，再经调理电路将此电压值转换为0～ 2V或4～20mA，当在夜晚模式下时也能进行光线采集。
语音模块103为基于嵌入式的语音识别技术的模块，主要包括语音识别芯 片和一些其他的附属电路，语音识别芯片内写入上述的实施例提出的算法程 序，用于车载的语音识别。基本的，语音识别包括两个阶段：训练和识别，不 管是训练还是识别，都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具 体工作是收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数， 最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的 主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似 性度量比较，然后把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。这样，最终就达到了语音识别的目的。
颜色控制模块300为车载玻璃变色的变色装置，玻璃变色装置包括光源和 变色玻璃，变色玻璃包含至少透明玻璃层和至少感光变色层，透明玻璃层和感 光变色层相贴合，感光变色层在光源的照射作用下变换为与照射光相同的颜 色。因此中央处理模块200发出控制指令，光源发射对应的光，能够实现车载 玻璃的对应变色。
中央处理模块200是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心 和控制核心。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据， 中央处理器主要包括运算器、算术逻辑运算单元和高速缓冲存储器及实现它们 之间联系的数据、控制及状态的总线。它与内部存储器和输入/输出设备合称 为计算机三大核心部件，可以执行定点或浮点算术运算操作、移位操作以及逻 辑操作，也可执行地址运算和转换。本实施例中主要用于负责对指令译码，并 且发出为完成每条指令所要执行的各个操作的控制信号，例如控制车载的变 色。是以微存储为核心的微程序控制方式或是以逻辑硬布线结构为主的控制方 式实现。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参 照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可 以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精 神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种基于智能识别的车辆玻璃控制方法，其特征在于：包括以下步骤，
采集模块(100)实时采集车辆周围光照强度数据、车内温湿度数据以及车内语音数据；
中央处理模块(200)接收所述采集模块(100)采集的数据，并与预设阈值进行比对判断、或者识别语音数据后，生成相对应的控制指令；
颜色控制模块(300)，接收所述控制指令实时调节车辆玻璃的颜色。
2.如权利要求1所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法，其特征在于：所述采集模块(100)包括温湿度模块(101)、光照模块(102)和语音模块(103)，分别采集光照强度数据、车内温湿度数据以及车内语音数据。
3.如权利要求2所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法，其特征在于：所述预设阈值包括光照强度的阈值、温湿度的阈值。
4.如权利要求2或3所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法，其特征在于：还包括根据夜晚车前光照强度调节的步骤，
所述光照模块(102)采集车辆周围光照强度数据；
所述中央处理模块(200)接收光照强度数据并与夜晚光照阈值对比分析，判读是否属于夜晚；
所述光照模块(102)始终实时采集光照强度数据；
所述中央处理模块(200)与调节光照阈值对比分析，根据判断结果生成相应的夜晚控制指令；
所述颜色控制模块(300)执行夜晚控制指令调节夜晚玻璃颜色。
5.如权利要求4所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法，其特征在于：所述温湿度模块(101)通过设置于主副驾驶座椅和后排座椅的多个温湿度传感器来获取温度和湿度数据。
6.如权利要求1～3或5任一所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法，其特征在于：所述光照模块(102)通过设置于前挡风玻璃、车窗或天窗安装的光照传感器获取车辆周围光照强度数据，并将数据结果以消息方式发送给所述中央处理模块(200)。
7.如权利要求6所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法，其特征在于：所述语音模块(103)包括以下识别步骤，
语音信号的输入所述语音模块(103)内；
对输入语音信号进行滤波采样、预加重、分帧加窗的预处理操作；
在端点检测前针对可能混入的背景噪声进行去噪处理；
采用多窗谱减法增强，对增强后语音进行时频结合的能熵比端点检测；
选取有效语音段根据实时性和离线性的不同需求进行特征提取，并建立对应测试模板库；
将训练得到的参考模板和待识别语音建立的测试模板进行匹配识别，将匹配程度最高的语音信号模板作为识别结果输出。
8.如权利要求7所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法，其特征在于：所述特征提取采用基于S变换的美尔倒谱系数提取算法、差分相对谱感知线性预测系数提取算法或归一化子带能量规整系数提取算法。
9.如权利要求7或8所述的基于智能识别的车辆玻璃控制方法，其特征在于：训练所述参考模板包括采用实验室环境下自主采集完成或取自TIMIT语音库，将将所有数据用于训练，每条词汇语音和数字语音用于测试识别。
10.一种基于智能识别的车辆玻璃控制系统，其特征在于：包括采集模块(100)、中央处理模块(200)和颜色控制模块(300)，所述采集模块和所述颜色控制模块(300)均与所述中央处理模块(200)连接；
所述采集模块(100)还包括温湿度模块(101)、光照模块(102)和语音模块(103)，分别用于采集光照强度数据、车内温湿度数据以及车内语音数据，并将采集的数据发送至所述中央处理模块(200)。
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