CN111857125A - 雷达检测确认的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本申请总体上涉及一种用于获得机动车辆的碰撞或接近碰撞相关数据的方法和装置。特别地，该系统可操作为响应于车辆位置和地图来确定与铁路道口的接近度，使用雷达检测对象，响应于与铁路道口的接近度小于阈值距离而使用视觉检测系统确认对象的存在，响应于使用视觉检测系统确认对象的存在而产生车辆控制信号，以及响应于所述车辆控制信号控制装配有辅助驾驶功能的车辆。

Description

雷达检测确认的方法和设备
技术领域
本公开总体上涉及配备有自适应驾驶员辅助系统(ADAS)的车辆上的对象检测系统。更具体地，本公开的多个方面涉及用于通过视觉检测系统进行检测确认来减少铁路道口附近的雷达目标错误检测的系统、方法和设备。
背景技术
现代车辆越来越多地配备自适应驾驶员辅助系统(ADAS)用以提供越来越少的驾驶员干预的驾驶控制。车辆自动化分类为从零(对应于全部人为控制的非自动化)到五(对应于无人为控制的完全自动化)的数字级别。各种自动驾驶员辅助系统，例如巡航控制、自适应巡航控制和停车辅助系统，对应较低的自动化水平，而真正的“无人驾驶”车辆则对应较高的自动化水平。
具有ADAS和其他主动安全系统的车辆使用许多车辆传感器定位它们周围的对象，例如雷达、激光雷达和相机。但是，当在大型金属对象周围使用雷达系统时，它们可能会返回错误的目标指示。这对于铁路道口越来越成问题，在铁路道口处，来自铁轨或障碍物结构的错误目标检测可能指示公路中的对象。这可能导致在未受阻碍的铁路道口处发生不必要的制动。因此，希望减少由于在铁路道口处的错误雷达对象而导致的错误制动事件的发生。
在这一背景技术部分中公开的以上信息仅用于加强对于本发明背景技术的理解，因此，其可能包含不构成本国本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本文公开了一种用于提供车辆感测和控制系统的对象检测方法和系统以及相关的控制逻辑，一种用于制造和操作此类系统的方法，以及一种配备有车载传感器和控制系统的机动车辆。通过示例而非限制的方式，提出了车辆检测系统的各种实施例，本文公开了目标检测和确认。
根据本发明的一个方面，一种设备，包括：雷达，其用于检测视场内的对象；相机，其用于采集视场的图像；传感器，其用于确定位置；存储器，其用于存储地图；处理器，其用于响应于所述位置和所述地图确定铁路道口的存在，用于响应于确定铁路道口在视场内而处理图像以确认对象的存在，并且用于响应于确认对象的存在而生成车辆控制信号；以及车辆控制器，其响应于车辆控制信号控制车辆。
根据本发明的另一方面，响应于铁路道口距离车辆小于50米而进一步执行图像处理。
根据本发明的另一方面，响应于铁路道口比一阈值近而进一步执行图像处理，其中，阈值是响应于车速和车辆与铁路道口之间的距离而计算的。
根据本发明的另一方面，相机是激光雷达LIDAR系统。
根据本发明的另一方面，传感器是全球定位系统。
根据本发明的另一方面，所述地图指示铁路道口的位置。
根据本发明的另一方面，所述处理器还可操作为执行自适应驾驶员辅助系统算法。
根据本发明的另一方面，所述控制信号指示所述车辆的行驶路径。
根据本发明的另一方面，一种方法包括：响应于车辆位置和地图确定与铁路道口的接近度；使用雷达检测对象；响应于与铁路道口的接近度小于阈值距离而使用视觉检测系统确认对象的存在，响应于使用视觉检测系统确认对象的存在而产生车辆控制信号，并且响应于所述车辆控制信号而控制配备辅助驾驶的车辆。
根据本发明的另一方面，视觉检测系统是激光雷达LIDAR。
根据本发明的另一方面，视觉检测系统是相机，并且，响应于执行图像处理算法来确认对象的存在。
根据本发明的另一方面，车辆控制信号指示车辆路径。
根据本发明的另一方面，阈值距离是响应于配备有辅助驾驶的车辆的速度而计算的。
根据本发明的另一方面，响应于在铁路道口的位置处检测到对象而进一步确定对象的存在。
根据本发明的另一方面，检测对象还包括响应于地图确定所述对象的位置。
根据本发明的另一个方面，一种在车辆中的车辆控制系统，包括：雷达，其可操作为检测视场内的对象的位置；相机，其可操作为采集视场的图像；全球定位传感器，其用于确定车辆的位置；存储器，其用于存储指示铁路道口的位置的地图；第一处理器，其可操作位响应于车辆的位置与铁路道口的位置之间的距离小于阈值距离而生成相机确认指示符；处理器，其可操作为对视场的图像执行图像处理算法，以响应于所述相机确认指示符确认所述对象的位置，并响应于对于所述对象的位置的确认而生成车辆控制信号；以及车辆控制器，其用于响应于车辆控制信号控制车辆。
根据本发明的另一方面，所述阈值距离是响应于车辆的速度而计算的，其中，所述相机确认指示符是响应于所述对象与所述铁路道口并置而进一步生成的。
根据本发明的另一方面，所述相机是激光雷达LIDAR，并且所述图像是激光雷达LIDAR点云。
根据本发明的另一方面，所述处理器还可操作为响应于车辆的位置、地图和用户输入而生成车辆路径。
根据本发明的另一方面，所述处理器还可操作为响应于车辆的位置、地图和用户输入来生成车辆路径，并且，响应于所述铁路道口的位置位于车辆路径以内而进一步生成相机确认指示符。
从以下结合附图对优选实施例的详细描述中，本公开的上述优势和其它优势和特征将变得显而易见。
附图说明
通过参考以下结合附图对本发明的实施例的描述，本发明的上述和其他特征和优点以及实现它们的方式将变得更加显而易见，并且将更好地理解本发明。其中：
图1示出了根据本公开的实施例的用于机动车辆中的雷达检测确认的方法和设备的示例性应用。
图2示出了图示根据本公开的实施例的用于在机动车辆中进行雷达检测确认的示例性系统的框图。
图3示出了图示根据本公开的实施例的用于雷达检测确认的示例性方法的流程图。
图4示出了图示根据本公开实施例的用于机动车辆中的雷达检测确认的另一示例性系统。
图5示出了图示根据本公开的实施例的用于雷达检测确认的另一示例性方法的流程图。
本文阐述的示例说明了本发明的优选实施方式，并且这些示例不应解释为以任何方式限制本发明的范围。
具体实施方式
本文描述了本公开的实施方式。然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是示例，并且其他实施例可以采取各种替代形式。这些附图不一定按比例绘制；一些特征可能会被放大或缩小以显示特定部件的详细信息。因此，本文公开的具体结构和功能细节不应解释为限制性的，而仅是代表性的。可以将参考任何一个附图示出和描述的各特征与在一个或多个其他附图中示出的特征组合以产生未明确示出或描述的实施例。所示特征的组合为典型应用提供了代表性实施例。然而，对于特定的应用或实现方式，可能期望与本公开的教导相一致的特征的各种组合和修改。
当前公开的方法和系统可操作为检测铁路道口，并且启用车辆控制算法内的逻辑，以实现对于铁路道口附近的雷达检测对象进行相机确认。这减少了由于在铁路道口处错误检测的雷达目标而导致的错误制动事件的发生。这一逻辑可操作为在存在铁路道口时检测，并允许算法要求融合的视觉和雷达目标用以制动，以减少经常在铁路道口处发生的错误事件。
图1示意性地示出了根据本公开的用于机动车辆100的雷达检测确认的方法和设备的示例性应用。在该示例性实施例中，车辆110沿着公路120行驶，并且正在接近铁路道口130。车辆110配备有具有雷达视场150的雷达系统和具有相机视场160的相机。
在操作期间，车辆110内的车辆控制系统可操作为控制雷达在操作期间检测车辆110附近的对象，并确定车辆110在公路120上是否具有畅通的行驶路径。在该示例性实施例中，车辆110正在接近铁路道口130。雷达系统可操作为在雷达视场150的方向上发射电磁脉冲。并接收来自雷达视场150内的对象的反射信号。该电磁脉冲可能从铁路道口130的轨道反射，并且可能由车辆控制系统解释为在公路120中的对象。
响应于在公路120中检测到对象，车辆控制系统然后可以操作为确定车辆110是否正在接近铁路道口130。车辆控制系统可以响应于全球定位系统信号和地图数据来确定附近的铁路道口。该地图数据指示公路位置和铁路道口。如果车辆控制系统确定所检测到的对象处于所述铁路道口的位置处，则车辆控制系统可以启用次级确认算法，例如，相机确认算法。
在该示例中，车辆控制系统可操作为启用相机确认算法，该相机确认算法可操作为采集相机视场160的图像。车辆控制系统然后可以操作为执行图像处理技术，以确定所检测到的对象是否存在于铁路道口位置附近，或者目标指示是否来自铁路道口的反射。图像处理算法可以使用来自雷达处理系统的信息(例如，检测到的对象位置)，以将图像处理缩减到图像或相机视场160的特定区域。
可替代地，车辆控制系统可操作为响应于铁路道口130附近的对象检测，对图像执行图像识别功能，以确定铁路道口的存在。所述图像识别功能可以处理图像，以检测在铁路道口130之前的铁路道口标志140、铁路道口闸门或涂在公路120上的道口标识145或大X的存在。如果车辆控制系统确定存在铁路道口130，则车辆控制系统可怀疑所以检测到的对象是由铁路道口130引起的错误检测，然后可以启动图像识别功能以确认检测到的对象的存在。
现在转到图2，示出了示出用于在机动车辆中进行雷达检测确认的示例性系统200的框图。该示例性系统包括全球定位系统(GPS)接收器210、雷达系统220、相机230、车辆处理器250、存储器240和车辆控制器260。GPS接收器210可操作为接收指示卫星位置和时间戳的多个信号。响应于这些信号，GPS接收器210可操作为确定GPS接收器210的位置。GPS接收器210然后可操作为将这一位置耦合至车辆处理器250。
雷达系统220可具有一个或多个定向射频发射器和一个或多个接收器。雷达系统200可操作为向发射器的视场发射射频电磁脉冲。发射器视场内的对象(例如另一辆车)会将一些发送的脉冲反射回由接收器接收的位置。响应于发射信号和接收信号的方向、反射脉冲的幅度、反射脉冲的频率以及发射脉冲的发射与反射脉冲的接收之间的时间，雷达系统220可操作为确定对象在视场内的位置。雷达系统220还可操作为确定对象的速度并表征对象。对于对象的表征可以包括确定对象是否是车辆、行人、静止对象等。该位置、速度和表征可以作为指示车辆附近的对象的一组数据或雷达对象图耦合至车辆处理器250。
相机230可操作为采集相机视场的图像或一系列图像。在系统200的示例性实施例中，相机230的视场与雷达系统220的视场重叠。相机可操作为将图像转换为电子图像文件，并将该图像文件耦合至车辆处理器250。图像文件可连续地耦合到车辆处理器250，例如视频流，或者可以响应于车辆处理器250的请求而被发送。
在该示例性实施例中，除了其他车辆操作之外，车辆处理器250还可操作为执行ADAS算法。除了存储在存储器240中的地图信息之外，车辆处理器250还用于接收GPS位置信息、雷达数据和图像信息，以确定车辆周围的附近环境的对象地图。车辆处理器250响应于接收到的数据运行ADAS算法，并且可操作为产生控制信号以耦合到车辆控制器260，以便控制车辆的操作。车辆控制器260可操作为接收来自车辆处理器250的控制信号并控制车辆系统，例如转向、油门和制动。
在该示例性实施例中，车辆处理器250还可操作为响应于车辆位置和地图来确定与铁路道口的接近度。车辆处理器250然后可操作为响应于雷达信号而检测对象位置。响应于检测到对象，处理器可操作为响应于与铁路道口的接近度小于阈值距离而使用视觉检测系统确认对象的存在。然后，车辆处理器250响应于使用视觉检测系统确认对象的存在而产生车辆控制信号。车辆处理器然后可操作为产生车辆控制信号，例如车辆行驶路径，以耦合到车辆控制器260。车辆控制器260然后可操作为控制车辆以执行所述车辆行驶路径。
现在转到图3，其示出了流程图，示出了用于在机动车辆中确认雷达检测的示例性方法300。方法300首先可操作为从GPS接收器接收305GPS数据。这一数据可以包括指示位置的一组GPS坐标。然后，该方法可操作为将这些GPS坐标与地图进行比较310，以确定车辆是否在铁路道口附近。如果车辆位于预定距离以内，则可确定车辆为在铁路道口附近。例如，如果车辆在铁路道口的50米之内，则该方法可以确定车辆在铁路道口附近。这一距离可以相对于车速和其他因素来调整。随着处理能力的增加，距离可以增加。例如，具有更高处理能力的车辆处理器可以使用更大的距离，因为除了车辆控制操作之外，处理器还能够处理增加的图像处理操作。如果确定车辆不靠近铁路道口，则该方法可操作为将相机确认指示符设置为关闭315，并返回确定与铁路道口的接近度305。
如果该方法确定车辆靠近铁路道口310，则该方法可操作为确定与铁路道口的纵向距离320。在该示例性实施例中，所述纵向距离是沿着车辆行驶路径的车辆与铁路道口之间的距离。例如，当车辆向前行驶并接近铁路道口时，该距离是车辆与铁路道口之间的向前距离。然后，将该纵向距离与校准阈值距离值比较，以确定该纵向距离是否小于或等于阈值距离值330。该校准阈值可以响应于天气条件、车辆速度或其他因素来调整。如果纵向距离大于校准阈值330，则该方法可操作为将相机确认指示符设置为关闭315，并返回确定与铁路道口的接近度305。
如果确定车辆与铁路道口之间的纵向距离小于或等于校准阈值距离值330，则该方法可操作为将相机确认指示符设置为开启335。该方法然后可操作为返回确定与铁路道口的接近度305。相机确认指示符将向车辆处理器指示必须通过视觉确认来确认雷达目标检测，例如通过图像处理技术确定检测到的对象不是来自铁路道口结构的错误指示。
尽管示例性实施例使用面向前方的相机来提供相机确认，也可以使用其他检测方法。例如，可以将LIDAR系统用于生成雷达视场的LIDAR图。然后，可以处理LIDAR图以确定检测到的对象的存在。
现在转向图4，其示出了图示用于机动车辆中的雷达检测确认的示例性系统400的框图。在该示例性实施例中，系统400是车辆中的车辆控制系统。车辆控制系统包括：可操作为检测视场内的对象位置的雷达410、可操作为采集视场的图像的相机420、用于确定车辆位置的全球定位传感器430，以及用于存储指示包括铁路道口的车辆附近区域的位置的地图的存储器440。可替代地，可以使用LIDAR系统代替相机420以生成视场的LIDAR点云。
系统400包括第一处理器450，其可操作为响应于车辆的位置与铁路道口的位置之间的距离小于阈值距离而生成相机确认指示符。在该示例性实施例中，可响应于车辆的速度计算阈值距离，其中响应于对象与铁路道口并置(collocate)而进一步生成相机确认指示符。
该系统还包括第二处理器460，其可操作为对视场的图像执行图像处理算法，以响应于相机确认指示符来确认对象位置，并且响应于确认对象位置来生成车辆控制信号；该系统还包括用于响应于车辆控制信号控制车辆的车辆控制器470。在该示例性实施例中，第二处理器460还用于响应于车辆位置、地图和用户输入来生成车辆路径。还可以响应于铁路道口在车辆路径内的位置而生成相机确认指示符。
现在转到图5，其示出图示用于在机动车辆中确认雷达检测的示例性方法500的流程图。在该示例性实施例中，该方法首先可操作为使用雷达系统检测505对象。然后，该方法可操作为确定510对象是否与铁路道口并置。可以响应于从GPS接收的机动车辆位置、响应于雷达系统而生成的雷达地图、以及存储在机动车辆内的存储器中的地图，确定对象是否与铁路道口并置。如果估计对象位置位于铁路道口的存储位置的预定距离之内，例如10米之内，则可以确定该对象与铁路道口并置。
如果该方法确定对象与铁路道口并置，则该方法可操作为使用视觉检测系统确认520对象的存在。可选地，除了对象与铁路道口并置之外，还可以响应于与铁路道口的接近度小于阈值距离而启动使用视觉检测系统。在该示例性实施例中，可以响应于装备有辅助驾驶的车辆的速度来计算阈值距离。例如，对于较快运动的车辆，阈值距离可以更大或更长；对于较慢运动的车辆，阈值距离可以更小或更短。如果车辆具有附加处理能力，并且能够执行由于增加的阈值距离而导致的附加图像处理算法，则可以增加阈值距离。视觉检测系统是用于生成LIDAR点云的LIDAR，或者可以是用于生成图像的相机。可以响应于对图像执行图像处理算法或通过在LIDAR点云上执行的对象检测技术来确认对象的存在。
然后，该方法可操作为响应于使用视觉检测系统确认对象的存在而生成525车辆控制信号。车辆控制信号可以指示车辆路径，或者可以指示车辆控制动作，例如由车辆控制器执行的转向控制或制动控制。可以响应于存在对象而产生车辆控制信号，并且该车辆控制信号指示避开该对象的路径或者指示车辆在该对象前停止。如果未确认确定对象存在，则车辆控制信号可以指示从雷达移除该对象，并且可以指示车辆路径可继续通过所检测到的对象位置。
然后，该方法可操作为响应于车辆控制系统来控制530配备辅助驾驶的车辆。这一控制可以包括对车辆转向、油门和制动系统的控制。可替代地，该控制可以涉及生成附加的控制信号以耦合至油门控制器、转向控制器和制动控制器。在车辆控制之后或期间，该方法可操作为返回使用雷达系统505检测对象。
应该强调的是，可以对本文描述的实施例进行许多变化和修改，本文描述的实施例的元件应被理解为选自其他可接受示例。所有这些修改和变型均旨在被包含在本公开的范围内，并由所附权利要求保护。而且，本文描述的任何步骤可以同时执行或以与本文所述的步骤不同的顺序执行。而且，应该显而易见的是，本文公开的特定实施例的特征和属性可以以不同的方式组合以形成另外的实施例，所有这些都落入本公开的范围内。
除非另外具体说明或在所使用的上下文中以其他方式理解，否则本文中使用的条件语言，例如“可”、“可以”、“可能”、“例如”等通常旨在表达某些实施例包括而某些实施例不包括某些特征、元件和/或状态。因此，这样的条件语言通常不旨在暗示该特征、元件和/或状态以任何方式对于一个或多个实施例是必需的，或者一个或多个实施例必然包括用于在有或无作者输入或提示的情况下确定这些特征、元件和/或状态是否在任何特定实施例中被包括或将被执行的算法。
此外，本文中可能已经使用了以下术语。除非上下文另外明确指出，否则单数形式“一”、“一个”和“该”也包括复数的对象。因此，例如，对一个项目的引用包括对一个或多个项目的引用。术语“一个”是指一个、两个或更多个，并且通常适用于部分或全部数量的选择。术语“多个”是指一项或多项。术语“大约”或“约”是指数量、尺寸、大小、配方、参数、形状和其他特征不需要精确，但可以根据需要近似和/或更大或更小，以反映出可接受的公差、转换系数、舍入、测量误差等以及本领域技术人员已知的其他因素。术语“基本上”是指不需要精确地实现所列举的特性、参数或值，而是，偏差或变化(包括例如公差、测量误差、测量精度限制和本领域技术人员已知的其他因素)可能会以不排除该特性预期提供的效果的量出现。
数字数据可以在本文中以范围形式表示或呈现。应当理解，这样的范围形式仅是为了方便和简洁而使用，因此应该灵活地解释为不仅包括明确列举为范围极限的数值，而且还应解释为包括所有包含在该范围内的单独数值或子范围，就如同明确叙述了每个数值和子范围一样。作为说明，数值范围“约1至5”应解释为不仅包括约1至约5的明确列举的值，而且还应解释为还包括所指示范围内的各个值和子范围。因此，包括在该数值范围内的是诸如2、3和4之类的各个值以及诸如“约1至约3”、“约2至约4”和“约3至约5”、“1至3”、“2至4”、“3至5”等子范围。这一相同原理适用于仅列举一个数值的范围(例如，“大于约1”)，并且无论范围的广度或描述的特征如何均应适用。为了方便，可以在同一列表中呈现多个项目。但是，应将这些列表解释为列表的每个成员都被单独识别为单独且唯一的成员。因此，仅基于它们在共同组中的呈现而没有相反的指示，该列表的任何单个成员都不应被解释为相同列表的任何其他成员的事实上的等同物。此外，在术语“和”和“或”与项目列表结合使用的情况下，应广义地解释它们，因为任何一个或多个所列项目可以单独使用或与其他所列项目结合使用。术语“可替代地”是指选择两个或更多个可替代物中的一个，并且不意图将选择仅限于那些列出的替代物或仅列出替代物中的一个，除非上下文另外明确指出。
本文公开的过程、方法或算法可以传递给处理设备、控制器或计算机，或者可以由其实现，所述处理设备、控制器或计算机包括任何现有的可编程电子控制单元或专用电子控制单元。类似地，可以以许多形式将过程、方法或算法存储为可由控制器或计算机执行的数据和指令，包括但不限于永久地存储在诸如ROM设备的不可写存储介质上的信息以及可改变地存储在可写存储介质上的信息，所述可写存储介质例如软盘、磁带、CD、RAM设备以及其他磁性和光学介质。所述过程、方法或算法也可以在软件可执行对象中实现。可替代地，所述过程、方法或算法可以完全或部分地使用合适的硬件、或硬件、软件和固件组件的组合来实施，所述硬件例如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器或其他硬件组件或装置。这样的示例设备可以车载作为车辆计算系统的一部分，也可以位于车外并与一个或多个车辆上的设备进行远程通信。
尽管上文描述了示例性实施例，但是并不意味着这些实施例描述了权利要求所涵盖的所有可能的形式。说明书中使用的词语是描述性的词语而不是限制性的词语，并且应当理解，在不脱离本公开的构思和范围的情况下可以进行各种改变。如上文所描述，各种实施例的特征可被组合以形成可能未明确描述或示出的本公开的其他示例性方面。尽管可以将各种实施例描述为对于一个或多个期望的特征提供优点或优于其他实施例或现有技术的实现方式，但是本领域普通技术人员认识到，可以折衷一个或多个特征或特性来实现期望总体系统属性，其具体取决于特定的应用程序和实现方式。这些属性可以包括但不限于成本、强度、耐用性、生命周期成本、可销售性、外观、包装、尺寸、可使用性、重量、可制造性、易于组装性等。因此，比其他实施例或现有技术实施方式相对于一个或多个特征非更期望的所描述的实施例并非在本公开的范围之外，并且对于特定的应用可能是期望的。

Claims (10)

1.一种设备，包括：
雷达，其能够操作为检测视场内的对象；
相机，其被配置为采集视场的图像；
传感器，其被配置为确定位置；
存储器，其能够操作为存储地图；
处理器，其能够操作为响应于所述位置和所述地图确定铁路道口的存在，处理所述图像以确认所述对象的存在，并且响应于所述对象的存在的确认而生成车辆控制信号；以及
车辆控制器，其被配置为响应于所述车辆控制信号而控制车辆。
2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述处理器还能够操作为响应于所述铁路道口距离所述车辆小于50米而进一步处理所述图像。
3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述处理器还能够操作为响应于所述铁路道口比一阈值近而进一步处理所述图像，其中，所述阈值是响应于车辆速度和所述车辆与所述铁路道口之间的距离而计算的。
4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述相机包括LIDAR系统。
5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述传感器包括全球定位系统。
6.根据权利要求1所述的设备，其中，所述地图指示铁路道口的位置。
7.根据权利要求1所述的设备，其中，所述处理器还能够操作为执行自适应驾驶员辅助系统算法。
8.根据权利要求1所述的设备，其中，所述控制信号指示所述车辆的行驶路径。
9.一种方法，包括：
响应于车辆位置和地图，使用处理器确定与铁路道口的接近度；
使用雷达检测对象；
响应于与铁路道口的接近度小于阈值距离，使用视觉检测系统确认对象的存在；
响应于使用视觉检测系统确认对象的存在，通过处理器产生车辆控制信号；以及
响应于所述车辆控制信号，使用车辆控制器控制配备辅助驾驶的车辆。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，响应于在铁路道口的位置处检测到所述对象，进一步进行确认所述对象的存在。
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