CN112084625B - 一种多特征道路地图的生成方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多特征道路地图的生成方法：获得道路高精度地图数据和3D路面数据；绘制出三维数据图；将两种三维数据图比对，找出对应路段；建立两种道路数据的参考平面，并确定二者的夹角θ；使3D路面数据与道路高精度地图数据重合。

Description

一种多特征道路地图的生成方法及系统
技术领域
本发明涉及一种地图的生成方法及系统，尤其涉及一种道路地图的生成方法及系统。
背景技术
目前，在地图测绘领域，高精度地图和3D路面是两种不同的技术路径，所形成的地图表征方式也不相同，两者一般不会同时采集和使用。由于测绘及表征方式的差异，高精度地图和3D路面两者在道路数据的长度、基准坐标、数据精度等方面存在较大差异。
一般来说，高精度地图可以用于自动驾驶导航以及仿真计算，3D路面数据可以用于整车强度耐久性、通过性和NVH等相关仿真计算。
在仿真应用中，为了提高仿真置信度，想同时使用这两类数据进行联合仿真计算。但是，由于格式差异以及定位基准坐标的旋转、偏移等等因素，会造成无法使用的情况发生。
基于此，为了克服以上的问题，期望获得一种多特征道路地图的生成方法，其可以对两种数据进行比对、合成，形成一份通用化数据，从而为地图二次开发应用、多学科联合仿真、实际道路测试数据和仿真数据的地理对标及问题点分析等实际工作带来巨大的便利。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种多特征道路地图的生成方法，该多特征道路地图的生成方法，在不需要重新测绘，不改变地图原有数据结构的情况下，能将道路高精度地图数据和3D路面数据合成，形成集多种道路特征于一体的综合道路地图，从而可以为地图二次开发应用、多学科联合仿真、实际道路测试数据和仿真数据的地理对标及问题点分析等实际工作带来巨大的便利。
为了实现上述目的，本发明提出了一种多特征道路地图的生成方法，其包括步骤：
(1)基于场地地图测绘获得道路高精度地图数据；采用激光扫描仪扫描所述场地的路面，以获得该场地的3D路面数据；
(2)分别从道路高精度地图数据和3D路面数据中提取出各自的道路边线位置坐标，并基于各道路边线位置坐标绘制出与其分别对应的三维数据图；
(3)将两种三维数据图进行比对，以找出彼此相互对应的路段；
(4)基于每一种三维数据图上的至少三个点分别建立道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面，并计算二者之间的夹角θ；
(5)使得3D路面数据所在的平面以道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面的平面交线作为转轴转过夹角θ，从而与道路高精度地图数据所在的平面重合；
(6)基于步骤(3)中相互对应的路段，连接对应的路段起点和终点，以建立道路参考线，并基于道路参考线计算得到旋转偏移角度Δα；
(7)以道路参考线的交汇点作为旋转点，将3D路面数据旋转Δα，得到转换后的3D路面数据；
(8)基于转换后的3D路面数据和道路高精度地图数据的对应路段，计算二者之间的位置偏移量，并基于计算偏移量对转换后的3D路面数据进行坐标平移转换，使相互对应的路段的3D路面数据和道路高精度地图数据重合。
进一步地，在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，所述高精度地图数据包括：车道标线、车道中心线、道路两侧标牌、地面印刷标志、路口拓扑关系的至少其中之一的位置数据。
在上述技术方案中，需要说明的是，本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，3D路面是对道路路面的精细化表述，而高精度地图数据主要是路网关系，其路面特征比较粗略。
进一步地，在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，在步骤(3)中，采用matlab将两种三维数据图进行比对。
进一步地，在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，步骤(3)还包括将相应的3D路面数据进行拼接和/或裁剪。
进一步地，在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，在步骤(4)中，所述至少三个点包括路段的起点、终点和中点。
进一步地，在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，在步骤(6)中，至少建立两条道路参考线L1和L2。
进一步地，在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，所述旋转偏移角度Δα＝α(L1)-α(L2)。
进一步地，在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，在步骤(8)中，基于转换后的3D路面数据和道路高精度地图数据的对应路段的起点的位置坐标计算所述位置偏移量。
进一步地，在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，在步骤(1)中，采用激光雷达、相机或GNSS/IMU进行场地地图测绘，以获得道路高精度地图数据。
相应地，本发明的另一目的在于提供一种多特征道路地图的生成系统，该多特征道路地图的生成系统能够将高精度地图数据和3D路面数据合成，形成集多种道路特征于一体的综合道路地图。
为了实现上述目的。本发明提出了一种多特征道路地图的生成系统，其包括测绘装置和处理模块，其中所述测绘装置执行如上述的多特征道路地图的生成方法的步骤(1)，所述处理模块执行如上述的多特征道路地图的生成方法的步骤(2)-(8)。
本发明所述的多特征道路地图的生成方法及系统相较于现有技术具有如下所述的优点和有益效果：
(1)本发明所述的多特征道路地图的生成方法，可以形成集多种道路特征于一体的综合道路地图，其能够供整车强度仿真、声学仿真、自动驾驶仿真等使用。
(2)本发明所述的多特征道路地图的生成方法，能够为搭建综合仿真平台做好“数字化场地”基础，节约了各个仿真大量的数据预处理时间，以及数据沟通成本，使多学科联合仿真成为可能。
(3)本发明所述的多特征道路地图的生成方法对实际试验数据采集后的定位分析工作也有积极的意义，其能够实现真实道路测量数据与模拟仿真数据的快速对标，有效提高问题分析的效率。
(4)本发明所述的多特征道路地图的生成方法，通过提高道路的置信度，可以进一步提高仿真结论的置信度。
(5)本发明所述的多特征道路地图的生成方法能够对地图进行二次开发，建立综合应用管理系统。
综上所述，本发明所述的多特征道路地图的生成方法，在不需要重新测绘，不改变地图原有数据结构的情况下，能够将道路高精度地图数据和3D路面数据合成，形成集多种道路特征于一体的综合道路地图，从而可以为地图二次开发应用、多学科联合仿真、实际道路测试数据和仿真数据的地理对标及问题点分析等实际工作带来巨大的便利。
相应地，本发明所述的多特征道路地图的生成系统也同样具有上述的优点以及有益效果。
附图说明
图1为本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下的流程示意图。
图2示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下的道路高精度地图数据和3D路面数据的三维数据图。
图3示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下两种三维数据图的相互对应路段。
图4示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下3D路面数据进行裁剪的过程。
图5示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下3D路面数据进行裁剪和拼接的过程。
图6为本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下的三个点建立参考平面示意图。
图7示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下的道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面之间的夹角θ。
图8为图3所示两种三维数据图的相互对应路段旋转到同一参考平面后建立道路参考线的示意图。
图9为图8所示道路高精度地图数据和转换后的3D路面数据的相互对应路段存在位置偏移的示意图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图和具体的实施例对本发明所述的多特征道路地图的生成方法及系统做进一步的解释和说明，然而该解释和说明并不对本发明的技术方案构成不当限定。
图1为本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下的流程示意图。
如图1所示，在本实施方式中，本发明所述的多特征道路地图的生成方法可以采用如下步骤：
(1)基于场地地图测绘获得道路高精度地图数据；采用激光扫描仪扫描所述场地的路面，以获得该场地的3D路面数据。
在步骤(1)中，需要说明的是可以采用激光雷达、相机或GNSS/IMU的方式，进行场地地图测绘，以获得道路高精度地图数据。高精度地图数据主要是路网关系，路面特征粗略，其可以包括：车道标线、车道中心线、道路两侧标牌、地面印刷标志、路口拓扑关系的至少其中之一的位置数据。
(2)分别从道路高精度地图数据和3D路面数据中提取出各自的道路边线位置坐标，并基于各道路边线位置坐标绘制出与其分别对应的三维数据图；
(3)将两种三维数据图进行比对，以找出彼此相互对应的路段；
需要说明的是，当道路形状比较复杂具备独特性的时候，可以通过matlab对两种三维数据图进行比对，比对道路中心线形状，分段匹配3D特征路面数据与高精度地图数据，找出形状对应的两种数据，并计算其在两种地图数据中分别对应的起始点和终点位置坐标。
当然，由于在某些实施方式中，两种地图的道路数据长度可能会不完全对应，还需要根据长度关系做好相应的3D路面数据的拼接和/或裁剪工作，使两种地图的道路数据长度完全一致。
(4)基于每一种三维数据图上的至少三个点分别建立道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面，并计算二者之间的夹角θ；
(5)使得3D路面数据所在的平面以道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面的平面交线作为转轴转过夹角θ，从而与道路高精度地图数据所在的平面重合；
(6)基于步骤(3)中相互对应的路段，连接对应的路段起点和终点，以建立道路参考线，并基于道路参考线计算得到旋转偏移角度Δα；
(7)以道路参考线的交汇点作为旋转点，将3D路面数据旋转Δα，得到转换后的3D路面数据；
(8)基于转换后的3D路面数据和道路高精度地图数据的对应路段，计算二者之间的位置偏移量，并基于计算偏移量对转换后的3D路面数据进行坐标平移转换，使相互对应的路段的3D路面数据和道路高精度地图数据重合。
需要说明的是，对所有路段进行如上操作，完成一一对应后，可以完成整个场地道路的高精度地图数据和3D路面数据合并工作，转换后的地图数据同时包含了道路高精度地图信息和3D路面特征信息。
图2示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下的道路高精度地图数据和3D路面数据的三维数据图。
如图2所示，同时结合参考图1，在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，在上述步骤(2)中，需要分别从道路高精度地图数据和3D路面数据中提取出各自的道路边线位置坐标，并基于各道路边线位置坐标绘制出与其分别对应的三维数据图。
在图2所示的实施方式中，绘制出了该实施方式下道路高精度地图数据和3D路面数据分别对应的三维数据图。其中，A表示3D路面三维数据图，B表示道路高精度地图的三维数据图。
图3示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下两种三维数据图的相互对应路段。
如图3所示，同时结合参考图2，可以将两种三维数据图进行比对，从而找出彼此相互对应的路段。
需要说明的是，当道路形状比较复杂具备独特性的时候，可以通过matlab对两种三维数据图进行比对，比对道路中心线形状，分段匹配3D特征路面数据A与道路高精度地图数据B，找出形状对应的两种数据，确认路段的对应关系，并计算其在两种地图数据中分别对应的起始点和终点位置坐标。
结合观察图2和图3可以看出，在本实施方式中，两种三维数据图的彼此相互对应的路段数据长度明显不完全对应，因此还需要根据长度关系做好相应的3D路面数据的拼接和/或裁剪工作如图4和图5，从而使两组数据长度完全一致。
图4示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下3D路面数据进行裁剪的过程。
图5示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下3D路面数据进行裁剪和拼接的过程。
如图4所示，图4示意性地显示了道路高精度地图和3D路面两种三维数据图的部分相互对应的路段。其中，3D路面数据A的数据1对应道路高精度地图数据B的数据2和数据3，3D路面数据A处于一对多的情况。此时，便需要对3D路面数据A进行裁剪，通过根据道路形状比对，可以获得几段数据的对应位置关系，找到裁剪点D1的位置坐标，然后对3D路面数据进行数据裁剪，并在该位置处对数据组进行分段。
如图5所示，图5同样示意性地显示了道路高精度地图和3D路面两种三维数据图的部分相互对应的路段。其中，3D路面数据A的数据4和数据5对应道路高精度地图数据B的数据6，3D路面数据A处于多对一的情况。此时，便需要对3D路面数据A进行裁剪和拼接，通过根据道路形状对比可以获得几段数据的对应位置关系，找到裁剪点D2的位置坐标，然后对3D路面数据A进行数据裁剪，并拼接到其他道路数据上，其中D3表示拼接点。
图6为本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下的三个点建立参考平面示意图。
图7示意性地显示了本发明所述的多特征道路地图的生成方法在一种实施方式下的道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面之间的夹角θ。
在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，在上述步骤(4)中，需要基于每一种三维数据图上的至少三个点分别建立道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面，并计算二者之间的夹角θ。
如图6所示，通过路段的起点a，路段的中点b和路段的终点c，三个点即可以建立道路参考平面。基于此，参考图6中所示方法，在本实施方式中，可以分别建立图7中所示的道路高精度地图数据的参考平面Ⅱ和3D路面数据的参考平面Ⅰ。
如图7所示，在本实施方式中，道路高精度地图数据的参考平面Ⅰ和3D路面数据的参考平面Ⅱ存在夹角θ，通过建立两个参考平面的平面法向量n1和n2，可以计算出夹角θ。
在本发明所述的多特征道路地图的生成方法中，计算出夹角θ后，可以通过步骤(5)，将3D路面数据A所在的平面以道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面的平面交线作为转轴转过夹角θ，从而与道路高精度地图数据B所在的平面重合。然而，为了使相互对应的路段的3D路面数据能够和道路高精度地图数据重合，还需要建立道路参考线，计算旋转角度，如图8所示。
图8为图3所示两种三维数据图的相互对应路段旋转到同一参考平面后建立道路参考线的示意图。
需要说明的是，在本实施方式中，通过平面旋转后，3D路面数据A与高精度数据B基本处于一个参考平面。分别连接图3所示两种三维数据图的相互对应的路段起点和终点，可以建立道路参考线，如图8中L1和L2，其中，L1为3D路面数据A的道路参考线，L2为高精度数据B的道路参考线。
将L1和L2两个参考线进行比对，可以计算得到旋转偏移角度Δα，在本实施方式中，计算得到旋转偏移角度Δα＝α(L1)-α(L2)。
得到旋转偏移角度Δα后，可以以道路参考线L1和L2的交汇点作为旋转点，将其中的3D路面数据A旋转Δα，从而得到转换后的3D路面数据A1。
需要注意的是，转换后的3D路面数据A1和道路高精度地图数据B的对应路段仍然存在位置偏移，因此还需要计算二者之间的位置偏移量，并基于计算偏移量对转换后的3D路面数据A1进行坐标平移转换，从而使相互对应的路段的3D路面数据A1和道路高精度地图数据B重合。
图9为图8所示道路高精度地图数据和转换后的3D路面数据的相互对应路段存在位置偏移的示意图。
如图9所示，在本实施方式中，转换后的3D路面数据A1和道路高精度地图数据B的对应路段仍然存在位置偏移，二者之间的位置偏移量可以基于转换后的3D路面数据A1和道路高精度地图数据的对应路段的起点的位置坐标计算得到。例如：若旋转转换后的3D路面数据A1和道路高精度地图数据B对应路段的起点的位置分别为(X1，Y1，Z1)和(X2，Y2，Z2)，则可以进行三坐标的偏移量计算，偏移量计算公式为Δa＝(ΔX＝X1-X2，ΔY＝Y1-Y2,ΔZ＝Z1-Z2)。通过偏移量可以对转换后的3D路面数据A1进行坐标平移转换，使相互对应的路段的3D路面数据A1和道路高精度地图数据B重合。
此外，需要说明的是，在本发明中，本发明所述的多特征道路地图的生成系统可以用于执行本发明所述的多特征道路地图的生成方法。需要注意的是，本发明所述的多特征道路地图的生成系统可以包括：测绘装置和处理模块。其中，测绘装置可以用于执行上述的多特征道路地图的生成方法的步骤(1)，处理模块可以用于执行上述的多特征道路地图的生成方法的步骤(2)-(8)。
综上所述，本发明所述的多特征道路地图的生成方法，在不需要重新测绘，不改变地图原有数据结构的情况下，能够将道路高精度地图数据和3D路面数据合成，形成集多种道路特征于一体的综合道路地图，从而可以为地图二次开发应用、多学科联合仿真、实际道路测试数据和仿真数据的地理对标及问题点分析等实际工作带来巨大的便利。
相应地，本发明所述的多特征道路地图的生成系统也同样具有上述的优点以及有益效果。
需要说明的是，本发明的保护范围中现有技术部分并不局限于本申请文件所给出的实施例，所有不与本发明的方案相矛盾的现有技术，包括但不局限于在先专利文献、在先公开出版物，在先公开使用等等，都可纳入本发明的保护范围。
此外，本案中各技术特征的组合方式并不限本案权利要求中所记载的组合方式或是具体实施例所记载的组合方式，本案记载的所有技术特征可以以任何方式进行自由组合或结合，除非相互之间产生矛盾。
还需要注意的是，以上所列举的实施例仅为本发明的具体实施例。显然本发明不局限于以上实施例，随之做出的类似变化或变形是本领域技术人员能从本发明公开的内容直接得出或者很容易便联想到的，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种多特征道路地图的生成方法，其特征在于，包括：
(1)基于场地地图测绘获得道路高精度地图数据；采用激光扫描仪扫描所述场地的路面，以获得该场地的3D路面数据；
(2)分别从道路高精度地图数据和3D路面数据中提取出各自的道路边线位置坐标，并基于各道路边线位置坐标绘制出与其分别对应的三维数据图；
(3)将两种三维数据图进行比对，以找出彼此相互对应的路段；
(4)基于每一种三维数据图上的至少三个点分别建立道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面，并计算二者之间的夹角θ；
(5)使得3D路面数据所在的平面以道路高精度地图数据的参考平面和3D路面数据的参考平面的平面交线作为转轴转过夹角θ，从而与道路高精度地图数据所在的平面重合；
(6)基于步骤(3)中相互对应的路段，连接对应的路段起点和终点，以建立道路参考线，并基于道路参考线计算得到旋转偏移角度Δα；
(7)以道路参考线的交汇点作为旋转点，将3D路面数据旋转Δα，得到转换后的3D路面数据；
(8)基于转换后的3D路面数据和道路高精度地图数据的对应路段，计算二者之间的位置偏移量，并基于计算偏移量对转换后的3D路面数据进行坐标平移转换，使相互对应的路段的3D路面数据和道路高精度地图数据重合。
2.如权利要求1所述的多特征道路地图的生成方法，其特征在于，所述高精度地图数据包括：车道标线、车道中心线、道路两侧标牌、地面印刷标志、路口拓扑关系的至少其中之一的位置数据。
3.如权利要求1所述的多特征道路地图的生成方法，其特征在于，在步骤(3)中，采用matlab将两种三维数据图进行比对。
4.如权利要求1所述的多特征道路地图的生成方法，其特征在于，步骤(3)还包括将相应的3D路面数据进行拼接和/或裁剪。
5.如权利要求1所述的多特征道路地图的生成方法，其特征在于，在步骤(4)中，所述至少三个点包括路段的起点、终点和中点。
6.如权利要求1所述的多特征道路地图的生成方法，其特征在于，在步骤(6)中，至少建立两条道路参考线L1和L2。
7.如权利要求6所述的多特征道路地图的生成方法，其特征在于，所述旋转偏移角度Δα＝α(L1)-α(L2)。
8.如权利要求1所述的多特征道路地图的生成方法，其特征在于，在步骤(8)中，基于转换后的3D路面数据和道路高精度地图数据的对应路段的起点的位置坐标计算所述位置偏移量。
9.如权利要求1所述的多特征道路地图的生成方法，其特征在于，在步骤(1)中，采用激光雷达、相机或GNSS/IMU进行场地地图测绘，以获得道路高精度地图数据。
10.一种多特征道路地图的生成系统，其特征在于，其包括测绘装置和处理模块，其中所述测绘装置执行如权利要求1-9中任意一项所述的多特征道路地图的生成方法的步骤(1)，所述处理模块执行如权利要求1-9中任意一项所述的多特征道路地图的生成方法的步骤(2)-(8)。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113421330B (zh) * 2021-06-21 2023-09-29 车路通科技(成都)有限公司 车路协同的道路三维场景构建方法、装置、设备及介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1107189A2 (en) * 1999-12-09 2001-06-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. MAP displaying system and map displaying method
CN105893565A (zh) * 2016-03-31 2016-08-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 三维地图数据库的建立、三维地图数据的传输方法及装置
CN108921943A (zh) * 2018-06-29 2018-11-30 广东星舆科技有限公司 一种基于车道级高精度地图的道路三维模型建模方法
CN108986207A (zh) * 2018-06-29 2018-12-11 广东星舆科技有限公司 一种基于真实路面数据的道路及沿线建筑仿真建模方法
CN109740274A (zh) * 2019-01-09 2019-05-10 广州时空位置网科学技术研究院有限公司 高精度道路地图生成方法及装置
CN110415330A (zh) * 2019-04-29 2019-11-05 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 道路生成方法、装置、存储介质及电子设备
CN110956100A (zh) * 2019-11-15 2020-04-03 北京三快在线科技有限公司 一种高精度地图生成方法、装置、电子设备和存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106776996B (zh) * 2016-12-02 2018-09-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于测试高精度地图的准确性的方法和装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1107189A2 (en) * 1999-12-09 2001-06-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. MAP displaying system and map displaying method
CN105893565A (zh) * 2016-03-31 2016-08-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 三维地图数据库的建立、三维地图数据的传输方法及装置
CN108921943A (zh) * 2018-06-29 2018-11-30 广东星舆科技有限公司 一种基于车道级高精度地图的道路三维模型建模方法
CN108986207A (zh) * 2018-06-29 2018-12-11 广东星舆科技有限公司 一种基于真实路面数据的道路及沿线建筑仿真建模方法
CN109740274A (zh) * 2019-01-09 2019-05-10 广州时空位置网科学技术研究院有限公司 高精度道路地图生成方法及装置
CN110415330A (zh) * 2019-04-29 2019-11-05 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 道路生成方法、装置、存储介质及电子设备
CN110956100A (zh) * 2019-11-15 2020-04-03 北京三快在线科技有限公司 一种高精度地图生成方法、装置、电子设备和存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
利用车载LiDAR点云数据提取城市道路规则多边形;谢宏全;梅雪琴;蔡东健;王亚娜;刘付程;;测绘通报(第03期);87-90 *
面向自动驾驶的道路交通高精度网络模型研究;祁星;中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑(第6期);C035-250 *

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