• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于光流的四旋翼飛行器控制技術(shù)研究

      2019-10-18 02:57:59李志祥唐春暉
      軟件導(dǎo)刊 2019年9期
      關(guān)鍵詞:光流

      李志祥 唐春暉

      摘 要:為了解決無人機(jī)在無GPS或GPS信號(hào)較弱情況下的穩(wěn)定懸停問題,并考慮到成本與板載資源限制,將通過小型激光雷達(dá)獲得的距離信息分別與通過單攝像頭獲得的視覺信息,以及通過IMU(慣性測(cè)量單元)獲得的慣性信息利用互補(bǔ)濾波算法進(jìn)行融合,以實(shí)現(xiàn)對(duì)四旋翼飛行器姿態(tài)與水平速度的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。采用基于串級(jí)PID的多閉環(huán)控制策略,實(shí)現(xiàn)對(duì)四旋翼飛行器水平與垂直方向的控制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的基于光流和小型激光雷達(dá)的四旋翼飛行器控制策略與傳統(tǒng)利用光流和超聲波測(cè)距傳感器方案相比,控制精度提高了10%左右,能夠以最大±2°的姿態(tài)角誤差,以及最大2.3cm/s的水平速度誤差實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)懸停功能。

      關(guān)鍵詞:光流;四旋翼飛行器;IMU;小型激光雷達(dá);串級(jí)PID;懸??刂?/p>

      DOI:10. 11907/rjdk. 182891 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

      中圖分類號(hào):TP319文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-7800(2019)009-0134-05

      Research on Control Technology of Four-rotor Aircraft Based on Optical Flow

      LI Zhi-xiang,TANG Chun-hui

      (School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

      Abstract: In order to solve the problem of stable hovering of drones without GPS or GPS signals, and taking into account cost and onboard resource constraints, the distance information obtained by a small lidar is fused with the visual information obtained by a single camera and the inertial information obtained by the IMU (Inertial Measurement Unit) by a complementary filtering algorithm to realize the motion estimation of the attitude and horizontal velocity of the quadrotor. The horizontal and vertical control of the quadrotor is realized by a multi-closed loop control strategy based on cascade PID. The experimental results show that the control precision of the four-rotor aircraft based on optical flow and small lidar designed in this paper is about 10% higher than that of the conventional optical flow and ultrasonic ranging sensor, and can achieve a maximum ±2° attitude angular error and a horizontal speed error of up to 2.3 cm/s to achieve the function of fixed-point hover.

      Key Words: optical flow; four-rotor aircraft;IMU; small lidar; cascade PID; hover control

      0 引言

      如今各種視覺導(dǎo)航技術(shù)已被應(yīng)用于使用嵌入式攝像機(jī)的無人駕駛飛行器[1-2],從而增強(qiáng)其自主性與適應(yīng)性以完成不同任務(wù)。由于無人機(jī)具有極高的民用與軍事應(yīng)用價(jià)值,在過去10年間,人們對(duì)自主無人機(jī)(UAV)的開發(fā)一直具有濃厚興趣。無人機(jī)通常用于搜索與救援任務(wù)[3],可進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視、巡邏等操作。

      無人機(jī)定位與導(dǎo)航通常使用全球定位系統(tǒng)(GPS),Jeonghoon等[4]基于GPS數(shù)據(jù)與搜索算法對(duì)無人機(jī)進(jìn)行路徑規(guī)劃,以實(shí)現(xiàn)自主飛行;Zhu等[5]提出一種基于視覺與GPS的無人機(jī)自主空中加油對(duì)接控制系統(tǒng);黃艷虎等[6]利用GPS,通過GPRS網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)計(jì)了一套可以在用戶端進(jìn)行軟件控制的定位系統(tǒng),并將該系統(tǒng)應(yīng)用于四旋翼。但在偏僻或狹小的室內(nèi)空間等GPS信號(hào)較弱的環(huán)境下,對(duì)無人機(jī)的穩(wěn)定控制仍然存在很大挑戰(zhàn);孫瑤等[7]針對(duì)室內(nèi)無GPS情況下的四旋翼定位問題,提出一種優(yōu)于傳統(tǒng)NN與KNN算法的WiFi-RSSI算法,以實(shí)現(xiàn)四旋翼在室內(nèi)的高精度定位,但限于小型飛行器的有效載荷,無法搭載可以承擔(dān)該算法的計(jì)算設(shè)備,因此該算法不適用于小型四旋翼飛行器;王清鵬[8]利用慣性傳感器和超聲波測(cè)距傳感器,提出一種適用于無GPS環(huán)境下的通信與導(dǎo)航技術(shù),但控制精度會(huì)受到超聲波測(cè)距與慣性傳感器數(shù)據(jù)帶來積分誤差的影響;鄧一民[9]、Zhang等[10]針對(duì)旋翼無人機(jī)在GPS信號(hào)丟失情況下,基于光流與慣性組合實(shí)現(xiàn)一種自助導(dǎo)航方案,但該方案中光流傳感器精度受飛行器高度影響較大;Denuelle等[11]利用光流與圖像匹配方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)小型四旋翼無人機(jī)室外飛行漂移的抑制,達(dá)到了穩(wěn)定懸停的效果,但該方案是在相機(jī)的較低幀率下實(shí)現(xiàn)的,無法滿足對(duì)無人機(jī)高速飛行情形下的要求。

      為了解決在無GPS信號(hào)或GPS信號(hào)丟失情況下無人機(jī)的穩(wěn)定控制問題,本文利用光流傳感器與小型激光雷達(dá),同時(shí)融合慣性傳感器估算無人機(jī)相對(duì)地面的水平速度,并將該速度信息用于無人機(jī)控制,以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的定點(diǎn)懸停功能。視覺和慣性感知是兩種感知方式,可用來探索圖像分割與圖像結(jié)構(gòu)恢復(fù)的解決方案[12-13]。結(jié)合慣性和視覺傳感器可提高機(jī)器人的感知能力,并擴(kuò)大視覺系統(tǒng)應(yīng)用潛力。相機(jī)和慣性傳感器可實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),一方面,慣性傳感器在慢速運(yùn)動(dòng)時(shí)具有較大的測(cè)量不確定性,在高速運(yùn)動(dòng)時(shí)具有較低的相對(duì)不確定性,因此可以測(cè)量很高的速度與加速度;另一方面,相機(jī)在低速條件下可以非常精確地跟蹤特征,在高速情況下卻很難進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤,必須降低圖像分辨率以獲得具有相同像素尺寸的跟蹤窗口,才能獲得更高的跟蹤速度。在UAV應(yīng)用中,受到有效載荷約束,并為了滿足實(shí)時(shí)計(jì)算的要求,計(jì)算資源受到限制。因此,基于特征提取的計(jì)算密集型技術(shù)在這里并不適用,可行的方法是光流計(jì)算與隨后的運(yùn)動(dòng)估計(jì)[14]。光流計(jì)算的主要原理是在一系列時(shí)間排序圖像上計(jì)算光學(xué)流場(chǎng)或圖像速度場(chǎng),然后將投影的二維圖像運(yùn)動(dòng)估計(jì)為瞬時(shí)圖像速度或離散圖像位移[15]。本文使用的光流傳感器與小型激光雷達(dá)具有體積小、質(zhì)量輕、測(cè)量精度高等優(yōu)點(diǎn),適合應(yīng)用于小型四旋翼飛行器。

      1 基于光流與小型激光雷達(dá)的無人機(jī)控制策略

      為了控制無人機(jī)在無GPS情況下的穩(wěn)定懸停,首先需要對(duì)無人機(jī)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行估算。采用搭載的光流傳感器通過光流計(jì)算可獲得無人機(jī)在水平方向上的速度信息,通過小型激光雷達(dá)融合IMU獲得的慣性數(shù)據(jù)可獲得無人機(jī)在豎直方向上的信息。懸??刂撇呗允窃谧藨B(tài)雙閉環(huán)串級(jí)PID控制基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出的速度多閉環(huán)控制策略,可以有效控制四旋翼飛行器的穩(wěn)定懸停。

      1.1 光流法簡(jiǎn)介

      光流概念最早是由Gibson在1950年提出的,其是基于空間運(yùn)動(dòng)物體在觀察成像平面上像素運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度進(jìn)行定義的,即利用圖像序列中像素在時(shí)間域上的變化以及相鄰幀之間的相關(guān)性,找到上一幀與當(dāng)前幀之間存在的對(duì)應(yīng)關(guān)系,從而計(jì)算出相鄰幀之間物體運(yùn)動(dòng)信息的一種方法[16]。一般情況下,光流的產(chǎn)生來源于場(chǎng)景中前景目標(biāo)平移、相機(jī)晃動(dòng),或兩者的共同運(yùn)動(dòng)。應(yīng)用于光流計(jì)算的方法很多,大致可概括為:基于匹配的方法、基于微分的方法、基于能量的方法、基于相位的方法及基于神經(jīng)動(dòng)力學(xué)的方法共5大類。簡(jiǎn)單來講,空間運(yùn)動(dòng)的物體通過光學(xué)透鏡在成像平面上成像,其像素運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度即為光流。因此,通過對(duì)圖像序列中像素?cái)?shù)據(jù)時(shí)間變化與相關(guān)性的研究,獲得每個(gè)像素位置的運(yùn)動(dòng)信息,再根據(jù)成像原理即可近似估算出空間物體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)[17]。

      本文基于光流與小型激光雷達(dá)及IMU模塊設(shè)計(jì)一種適用于四旋翼無人機(jī)的控制策略,該策略主要利用小型激光雷達(dá)傳感器獲取相機(jī)距地面的距離,并通過卡爾曼濾波處理濾除噪聲。該距離信息主要有兩個(gè)用途:一是被實(shí)時(shí)反饋到飛行控制器,融合IMU測(cè)得的角度信息計(jì)算出飛行器距離地面的高度,實(shí)現(xiàn)垂直方向上的高度控制;二是融合光流傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算出飛行器速度信息,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)飛行器水平方向的控制。

      1.2 光流數(shù)據(jù)與飛行器運(yùn)動(dòng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換

      飛行器狀態(tài)信息是一個(gè)基于三維空間的數(shù)據(jù),而光流數(shù)據(jù)是一個(gè)二維投影數(shù)據(jù)。因此,要獲得飛行器三維空間速度信息,需要將二維空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維空間數(shù)據(jù)[18]。圖1為二維光流數(shù)據(jù)與三維飛行器運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息的轉(zhuǎn)換示意圖。

      從式中可以看到,光流速度是由攝像頭平移與旋轉(zhuǎn)共同組成的,因此需要對(duì)得到的光流數(shù)據(jù)進(jìn)行距離和姿態(tài)角補(bǔ)償,從而得到最終結(jié)果。本文采用小型激光雷達(dá)獲取四旋翼距離地面與目標(biāo)的差值,并結(jié)合板載IMU數(shù)據(jù)對(duì)光流數(shù)據(jù)進(jìn)行距離與姿態(tài)角補(bǔ)償。

      1.3 小型激光雷達(dá)測(cè)距

      在飛行器控制領(lǐng)域,常用的測(cè)距傳感器為超聲波傳感器和TOF傳感器[19-20]。超聲波傳感器因具有成本低、使用方便等特點(diǎn),得到了廣泛應(yīng)用,但受到飛行器飛行中產(chǎn)生的震動(dòng)和氣流等影響,其測(cè)量數(shù)據(jù)往往具有很大的噪聲,工作頻率也很難滿足快速飛行的要求。本文選取的采用850nm紅外光源、基于TOF測(cè)距原理的小型激光雷達(dá)傳感器具有抗干擾性強(qiáng),以及測(cè)量準(zhǔn)確、穩(wěn)定、高速等優(yōu)點(diǎn),可實(shí)現(xiàn)快速飛行下的距離測(cè)量,其測(cè)距原理如圖3所示。其距離計(jì)算公式可表示為:

      1.4 傳感器數(shù)據(jù)融合

      受圖像噪聲影響,光流傳感器的直接數(shù)據(jù)輸出有著明顯噪聲,這些噪聲主要是高頻噪聲,因此使用一階低通濾波器對(duì)其進(jìn)行濾波。采用軟件編程實(shí)現(xiàn)普通硬件RC低通濾波器功能。其公式為:

      1.5 基于速度與高度信息的懸??刂?/p>

      在本文中,無人機(jī)姿態(tài)及高度控制采用雙閉環(huán)PID控制算法,其控制流程分別如圖2、圖3所示。

      懸??刂茖儆谖恢每刂骗h(huán)節(jié)的任務(wù),懸??刂频母灸繕?biāo)是保持無人機(jī)位置的穩(wěn)定。光流傳感器通過光流計(jì)算可得到無人機(jī)的實(shí)時(shí)速度信息,因此可以在姿態(tài)控制回路基礎(chǔ)上增加一個(gè)速度環(huán)PID控制,將無人機(jī)各級(jí)控制耦合起來,實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的多閉環(huán)控制回路,如圖4所示。

      在無人機(jī)的高度雙閉環(huán)控制回路中,以傳感器測(cè)得的當(dāng)前高度值作為控制系統(tǒng)的期望高度值,即可實(shí)現(xiàn)對(duì)飛行器豎直方向的控制;在速度多閉環(huán)控制回路中,將期望速度設(shè)為零,即可實(shí)現(xiàn)飛行器水平方向上的定點(diǎn)控制。結(jié)合兩個(gè)控制回路可最終實(shí)現(xiàn)飛行器在當(dāng)前位置的穩(wěn)定懸停。

      2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析

      為了驗(yàn)證本文提出控制策略的有效性,筆者搭建了一個(gè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),通過實(shí)際飛行實(shí)驗(yàn)觀察飛行器飛行狀態(tài),并采集飛行器水平速度與姿態(tài)信息等數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證飛行器的飛行效果。

      2.1 平臺(tái)搭建

      本文搭建的四旋翼試驗(yàn)平臺(tái)基于380mm軸距的機(jī)架,以STM32F407作為核心飛行控制器,搭載使用SPI通信的ICM20602慣性傳感器(包括3軸陀螺儀和3軸加速度計(jì)),板載具有高精度與高靈敏度特點(diǎn)的SPL06氣壓計(jì)以及磁場(chǎng)傳感器AK8975。光流傳感器模塊采用分辨率為[640×480]像素、焦距為16mm的CMOS攝像頭和1塊集成型號(hào)為STM32F411的MCU組成。小型激光雷達(dá)采用型號(hào)為TFmini的距離傳感器,其有效測(cè)距范圍為0~12m。如圖5所示為筆者搭建的四旋翼實(shí)驗(yàn)平臺(tái)實(shí)物圖。四旋翼通過光流傳感器采集圖像信息,經(jīng)過低通濾波濾除高頻噪聲,然后通過光流算法計(jì)算并輸出像素速度信息,通過與距離信息及IMU數(shù)據(jù)進(jìn)行姿態(tài)融合解算,實(shí)現(xiàn)對(duì)四旋翼水平與垂直方向的控制,最終達(dá)到穩(wěn)定懸停的效果??刂葡到y(tǒng)架構(gòu)如圖6所示。

      2.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

      飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)通過無線數(shù)傳模塊實(shí)時(shí)傳送到地面計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存,計(jì)算機(jī)對(duì)保存的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以評(píng)估控制策略的優(yōu)劣。圖7(a)-圖7(e)分別展示了飛行過程中水平速度與姿態(tài)角的狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置期望速度和角度均為0,從圖7(a)與圖7(b)可以看出,四旋翼從起飛到進(jìn)入懸停狀態(tài),X方向和Y方向的水平速度在x軸上下波動(dòng),經(jīng)過精確計(jì)算得到水平速度誤差維持在±2.3cm/s左右。圖7(c)-7(d)為飛行過程中四旋翼姿態(tài)角變化曲線,可以看出在懸停過程中,俯仰角和橫滾角均在0°附近波動(dòng),偏航角也幾乎維持不變,其中俯仰角和橫滾角誤差在±2°左右,偏航角誤差在±1°左右,飛行器表現(xiàn)出令人滿意的懸停效果。

      3 結(jié)語

      本文基于光流傳感器與小型激光雷達(dá)設(shè)計(jì)了一種四旋翼飛行器控制策略,用于解決四旋翼飛行器在無GPS或GPS信號(hào)較弱情形下的穩(wěn)定懸停問題。將通過小型激光雷達(dá)獲得的距離信息分別與光流計(jì)算及慣性測(cè)量值相融合,最終估計(jì)出飛行器的姿態(tài)與水平速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的基于光流與小型激光雷達(dá)的四旋翼飛行器控制策略與傳統(tǒng)利用光流及超聲波測(cè)距傳感器方案相比,控制精度提高了10%左右,能夠以最大±2°的姿態(tài)角誤差,以及最大2.3cm/s的水平速度誤差實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)懸停功能。然而,如實(shí)驗(yàn)結(jié)果所示,飛行器的俯仰和橫滾振蕩仍然存在。目前筆者正在對(duì)光流測(cè)量方法作進(jìn)一步改進(jìn),以便獲得更好的飛行性能。

      參考文獻(xiàn):

      [1] SABO C M,COPE A,GURNY K,et al. Bio-inspired visual navigation for a quadcopter using optic flow[C]. San Diego:AIAA SciTech, 2016.

      [2] SHREE A S, SHARMA R S, BEHERA L, et al. Position based visual control of the hovering quadcopter[C]. Toronto:International Conference on Intelligent Human Computer Interaction,2016.

      [3] MOISéS L, IVáN S, CABALLEROGIL P. UAV-based rescue system for emergency situations[M]. New York:Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence,Springer International Publishing, 2016.

      [4] Jeonghoon K,Yunsick S. Autonomous UAV flight control for GPS-based navigation[J]. ?IEEE Access, 2018,6:37947-37955.

      [5] ZHU H,YUAN S,SHEN Q. Vision/GPS-based docking control for the UAV autonomous aerial refueling[C]. Nanjing:IEEE Conference on Guidance, Navigation & Control Conference,2017.

      [6] 黃艷虎,陳家裕,陳倍昌,等. 基于GPS的四旋翼飛行器定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. ?電腦知識(shí)與技術(shù), 2016, 12(8):205-206.

      [7] 孫瑤,王磊,王延召,等. 基于PSO-KNN的WiFi-RSSI指紋算法的四旋翼室內(nèi)定位[J]. 無線互聯(lián)科技, 2018(3): 117-118.

      [8] 王清鵬. 基于MEMS的四旋翼飛行器通信與導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 沈陽:沈陽理工大學(xué),2016.

      [9] 鄧一民. 多旋翼無人機(jī)光流/慣性組合導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 南京:南京航空航天大學(xué),2016

      [10] ZHANG L,XIONG Z,LAI J, et al. Optical flow-aided navigation for UAV: a novel information fusion of integrated MEMS navigation system[J]. ?Optik-International Journal for Light and Electron Optics, 2016, 127(1):447-451.

      [11] DENUELLE A,STRYDOM R, SRINIVASAN M V. Snapshot-based control of UAS hover in outdoor environments[C]. Zhuhai:IEEE International Conference on Robotics & Biomimetics, 2015.

      [12] MIAO J,HUANG T Z,ZHOU X,et al. Image segmentation based on an active contour model of partial image restoration with local cosine fitting energy[J]. ?Information Sciences, 2018:52-71.

      [13] THOMAS J,WELDE J,LOIANNO G,et al. Autonomous flight for detection, localization, and tracking of moving targets with a small quadrotor[J]. ?IEEE Robotics & Automation Letters, 2017, 99:1.

      [14] ZHOU J,ZHAO X,CHENG X,et al. Optical flow-based optimization method of vehicle motion estimation[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2016:65-69.

      [15] KUMAR P,KUMAR S,RAMAN B. A fractional order variational model for the robust estimation of optical flow from image sequences[J]. Optik-International Journal for Light and Electron Optics, 2016,127(20):8710-8727.

      [16] 劉夢(mèng)瑤,王巖,郭雷. 6-DOF motion estimation using optical flow based on dual cameras[J]. 中南大學(xué)學(xué)報(bào):英文版,2017,24(2):459-466.

      [17] 楊亞東. 光流法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的理論與應(yīng)用[J]. 電子設(shè)計(jì)工程,2013,21(5):24-26.

      [18] 和世熙,張聰炫. 基于直線與端點(diǎn)光流對(duì)應(yīng)的剛體三維運(yùn)動(dòng)測(cè)量與輪廓重建[J]. 南昌航空大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2016,30(3):23-30.

      [19] 潘日萍,黃文君. 基于3DTOF的景深測(cè)量系統(tǒng)的原理研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 太原師范學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2017(4):44-48.

      [20] 牛群峰,曹一帆,王莉,等. 基于TW-TOF的UWB室內(nèi)定位技術(shù)與優(yōu)化算法研究[J]. 自動(dòng)化與儀表, 2018(1):5-9.

      [21] 張棟,焦嵩鳴,劉延泉. 互補(bǔ)濾波和卡爾曼濾波的融合姿態(tài)解算方法[J]. 傳感器與微系統(tǒng),2017, 36(3):62-65.

      [22] 許晶晶,郭培源,董小棟,等. 改進(jìn)互補(bǔ)濾波在六旋翼飛行器中的應(yīng)用[J]. 傳感器與微系統(tǒng),2018,37(1):157-160.

      (責(zé)任編輯:黃 ?。?/p>

      猜你喜歡
      光流
      光流結(jié)合特征提取的室內(nèi)機(jī)器人避障技術(shù)研究*
      融合光流與MARG 傳感器的三維姿態(tài)測(cè)量研究*
      電子器件(2023年5期)2023-11-21 13:07:28
      基于事件相機(jī)的連續(xù)光流估計(jì)
      利用掩膜和單應(yīng)矩陣提高LK光流追蹤效果
      基于改進(jìn)Cycle-GAN的光流無監(jiān)督估計(jì)方法
      基于自適應(yīng)紋理復(fù)雜度的仿生視覺導(dǎo)航方法研究
      基于物理學(xué)的改善粒子圖像測(cè)速穩(wěn)健光流方法研究
      旋翼無人機(jī)單目視覺障礙物徑向光流檢測(cè)法
      基于遮擋修補(bǔ)的TV-L1 光流算法
      一種改進(jìn)的基于全局最小能量泛函光流算法
      淳安县| 黎城县| 新泰市| 阿坝县| 潜江市| 洪雅县| 梁山县| 筠连县| 铜梁县| 太仆寺旗| 于田县| 南宫市| 米林县| 广安市| 武陟县| 周至县| 湄潭县| 额尔古纳市| 嘉定区| 毕节市| 集贤县| 鄄城县| 甘孜| 来安县| 岑溪市| 仁寿县| 佳木斯市| 沁阳市| 额尔古纳市| 渭南市| 延安市| 桃源县| 项城市| 噶尔县| 晋宁县| 英德市| 揭阳市| 天气| 太保市| 平塘县| 丹阳市|