SLAM的主题材料被以为是赶尽杀绝的

当激光或声纳等距离传感器被用来营造小的静态情形的二维地图时,SLAM的主题素材被以为是化解的。但是,对于动态,复杂和常见的条件,使用视觉作为唯一的外界传感器,SLAM是三个欢蹦乱跳的钻探领域。

 

率先有个别是简要介绍

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移动机器人的独立自己作主导航难点分为四个首要方面:定位,建图和路线设计。

作者:解洪文

    定位富含以合适的主意明确机器人在条件中的当前态度。

导语

趁着这两日几年机器人、无人驾驶飞机、无人驾车、VLacrosse/APAJERO的可以,SLAM技能也为大家熟练,被感到是那个领域的关键技巧之一。本文对SLAM本领及其发展进行简介,剖判视觉SLAM系统的关键难点以及在实质上选择中的难题,并对SLAM的前景进展展望。

    建图将境况的有的侦察结果整合到三个统一的模子中。

1. SLAM技术

SLAM(Simultaneous Localization and
Mapping),同步定位与地图塑造,最初在机器人领域建议,它指的是:机器人从未知碰着的不解地点出发,在运动进程中经过重新观看到的意况特色定位自个儿地方和势态,再依赖本身地方构建周围情形的增量式地图,从而达到同不平日候一定和地图创设的目标。由于SLAM的首要性学术价值和利用价值,长久以来都被以为是贯彻全自己作主移动机器人的关键本领。

如下图,通俗的来讲,SLAM回答三个难题:“笔者在何方?”“笔者周围是怎样?”,就好似人到了一个生分意况中平等,SLAM试图要化解的正是回复出观望者本身和左近处境的相对空间关系,“作者在何方”对应的就是定位难题,而“作者周边是如何”对应的即是建图难题,给出周围意况的三个陈诉。回答了这一个难题,其实就形成了对本人和周边情形的上空认识。有了那几个基础,就足以进行路线设计去达要去的目标地,在此进度中还亟需及时的检查评定躲避境遇的障碍物,有限帮助运维安全。

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    路线设计鲜明了地图中通过情状开展导航的特等路线。

2. SLAM提升简单介绍

自打上世纪80年份SLAM概念的建议到明天,SLAM技艺已经度过了30多年的历史。SLAM系统应用的传感器在不停开展,从早先时期的声呐,到新兴的2D/3D激光雷达,再到单目、双目、LacrosseGBD、ToF等种种相机,以及与惯性测量单元IMU等传感器的同舟共济;SLAM的算法也从开端的依附滤波器的法门(EKF、PF等)向基于优化的章程转变,技巧框架也从开端的单一线程向多线程演进。下边介绍那个经过中一些代表性的SLAM技艺。

(1)激光雷达SLAM发展

依赖激光雷达的SLAM(Lidar
SLAM)选用2D或3D激光雷达(也叫单线或多线激光雷达),如下图所示。在房内机器人(如扫地机器人)上,一般选拔2D激光雷达,在无人开车领域,一般选取3D激光雷达。

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激光雷达的独到之处是度量准确,能够比较精准的提供角度和离开消息,能够直达<1°的角度精度以及cm品级的测距精度,扫描范围广(日常能够覆盖平面内270°以上的限定),况且故事扫描振镜式的固态激光雷达(如Sick、Hokuyo等)能够直达较高的多寡刷新率(20Hz以上),基本满足了实时操作的急需;弱点是价格相比较值钱(如今市道上相比较便利的教条旋转式单线激光雷达也得几千元),安装配备对组织有供给(供给扫描平面无遮挡)。

激光雷达SLAM建构的地图平日使用占领栅格地图(Ocupanccy
Grid)表示,各类栅格以可能率的方式表示被占领的可能率,存储特别紧密,非常吻合于实行路线设计。

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现任Udacity创办者COO、前Google副总监、Google无人车领导者塞BathTyneThrun大神(下图)在她二零零七年的杰出小说《Probabilistic
罗布otics》一书中详尽演讲了采用2D激光雷达基于可能率方法实行地图构建和定位的辩白功底,并演说了依据RBPF粒子滤波器的法斯特SLAM方法,成为新生2D激光雷达建图的专门的工作措施之一威斯他霉素apping[1][2]的基础,该算法也被合併到机器人操作系统(罗布ot
Operation System,ROS)中。

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2013年,文献[3]对ROS中的三种2D
SLAM的算法赫克托SLAM,KartoSLAM,CoreSLAM,LagoSLAM和阿奇霉素apping做了相比评估,读者可前往细看。

二零一五年,Google开源其激光雷达SLAM算法库Cartographer[4],它立异了维生霉素apping总结复杂,未有实用管理闭环的毛病,选用SubMap和Scan
Match的妄图创设地图,能够使得管理闭环,达到了较好的功用。

(2)视觉SLAM发展

相对来讲于激光雷达,作为视觉SLAM传感器的相机尤其便于、轻便,并且各市可得(如大家都用的手提式有线话机上都配有录制头),另外图像能提供更为助长的消息,特征区分度越来越高,短处是图像消息的实时管理须求极高的测算技艺。幸运的是随着总括硬件的技术进步,在MiniPC和嵌入式设备,以至移动道具上运营实时的视觉SLAM已经成为了大概。

视觉SLAM使用的传感器近些日子首要有单目相机、双目相机、SportageGBD相机三种,在那之中卡宴GBD相机的吃水音信有经过结构光原理总计的(如Kinect1代),也可能有经过投射红外pattern并采用双目红外相机来测算的(如IntelRealSense
安德拉200),也会有通过TOF相机完毕的(如Kinect2代),对顾客来说,这几个项指标SportageGBD都足以输出奔驰G级GB图像和Depth图像。

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今世盛行的视觉SLAM系统大概能够分成前端和后端,如下图所示。前端完毕数据涉嫌,也就是VO(视觉里程计),研讨帧与帧之间转移关系,主要达成实时的位姿追踪,对输入的图像举行拍卖,计算姿态变化,同不经常候也检查评定并管理闭环,当有IMU新闻时,也足以涉足融合总结(视觉惯性里程计VIO的做法);后端重要对前边二个的出口结果开展优化,利用滤波理论(EKF、PF等)大概优化理论举行树或图的优化,得到最优的位姿估算和地图。

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采用滤波器的SLAM,如下图(a),测度n时刻的照相飞机地方姿Tn须要运用地图中负有路标的新闻,何况每帧都急需更新这么些路标的状态,随着新的路标的不只有投入,状态矩阵的范围进步快捷,导致总计和求解耗时尤其严重,因而不对路长日子大场所包车型客车操作;而接纳优化算法的SLAM,如下图(b),常常结合关键帧使用,估量n时刻的照相飞机地方姿Tn能够使用一切地图的一个子集,无需在每幅图像都更新鸿基土地资金财产图数据,因而当代相比较成功的实时SLAM系统大都采用优化的艺术。

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上面介绍视觉SLAM发展历程中多少个相比有代表性的SLAM系统开展介绍:

MonoSLAM[5]是二〇〇五年由Davison
等费用的第三个成功基于单目摄像头的纯视觉SLAM
系统。MonoSLAM使用了扩展Carl曼滤波,它的事态由相机械运输动参数和富有三个维度点地方构成,
每一每日的照相机方位均隐含三个可能率偏差,每一个三个维度点地方也蕴藏八个可能率偏差,
能够用三个三个维度椭球表示, 椭球核心为预计值,
椭球体量表明不分明程度(如下图所示),在此可能率模型下,
场景点投影至图像的形象为一个投影概率椭圆。MonoSLAM
为每帧图像中收取Shi-汤姆asi角点[6], 在投影椭圆中主动搜索(active
search)[7]特征点相称。由于将三个维度点地点参加推断的状态变量中,则每有时刻的估摸复杂度为O(n3)
, 由此不得不管理几百个点的小场所。

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同年,Davison在Oxford的师父Murray和克莱因发表了实时SLAM系统PTAM(Parallel
Tracking and
Mapping)[8]并开源(如下图),它是第一个基于关键帧BA的单目视觉SLAM 系统,
随后在二〇〇八年移植到手提式有线电话机端上[9]。PTAM在架设上做出了翻新的设计,它将姿态追踪(Tracking)和建图(Mapping)多少个线程分开并行实行,那在当时是二个创举,第二遍让大家感到对地图的优化能够组合到实时总计中,并且整个系统能够跑起来。这种设计为后来的实时SLAM(如ORB-SLAM)所模拟,成为了当代SLAM系统的标配。具体来说,姿态追踪线程不变地图,只是利用已知地图来不慢跟踪;而建图线程潜心于地图的确立、维护和换代。即便建设构造地图线程耗费时间稍长,姿态追踪线程照旧有地图能够追踪(假如设备还在已建成的地形图范围内)。别的,PTAM还完成屏弃重一贯的安排,假使成功相配点(Inliers)数相差(如因图像模糊、火速移动等)形成追踪失利时,则始于重一直[10]——将近年来帧与已有关键帧的缩略图实行相比,接纳最相似的关键帧作为当前帧方位的展望。

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2012年,Newcombe 等人提出了单目DTAM 系统[11],
其最掌握的性子是能实时苏醒情形三个维度模型(如下图)。基于三个维度模型,DTAM
既可以允许A帕杰罗应用中的虚构物体与场景产生物理碰撞,又能保险在特点缺点和失误、图像模糊等意况下平静地一向跟踪。DTAM选拔逆深度(Inverse
Depth)[12]措施发挥深度。如下图,DTAM将解空间离散为M×N×S
的三个维度网格,当中M×
N为图像分辨率,S为逆深度分辨率,采纳直接法构造能量函数进行优化求解。DTAM
对特色缺点和失误、图像模糊有很好的鲁棒性,但鉴于DTAM
为种种像素都恢复生机稠密的深度图,
而且选拔全局优化,因而计算量非常的大,固然采取GPU 加快,
模型的扩充效能依然异常低。

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二零一三年,TUM机器视觉组的Engel
等人建议了一套相同也是基于直接法的视觉里程计(visual odometry,
VO)系统,该种类2015年扩大为视觉SLAM
系统LSD-SLAM[13],并开源了代码。与DTAM比较,LSD-SLAM
仅恢复生机半稠密深度图(如下图),且每种像素深度独立总括,
因而能达到规定的规范异常高的总结效用。LSD-SLAM
采纳关键帧表达场景,每种首要帧K包涵图像
Ik、逆深度图Dk和逆深度的方差Vk。系统一旦每种像素x的逆深度值服从高斯分布N(Dk
(x),Vk (x))。LSD-SLAM
的前台线程采用直接法计算当前帧t与第一帧k之间相对运动,后台线程对入眼帧中每种半密布抽出的像素点x(梯度明显区域),
在It中沿极线寻觅Ik (x)的对应点,
获得新的逆深度观测值及其方差,然后利用EKF更新Dk和Vk
。LSD-SLAM选拔位姿图优化来关闭回环和管理大条件场景。二〇一五年,Engel等人对LSD-SLAM实行了职能举行,使其能够协助双目相机[14]和全景相机[15]。

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2014年,圣地亚哥高校机器人感知组的Forster等人提议开源的SVO系统[16],该系统对荒疏的性状块使用直接法配准(Sparse
Model-based Image
Alignment),获取相飞机地点姿,随后依照光度不改变若是协会优化方程对预测的特点位置张开优化(Feature
Alignment),最终对位姿和组织举办优化(Motion-only BA和Structure-only
BA),而在深度臆想方面,构造深度滤波器,接纳二个非常的贝叶斯网络[17]对纵深拓宽翻新。SVO的八个崛起亮点正是速度快,由于选拔了疏散的图像块,何况无需进行特色描述子的测度,因此它能够落成相当高的快慢(小编在无人驾驶飞机的嵌入式ARM
Cortex A9
4核1.6Ghz管理器平台上得以达到规定的规范55fps的速度),不过SVO劣点也很扎眼,它从未思考重一向和闭环,不算是三个一体化意义上的SLAM系统,错失后基本就挂了,并且它的Depth
Filter收敛不快,结果严重地依赖于正确的位姿估算;二零一五年,Forster对SVO进行勘误,变成SVO2.0[18]本子,新的版本做出了比相当大的精雕细琢,扩张了边缘的追踪,而且思念了IMU的活动先验新闻,协理大视场角相机(如鱼眼相机和反射式全景相机)和多相机系统,该系统当下也开源了可举办版本[19];值得一说的是,Foster对VIO的答辩也扩充了详细的推理,相关的文献[20]改为持续SLAM融入IMU系统的理论指点,如前边的Visual
Inertial ORBSLAM等系统。

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二零一六年,Mur-Artal
等建议了开源的单目ORB-SLAM[21],并于二零一四年扩充为支撑双目和LX570GBD传感器的ORB-SLAM2[22],它是时下支撑传感器最全且质量最佳的视觉SLAM系统之一,也是具备在KITTI数据集上提交结果的开源系统中排行最靠前的二个[23]。ORB-SLAM
两次三番了PTAM
的算法框架,扩展了单独的缠绕检验线程,并对框架中的大多数零部件都做了革新,归纳起来首要有以下几点:1)ORB-SLAM追踪、建图、重平昔和环绕检查实验各样环节都施用了统一的ORB
特征[24],使得构建的地图能够保存载入重复使用;2)得益于共视图(convisibility
graph)的选用,将追踪和建图操作聚集在叁个有个别互见区域中,使其能够不正视于全体地图的深浅,能够完结大规模场景的实时操作;3)选取统一的BoW词袋模型进行重一向和闭环检查测量检验,何况创建索引来提最高人民法院测速度;4)立异了PTAM只可以手工业选用从平面场景开始化的阙如,提出基于模型选拔的新的自发性鲁棒的类别最早化计策,允许从平面或非平面场景可信地自动早先化。后来,Mur-Artal又将系统开展了进展,形成了众志成城IMU新闻的Visual
Inertial
ORB-SLAM[25],采用了Foster的论文[]提议的预积分的艺术,对IMU的初步化进程和与视觉信息的一路优化做了阐释。

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二〇一六年,LSD-SLAM的我,TUM机器视觉组的Engel等人又提议了DSO系统[26]。该种类是一种新的依照间接法和荒疏法的视觉里程计,它将最小化光度标称误差模型和模型参数联合优化措施相结合。为了满意实时性,不对图像进行光滑管理,而是对整个图像均匀采集样品。DSO不实行关键点检查测量检验和特点描述子总结,而是在一切图像内采集样品具有强度梯度的像素点,富含珍珠白墙壁上的边缘和强度平滑变化的像素点。何况,DSO建议了总体的灯的亮光标定方法,思量了暴露时间,透镜晕影和非线性响应函数的影响。该系统在TUM
monoVO、EuRoC
MAV和ICL-NUIM四个数据集上举办了测量检验,到达了异常高的追踪精度和鲁棒性。

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二〇一七年,Hong Kong科学和技术高校的沈绍劼先生课题组提议了融合IMU和视觉音讯的VINS系统[27],同不平时候开源手提式有线话机和Linux八个本子的代码,那是第2个一贯开源手提式有线电话机平台代码的视觉IMU融合SLAM系统。那些种类能够运作在iOS设备上,为手提式有线电话机端的加强现实应用提供规范的一直成效,同期该类别也在选用在了无人驾驶飞机调控上,并获取了较好的职能。VINS-Mobile使用滑动窗口优化措施,选拔四元数姿态的不二等秘书诀成就视觉和IMU融入,并包蕴基于BoW的闭环检验模块,累计零值误差通过全局位姿图获得实时改进。

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最早,定位和建图是独自行研制究的,后来认知到它们是正视的。在外界蒙受中,在动态境遇中,在显着特征太多或非常少的情况中,在广大情形中,在摄像机的不牢固移动时期以及部分或完全遮挡传感器爆发时,许多视觉SLAM系统会退步。

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第一盘部介绍了SLAM中的传感器

传感器能够感知并获取来自周边世界的要素的衡量结果。分为外界传感器和本体感应传感器。

在外界传感器中,比方:声纳,射程激光,照相机和全球定位系统(GPS)

症结:嘈杂的,范围本领轻松,激光传感器和声纳在高度混乱的情状中或在辨认物体方面不适用,昂贵,沉重,由大件设备组成,使得它们难以用于机运载飞机器人或类人机器人。GPS传感器在窄小的街道(城市峡谷),水下,别的星球上效果与利益倒霉,有的时候在房内不可用。

可取:激光传感器和声纳允许标准和那三个密集的情形结构音讯。

本体感应传感器允许实体获得速度,地点变动和加速度等度量结果。

特点:固有的噪声,它们不可能直接准确预计实体的岗位,因为八花九裂是储存的。

其三部分单目SLAM的短处

无尽视觉SLAM系统在探究情形时(恐怕在视觉复杂的蒙受中全然退步)遭受大量积累抽样误差,那致使对机器人地方的预计区别样以及完全不协和的地形图。
存在多个重大缘由:

(1)首先,一般感到摄像机械运输动平缓,何况分明特征的外观会一致,但总的看那是不得法的。上述假使与确定特色检查评定器的选料以及使用的拾叁分才能中度相关。由于传感器的短平快移动(举个例子,由孙国文动或高速方向改动),当拍片具备小纹理的图像或是因为传感器的急忙移动而歪曲时,那引起照相飞机地点置的不可信赖赖。在自然水准上缓和那几个难题的一种艺术是应用关键帧或许解析实时视觉追踪难点。

(2)其次,大许多商讨者假定探求的条件是板上钉钉的,只包蕴静态的和刚性的因素;当先50%情状都包涵移动中的人物和实体。
如果不考虑那点,移动的成分将会挑起错误的相配,从而在全部种类中爆发不可预感的错误。

(3)最终,世界在视觉上是再一次的。
有多数近乎的纹路,举例重复建筑成分,叶子和砖或石头的墙壁。
在都市户外遭受中也会并发局地实体,如交通讯号。
那使得很难分辨从前研究过的地带,也麻烦在周边的土地上开展SLAM。

第四有个别,描述了能够被提取的显明特点的品类以及用于落实对图像大概面临的种种调换的不改变性的汇报符。

断定特征:描述的是(二维)图像上的区域。
路标:是由3D地方和外观消息描述的现实世界中的三个地方。

最轻便定位的总之特征是由人工路标发生的风味。那一个路标是有意增添到情状中的,目的在于作为导航的帮扶。

贰个高水平的特色具有以下特征:它必需是便于提取,正确的,而且对旋转,平移,缩放和光线变化不改变。

显著特征提取进程由八个品级组成:质量评定和陈述。

检测满含管理图像以获取大批量鲜明的因素。

陈说在于基于图像中的视觉外观来营造特征向量,描述符对地点和自由化变化的不改变性将允许革新图像匹配和数码融入进程的功能

有雅量的驾驭特色检验器,如:SIFT(尺度不改变特征转变):丰裕记挂了在图像的更改进程中出现的普照,尺度,旋调换化,但是计算量相当大,普通Computer的CPU不能够实时的测算SIFT特征。需求利用GPU。

FAST特征未有描述子,计算异常的快。ORB特征点是时下的这种方案,创新了FAST检查评定子不持有方向性的标题,并动用了进度非常的慢的二进制描述子B酷威IEF,使全部图像特征提取的环节速度加速了。

选取要利用的表征的门类在一点都不小程度上取决于机器人将在专门的学问的遭逢。

第五局部:涉及图像相称和数据涉嫌难题。

特征相称:明确当前观望的路标与此前看来的路标之间的附和关系。通过图像与图像、图像与地图之间的描述子实行规范相配,大家得认为延续的神态估量,优化等操作缓慢解决大气担当。

图像的特点相配化解了SLAM
中的数据涉嫌难题。相称本领可以分为两类:短基线和长基线。

基线是相隔八个照相机的光学焦点(用于捕获一对图像)的线条。

对此短基线的附和关系,主要的是要考虑区域的尺码以及查找区域的尺寸,不然会出现谬误。短基线的缺欠在于计算量大何况对噪音特别敏锐,举例对图像坐标的不当衡量将导致分裂意见之间相距变小。
但是,能够经过录像种类对相应的风味进行标准的追踪。 

      
使用长基线时,图像在尺寸或然视角方面显示出比较大的更改,那致使图像中的贰个点运动到另一图像中的任何职分。这会发生二个劳苦的关系难题。叁个点邻域的点被视点和光照的更换所扭曲,並且相关性措施不能够赢得好的结果。特征相配的最简易的方式是“暴力相称”(对自由两幅图像都做二遍特征匹配)依照正确相配的数目,鲜明哪两幅图像存在涉嫌。分明这种思路比相当粗大燥,劣势可想而知。

对此回环检查评定有二种思路:A、基于里程计的几何关联,不能够在积累固有误差非常大时专门的职业。B、基于外观:仅依据两幅图像之间的相似性鲜明回环检查测量检验关系。摆脱了积存基值误差,成为了明日的主流做法。                               

在根据外观的环绕检验算法中,核心难题是:如何总结图像间的相似性。图像能够代表成矩阵,矩阵直接相减的正确率和召回率比较不佳,大概出现多量的“假正”和“假负”的景色。所以针对某种特定的算法,大家统计它在有个别数据集上的TP,TN,FP,FN的次数,然后计算精确率和召回率。在缠绕质量评定中,更赞成于把参数设置更严峻一些,或然在检测之后加上回环检查实验的步调。

第六有个别详细回想了减轻视觉SLAM难题的比不上如式,并探究了各种方法的短处和长处。

缓慢解决视觉SLAM难题的技术能够分成三类:

(a)基于滤波的经文模型

(b)采取增量格局利用结构引力学的手艺

(c)仿生手艺

典故滤波的卓绝模型,当中最杰出的正是Mono
SLAM,以扩大Carl曼为后端,追踪前端十一分疏散的特征点,以相机的此时此刻境况和全数路标点为状态量,更新其均值和方差。

破绽:应用场景窄,路标数量少于,疏弃特征点轻便错过。以后对它的支付已经甘休,有更先进的反驳和编制程序工具。

接纳增量格局使用结构重力学的本事:运动构图能够从一雨后冬笋图像中总括场景的3D结议和录像头地点。SfM算法通过在此时此刻帧中提取分明特色匹配并拓宽非线性优化,来降低重映射引用误差。SfM对摄像头的定位精度高,但是不自然能产生相容地图。PTAM基于关键帧,把第一帧串起来,然后优化其轨道和地图,达成了追踪与建图进程的并行化,

第七有的:描述被观望世界的不比如法。

地图分为衡量地图和拓扑地图。

心胸地图强调精确地意味着地图中物体的任务关系,平常分为抛荒与细密地图。

疏散地图是由路标组成的地形图,不是路标的片段能够忽略掉。适用于固定。

密布地图器重于建立模型全数看到的东西,适用于导航。稠密地图平时是按着某种分辨率,由大多小块组成。对于二维地图是有繁多小格子,对于三个维度地图是有过多小方块。每一种小块有:占有,空闲,未知三种情形表明该格是或不是有实体。短处:存款和储蓄消耗大批量上空,大范围衡量地图临时会冒出一致性问题。

拓扑地图:重申地图元素之间的涉及,由节点和边组成,只考虑节点之间的连通性。劣势:不适用于发挥具备复杂结构的地图。怎样对此地图实行剪切变成节点和边,又怎么行使拓扑地图进行导航和路径设计是有待商讨的主题素材。

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