本發(fā)明涉及無人機(jī)技術(shù)及云臺控制技術(shù)，尤其是涉及一種基于圖像角度測算系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

土地是立國之根本，在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中占有十分重要的地位。隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國政府更是迫切需要一種技術(shù)手段能夠精確高效地完成土地信息的采集和繪制。目前我國城鎮(zhèn)土地調(diào)查主要使用第二次全國土地調(diào)查的GIS系統(tǒng)、GPS-RTK系統(tǒng)與慣導(dǎo)組合和光學(xué)全站儀。原有的偵測手段都有靈活機(jī)動性不足、精度不夠和受地形地貌的影響因素，影響土地調(diào)查的效率。

目前軍用無人機(jī)的研發(fā)已經(jīng)逐漸進(jìn)入到了實(shí)戰(zhàn)測試階段，相比于軍用無人機(jī)續(xù)航里程遠(yuǎn)、載荷大、電子對抗性強(qiáng)等特點(diǎn)，民用無人機(jī)要求低空作業(yè)、輕型小型便于操控、價(jià)格低廉、故障損毀后造成的損失較小等特點(diǎn)，因此民用無人機(jī)應(yīng)用于商業(yè)市場上有著廣闊的前景。目前超小型無人機(jī)的機(jī)載云臺系統(tǒng)具有特殊的要求，例如對云臺的體積和重量的限制，以及在應(yīng)對空中復(fù)雜氣流環(huán)境時(shí)需要云臺保持穩(wěn)定的角度和靈活的轉(zhuǎn)動；需要任何載荷能夠根據(jù)遙控指令進(jìn)行調(diào)整或保持一個(gè)特定角度，從而保證任務(wù)載荷進(jìn)行有效地觀測，即需要一種具有慣性姿態(tài)穩(wěn)定的云臺系統(tǒng)。而現(xiàn)有的云臺系統(tǒng)現(xiàn)有云臺往往利用加速度傳感器來檢測姿態(tài)特征，當(dāng)攜帶云臺的無人機(jī)處于加速飛行過程中，加速度計(jì)的輸出將包含機(jī)體加速度信息，則單純利用加速度計(jì)獲得云臺姿態(tài)角將含有較大的誤差。

考慮到土地調(diào)查地形地貌和空中管制等因素，選擇使用無人機(jī)作為云臺的搭載設(shè)備。隨著近年來材料學(xué)和微控制技術(shù)的發(fā)展，無人機(jī)技術(shù)近年來發(fā)展迅速。從飛行方式來看無人機(jī)主要有固定翼、撲翼和多旋翼這三種方式。因固定翼體積較大而撲翼抗風(fēng)能力較弱的原因，多旋翼飛機(jī)因其優(yōu)異的操控性成為目前中短距離無人機(jī)的首選。

在無人機(jī)飛行的過程中需要實(shí)時(shí)的對土地信息進(jìn)行拍照采集，在圖像采集的過程中因其受到風(fēng)力、自身機(jī)身抖動和路徑變更等影響會改變其飛行姿態(tài)，在沒有搭載云臺的情況下所拍攝的圖像會出現(xiàn)嚴(yán)重的對焦模糊的情況對后期的處理造成很大的難度。搭載云臺后會解決圖像不穩(wěn)的情況，但是為了保證根據(jù)像控點(diǎn)測量土地信息的精確度，必須保證攝像頭與土地保持垂直，這樣對云臺控制技術(shù)提出了更高的要求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的MEMS陀螺儀漂移和云臺控制的不足，而提供一種多控制系統(tǒng)融合的云臺實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)及控制方法，解決了小型四旋翼飛機(jī)載荷小的情況下對于攝像頭的穩(wěn)態(tài)控制。通過將MEMS陀螺儀漂移自整定、模糊PID控制與自適應(yīng)卡爾曼濾波的結(jié)合、在線電子攝像模塊對于PID參數(shù)的線下修正，提高了攝像的穩(wěn)定質(zhì)量，降低了圖像后期的處理難度，提高了作業(yè)環(huán)境的復(fù)雜程度。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案是：

一種土地調(diào)查小型無人機(jī)的云臺實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，其特征在于，包含：

云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)、用于調(diào)整無人機(jī)的傾斜角度；

攝像機(jī)、用于獲取地面的圖像信息，并根據(jù)地面上設(shè)置的參考點(diǎn)計(jì)算攝像機(jī)的傾斜角度；

MEMS傳感器、用于獲取無人機(jī)的傾斜角度；

處理器，包括加權(quán)平均模塊及PID算法控制模塊，所述加權(quán)平均模塊對所述MEMS傳感器獲取的無人機(jī)的傾斜角度和攝相機(jī)得到的攝像機(jī)傾斜角度進(jìn)行加權(quán)平均處理得到最終的無人機(jī)傾角；所述PID算法控制模塊將最終的無人機(jī)傾角作為輸入，計(jì)算出所述云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)需要調(diào)整的角度；

以及核心控制器，根據(jù)所述處理器得到的所述云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)需要調(diào)整的角度，控制所述云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整。

所述處理器還包括MEMS漂移自整定模塊以及自適應(yīng)卡爾曼濾波算法模塊，所述MEMS漂移自整定模塊用于消除所述MEMS陀螺儀自身的漂移誤差；所述自適應(yīng)卡爾曼濾波算法模用于對所述MEMS陀螺儀獲取的傾斜角度進(jìn)行濾波去噪處理。

所述處理器還包括電子攝像模塊，該電子攝像模塊對所述對拍攝到的照片基于相控點(diǎn)進(jìn)行角度解算的處理。

所述PID算法控制模塊為模糊PID算法控制模塊。

所述云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)為三軸電機(jī)。

一種土地調(diào)查小型無人機(jī)的云臺實(shí)時(shí)控制方法，其特征在于，步驟為：

S1、在需要測量的區(qū)域標(biāo)定放置參考點(diǎn)，以此作為攝像機(jī)的傾角計(jì)算的參考點(diǎn)；

S2、無人機(jī)升空在垂直地面航拍的過程中攝像機(jī)根據(jù)參考點(diǎn)計(jì)算出其攝像頭的傾斜角度；同時(shí)無人機(jī)輸出MEMS傳感器獲取的無人機(jī)的傾斜角度；

S3、通過MEMS傳感器和攝相機(jī)得到的傾斜角度加權(quán)平均后作為最終的輸出角度輸入到PID算法控制模塊中；

S4、模糊PID算法控制模塊根據(jù)設(shè)定的模糊規(guī)則，計(jì)算出最終的云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)需要調(diào)整的角度；云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)根據(jù)接收的需要調(diào)整的角度信息進(jìn)行調(diào)整。

步驟S2中，還需對MEMS傳感器獲取的無人機(jī)的傾斜角度進(jìn)行卡爾曼濾波處理。

所述云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)為三軸電機(jī)，所述需要調(diào)整的角度信息以PWM信號的形式驅(qū)動所述三軸電機(jī)。

核心控制器首先根據(jù)前一時(shí)刻的角度值算出此時(shí)刻角度偏差變換率，然后將角度偏差和角度偏差變化率作為模糊PID的輸入?yún)?shù)。模糊PID相較于普通PID控制有更快的響應(yīng)速度和較小的系統(tǒng)超調(diào)，相較于其他復(fù)雜的控制算法應(yīng)用于有限硬件資源的效率較高。模糊PID控制器根據(jù)模糊規(guī)則庫制定的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的改變PID控制器的三個(gè)參數(shù)K_P、K_I和K_D。但是小型無人機(jī)飛行時(shí)受到的干擾很大其主要來自于測量干擾和控制干擾，當(dāng)控制系統(tǒng)引入這些未知噪聲后會出現(xiàn)較大的穩(wěn)態(tài)誤差，因此需要加入自適應(yīng)卡爾曼濾波來克服未知噪聲帶來的擾動。當(dāng)模型存在攝動時(shí)，會引起噪聲統(tǒng)計(jì)特性的變化，可以通過噪聲的統(tǒng)計(jì)估值器來對過程噪聲和觀測噪聲的一、二階矩陣進(jìn)行估計(jì)，從而調(diào)整卡爾曼濾波的增益，提高濾波精度。但是云臺系統(tǒng)如果本身存在很大的誤差其自身形成的閉環(huán)系統(tǒng)無法糾正，根據(jù)每幀拍攝的圖像進(jìn)行在線的解算，比較每幅圖片同一特征點(diǎn)的重合度，建立矢量坐標(biāo)系解算出幀與幀之間的重合度誤差，計(jì)算每幅圖像的外方元素，根據(jù)解算的外方元素求得攝像機(jī)與地面垂直偏差的角度。根據(jù)角度誤差大小實(shí)時(shí)更改模糊PID和自適應(yīng)卡爾曼濾波的增益。

有益效果

本發(fā)明使得航拍測量無人機(jī)在飛行姿態(tài)控制和云臺穩(wěn)定控制兩方面都能做到理想的精度要求。特別是加入了獨(dú)特的線上圖像角度測算方法，真正根據(jù)實(shí)際拍攝的圖像特征對云臺進(jìn)行控制，使得無人機(jī)能適應(yīng)多重復(fù)雜環(huán)境；同時(shí)本發(fā)明將模糊PID控制與自適應(yīng)卡爾曼濾波相結(jié)合，可以獲得穩(wěn)定的圖像，從而減輕圖像后期處理的難度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明控制系統(tǒng)原理框圖。

圖2為本發(fā)明控制方法原理框圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明作詳細(xì)說明：

如圖1所示，本發(fā)明一種土地調(diào)查小型無人機(jī)的云臺實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，包含：

云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)、用于調(diào)整無人機(jī)的傾斜角度；

攝像機(jī)、用于獲取地面的圖像信息，并根據(jù)地面上設(shè)置的參考點(diǎn)計(jì)算攝像機(jī)的傾斜角度；

MEMS傳感器、用于獲取無人機(jī)的傾斜角度；

處理器，包括加權(quán)平均模塊、PID算法控制模塊、MEMS漂移自整定模塊、自適應(yīng)卡爾曼濾波算法模塊以及電子攝像模塊，加權(quán)平均模塊對所述MEMS傳感器獲取的無人機(jī)的傾斜角度和攝相機(jī)得到的攝像機(jī)傾斜角度進(jìn)行加權(quán)平均處理得到最終的無人機(jī)傾角；PID算法控制模塊將最終的無人機(jī)傾角作為輸入，計(jì)算出云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)需要調(diào)整的角度；MEMS漂移自整定模塊用于消除MEMS陀螺儀自身的漂移誤差；自適應(yīng)卡爾曼濾波算法模用于對MEMS陀螺儀獲取的傾斜角度進(jìn)行濾波去噪處理；電子攝像模塊對對拍攝到的照片基于相控點(diǎn)進(jìn)行角度解算的處理。

以及核心控制器，根據(jù)所述處理器得到的云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)需要調(diào)整的角度，控制云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整。

PID算法控制模塊為模糊PID算法控制模塊。

云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)為三軸電機(jī)。

一種土地調(diào)查小型無人機(jī)的云臺實(shí)時(shí)控制方法，步驟為：

S1、在需要測量的區(qū)域標(biāo)定放置參考點(diǎn)，以此作為攝像機(jī)的傾角計(jì)算的參考點(diǎn)；

S2、無人機(jī)升空在垂直地面航拍的過程中攝像機(jī)根據(jù)參考點(diǎn)計(jì)算出其攝像頭的傾斜角度；同時(shí)無人機(jī)輸出MEMS傳感器獲取的無人機(jī)的傾斜角度；

S3、通過MEMS傳感器和攝相機(jī)得到的傾斜角度加權(quán)平均后作為最終的輸出角度輸入到PID算法控制模塊中；

S4、模糊PID算法控制模塊根據(jù)設(shè)定的模糊規(guī)則，計(jì)算出最終的云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)需要調(diào)整的角度；云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)根據(jù)接收的需要調(diào)整的角度信息進(jìn)行調(diào)整。

步驟S2中，還需對MEMS傳感器獲取的無人機(jī)的傾斜角度進(jìn)行卡爾曼濾波處理。

云臺三軸驅(qū)動系統(tǒng)為三軸電機(jī)，需要調(diào)整的角度信息以PWM信號的形式驅(qū)動三軸電機(jī)。

實(shí)施例

本發(fā)明控制系統(tǒng)，在無人機(jī)機(jī)架上下方合適的位置安裝可以控制三個(gè)相互垂直方向的無刷電機(jī)，以此為攝像機(jī)搭設(shè)云臺的控制平臺。還需要在無人機(jī)上搭設(shè)最小飛控系統(tǒng)pixhawk，pixhawk自帶MEMS傳感器同時(shí)能夠在一定的程度上穩(wěn)定機(jī)身的平穩(wěn)。

在需要測量的區(qū)域標(biāo)定放置參考點(diǎn)，以此作為單目攝像機(jī)的傾角計(jì)算的參考點(diǎn)。

準(zhǔn)備工作完成后，無人機(jī)升空在垂直地面航拍的過程中單目攝像機(jī)根據(jù)參考點(diǎn)計(jì)算出其攝像頭的傾斜角度，同時(shí)無人機(jī)安裝的pixhawk通過串口輸出無人機(jī)的三個(gè)方向上的加速度、速度和傾斜角度，傾斜角度經(jīng)過卡爾曼濾波減少系統(tǒng)的白色噪聲誤差的影響。

以ARMA擬合建立陀螺儀輸出角度的一階模型為基礎(chǔ)，系統(tǒng)狀態(tài)方程為：

x(k)＝Ax(k-1)+ω(k-1)

系統(tǒng)的測量方程為：

y(k)＝Cx(k)+v(k)

濾波估計(jì)方程為：

濾波增益方程為：K(k)＝P₁(k)C^T[CP₁(k)C^T+R(k)]^-1

均方預(yù)測誤差：P₁(k)＝AP(k-1)A^T+Q(k-1)

均方濾波誤差：P(k)＝P₁(k)-K(k)CP₁(k)

其中Q(k)＝E[ω(k)ω(k)^T]，R(k)＝E[v(k)v(k)^T]，ω(k),v(k)都是白噪聲。

將MEMS陀螺儀輸出的角度經(jīng)過AD采樣后輸入至處理器中，從而得到系統(tǒng)的測量值y(k)。根據(jù)上述卡爾曼濾波方程計(jì)算各個(gè)參量值，并最終解算出濾波估計(jì)方程中的作為實(shí)際的MEMS陀螺儀輸出的角度值。

通過MEMS傳感器和單目攝相機(jī)得到的傾斜角度加權(quán)平均后作為最終的輸出角度。輸入到模糊PID控制系統(tǒng)中。

使用單向空間后方交會方法計(jì)算出外方元素的三個(gè)參數(shù)：航向傾角、旁向傾角和像片旋角。算法求解過程如下:

(a)在對準(zhǔn)備進(jìn)行航拍的土地上放置四個(gè)控制點(diǎn)地面坐標(biāo)，在外業(yè)測量過程中獲取控制點(diǎn)的地面測量坐標(biāo)，并轉(zhuǎn)化成地面攝影測量坐標(biāo)：

X_S1,Y_S1,Z_S1,X_S2,Y_S2,Z_S2,X_S3,Y_S3,Z_S3,X_S4,Y_S4,Z_S4。

(b)從攝影資料中查取像片比例尺m，平均航高H，內(nèi)方位元素?cái)z影機(jī)主距f。

(c)測量控制點(diǎn)的像點(diǎn)坐標(biāo)：在拍攝的圖片中根據(jù)像素計(jì)算出像點(diǎn)坐標(biāo)x、y。

(d)確定未知數(shù)的初始值：在豎直攝影的情況下角元素初始值為線元素初始值Z_S0＝H＝mf，

(e)將上一步得到的初始值帶入R矩陣，計(jì)算其各個(gè)參數(shù)

b₁＝cosωsinκ

b₂＝cosωcosκ

b₃＝-sinω

(f)根據(jù)上一步計(jì)算得到的各個(gè)參數(shù)帶入共線方程中計(jì)算得到x₀和y₀。

共線方程為：

$x=-f\frac{a_1(X-X_S)+b_1(Y-Y_S)+c_1(Z-Z_S)}{a_3(X-X_S)+b_3(Y-Y_S)+c_3(Z-Z_S)}$

$y=-f\frac{a_2(X-X_S)+b_2(Y-Y_S)+c_2(Z-Z_S)}{a_3(X-X_S)+b_3(Y-Y_S)+c_3(Z-Z_S)}$

(g)計(jì)算A矩陣，其中

$\frac{\∂x}{\∂X_S}=\frac{1}{\stackrel{\‾}{z}}(a_{1}f+a_{3}x),\frac{\∂x}{\∂Y_S}=\frac{1}{\stackrel{\‾}{z}}(b_{1}f+b_{3}x)$

$\frac{\∂x}{\∂\mathrm{\ω}}=-fsin\mathrm{\κ}-\frac{x}{f}(xsin\mathrm{\κ}+ycos\mathrm{\κ}),\frac{\∂x}{\∂\mathrm{\κ}}=y$

$\frac{\∂y}{\∂X_S}=\frac{1}{\stackrel{\‾}{z}}(a_{2}f+a_{3}y),\frac{\∂y}{\∂Y_S}=\frac{1}{\stackrel{\‾}{z}}(b_{2}f+b_{3}y)$

$\frac{\∂y}{\∂\mathrm{\ω}}=-fcos\mathrm{\κ}-\frac{x}{f}(xsin\mathrm{\κ}+ycos\mathrm{\κ}),\frac{\∂x}{\∂\mathrm{\κ}}=-x$

$\stackrel{\‾}{z}=a_3(X-X_S)+b_3(Y-Y_S)+c_3(Z-Z_S)$

(h)根據(jù)平差最小二乘法計(jì)算和上一步計(jì)算出的A矩陣，計(jì)算出近似值的改正數(shù)矩陣：

X_S＝X₀+dX_S

Y_S＝Y(jié)₀+dY_S

Z_S＝Z₀+dZ_S

ω＝ω₀+dω

κ＝κ₀+dκ

(i)判斷矩陣A中的參數(shù)是否滿足要求，如果滿足要求則結(jié)束，如果不滿足要求則根據(jù)上面計(jì)算得到的X_S,Y_S,Z_S,ω,κ，帶入到R矩陣中各個(gè)參數(shù)重復(fù)(d)-(i)步驟。

模糊PID控制系統(tǒng)根據(jù)之前制定的模糊規(guī)則，計(jì)算出最終3個(gè)無刷電機(jī)需要調(diào)整的角度，以PWM信號的形式驅(qū)動云臺上的三軸電機(jī)。

根據(jù)攝影測量和卡爾曼濾波計(jì)算得到的兩個(gè)角度值，計(jì)算兩個(gè)角度的平均值作為模糊PID的控制輸入。

給定角度減去測量角度得到誤差絕對值|E|和誤差變化絕對值|Ec|，|Ec|的模糊集合作為輸入語言變量，將Kp，Ki，Kd的模糊集合作為輸出語言變量。輸入、輸出語言變量的語言值分為“大(L)”、“中(M)”、“小(S)”三個(gè)等級：

(1)當(dāng)誤差絕對值|E|較大時(shí)，為加快系統(tǒng)響應(yīng)速度，應(yīng)取較大的Kp；同時(shí)為了避免系統(tǒng)在初始時(shí)，由于誤差的瞬時(shí)增大可能出現(xiàn)的微分飽和而使控制作用超出允許的范圍，此時(shí)，應(yīng)取較小的Kd。同時(shí)，為了防止系統(tǒng)響應(yīng)出現(xiàn)較大的超調(diào)，產(chǎn)生積分飽和，對積分作用應(yīng)加以限制，所以，此時(shí)應(yīng)取Ki＝0。

(2)當(dāng)誤差|E|適中時(shí)，為使系統(tǒng)具有較小的超調(diào)，應(yīng)取稍小的Kp；此時(shí)Kd的取值對系統(tǒng)的影響較大，所以Kd的值要大小適中，以保證系統(tǒng)的響應(yīng)速度。同時(shí)，可增加一些積分對控制的作用，Ki太大，易造成積分飽和，太小不能加快系統(tǒng)響應(yīng)速度，所以Ki取值要適當(dāng)。

(3)當(dāng)誤差|E|較小時(shí)，為使系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)態(tài)性能，應(yīng)取較大的Kp、Ki；同時(shí)為避免系統(tǒng)在設(shè)定值附近產(chǎn)生振蕩，Kd值的選擇非常重要。一般情況下：當(dāng)|E|較小時(shí)，Kd可取大些，當(dāng)|E|變大時(shí)，Kd可取小些。

下表為基于以上分析和語言變量的定義總結(jié)出的Kp、Ki、Kd的自調(diào)整規(guī)則：

表1

表2

表3

系統(tǒng)某時(shí)刻誤差、誤差變化率的絕對值|E|、|Ec|已知，現(xiàn)在根據(jù)|E|、|Ec|要求PID調(diào)節(jié)器的Kp、Ki、Kd。以求Kp為例說明推理方法。

根據(jù)表1，可將每條Kp調(diào)整規(guī)則寫出來，如第一條可寫為：

R₁:if|E|＝L and|EC|＝L then K_p＝M

該規(guī)則隸屬度的計(jì)算方法為：

μ_kPi(c_p)＝μ_LE(|E|)∧μ_LEC(|EC|)

同理，可求出關(guān)于Kp的其他所有規(guī)則的隸屬度μK_pi(c_p)(i＝1，2，...，n)，其中，n為有關(guān)Kp的所有規(guī)則的條數(shù)，為第i條規(guī)則中Kp所取模糊集合的中心值。假定系統(tǒng)在某時(shí)刻誤差、誤差變化率的絕對值|E|、|EC|已知，Kp的計(jì)算公式為：

$K_P=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\left({\mathrm{\μ}}_{K_{Pi}}\right(c_p)\×c_{pi})}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{K_{Pi}}\left(c_p\right)}$

同理，可得到Ki、Kd計(jì)算公式，如下(其中，m、l分別為有關(guān)Ki、Kd的所有規(guī)則的條數(shù)。)：

$K_I=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}\left({\mathrm{\μ}}_{K_{Ii}}\right(d_I)\×d_I)}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{K_{Ii}}\left(d_I\right)}$

$K_D=\frac{\underset{i=1}{\overset{l}{\Σ}}\left({\mathrm{\μ}}_{K_{Di}}\right(g_D)\×g_{Di})}{\underset{i=1}{\overset{l}{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{K_{Di}}\left(g_D\right)}$

從上面兩個(gè)公式中可以看出，Kp、Ki、Kd與誤差|E|、|EC|之間建立了一種函數(shù)關(guān)系，滿足了系統(tǒng)在不同的E、EC狀態(tài)下對PID控制參數(shù)的不同要求。

在云臺不斷調(diào)整姿態(tài)的過程中其輸出角度不斷變化，因?yàn)楝F(xiàn)有的MEMS陀螺儀有自身的漂移誤差造成測量并不準(zhǔn)確。通過航拍攝像和對MEMS陀螺儀卡爾曼濾波減小漂移誤差對系統(tǒng)的影響，最后將角度平均值輸入模糊PID控制器對云臺進(jìn)行控制。