CN108062108A - 一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机及其实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机及其实现方法，结构包括机架、马达组、螺旋桨、电池组、飞控板、机载计算机和通信模块；机载计算机实时采集视觉信号并处理该信号、接收飞控板发送的实时飞行状态参数信息，然后生成决策和智能导航，并发送控制指令至飞控板，机载计算机还通过通信模块对外通信；飞控板接收控制指令，闭环控制马达组，实时调整飞行姿态，采集无人机的实时飞行状态参数信息并发送至机载计算机。本发明立足于自主性，分离了大脑和小脑，以计算机视觉作为对外的主要感知工具，摆脱了对传统各类无人机传感器、遥控手段和数据远程传输收单的严重依赖，因而具备真正的独立智能特性，并在干扰十分严重的环境中自主工作。

Description

一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机及其实现方法

技术领域

本发明涉及无人驾驶飞行器技术领域，具体涉及一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机及其实现方法。

背景技术

多旋翼无人机凭借其优异的机动和起降特性在民用领域得到了广泛的应用，然而无论采用何种动力驱动，现有的诸多无人机普遍采用了载有一定简单自动程序的飞控板作为自控核心；配套姿态、定位和方向传感器；并采用遥控的方式来进行操作，区别是不同飞行器的遥控距离和操作的便利性存在差异。

如专利申请号CN201710488700.3，一种智能无人机控制***，其特征在于，包括智能无人机遥控器和安装在智能无人机上的飞行控制器，所述智能无人机遥控器包括遥控信号发送模块、第一定位模块和控制模块，所述飞行控制器包括遥控信号接收模块、第二定位模块和飞控模块；所述控制模块，用于将用户输入的控制操作转化为飞行操作指令，并通过所述遥控信号发送模块将所述飞行操作指令及所述第一定位模块的位置信息转化为遥控信号并发送给所述飞行控制器；所述飞控模块，用于通过所述遥控信号接收模块接收所述飞行操作指令，控制智能无人机的飞行；所述飞控模块，还用于对所述遥控信号接收模块接收的遥控信号强度进行判断，当所述遥控信号接收模块接收的遥控信号强度低于设定的阈值时，根据所述第一定位模块的位置信息和所述第二定位模块的位置信息，控制所述智能无人机向所述智能无人机遥控器靠近，可以在一定程度上防止无人机失去控制，但智能性十分有限。

专利申请号CN201520394947.5，一种基于多旋翼无人机的变电站智能巡检***，其特征在于：包括多旋翼无人机、飞控板、数据通信模块、地面客户端计算机、报警器、智能导航模块、GPS定位模块、陀螺仪模块、RFID读写模块和数据存储模块，所述主控制器搭载于所述多旋翼无人机，所述主控制器通过所述数据通信模块与所述客户端计算机通信连接，所述报警器与所述客户端计算机连接，所述智能导航模块、GPS定位模块、陀螺仪模块、RFID读写模块及数据存储模块分别与所述主控制器连接，所述数据通信模块包括GSM数据传输模块和无线电通信模块，所述主控制器通过所述GSM数据传输模块及所述无线电通信模块与所述客户端计算机通信连接。该专利仅仅是在传统多旋翼无人机技术的基础上实现了简单的技术应用，由于核心仍为搭载简单处理器的飞控板，不具备自主视觉能力，所以智能性十分有限。

专利申请号CN201510890397.0，一种多无人机协同的高速公路智能巡检***，虽然也搭载了机载机器视觉***实现无人机自主飞行，无需人员操作，实现远距离飞行。但仍然采用了搭载微处理为核心的飞控板作为控制核心，特色是提出了融合GPS定位与图像处理技术的组合导航方法。无法搭载复杂的计算机视觉、自主决策和智能导航算法，自主性能十分有限。

专利申请号CN201620697195.4，一种无人机除冰***，涉及无人机应用技术领域，包括多旋翼无人机，多旋翼无人机的顶部设有摄像头，所述多旋翼无人机底部通过连接机构连接有药剂箱，所述药剂箱内安装有微型直流水泵，药剂箱的底部设有雾化喷头，微型直流水泵与雾化喷头连接，药剂箱的内壁上部设有液位传感器，所述多旋翼无人机的本体内置有微控制器，微控制器分别与微型直流水泵和液位传感器连接，微控制器还连接有无线信号收发器，所述摄像头由2.4G遥控控制，利用无人机作为载具，搭载相关的除冰设备，实现了对电力电线、电力塔、水塔、建筑物、桥梁等高空高危等场景的除冰工作。但其仅仅是在传统无人机的基础上实现了简单的工业应用，且此方法的可靠性有限。

综上所述，由于目前的多旋翼无人机仅能实现目标跟随、自动降落、自动盘旋和简单避障等简单的自动飞行功能，仅仅是对人工遥控作业方式的简单补充或是让操作变得相对简单，对无人机进行操作的主体仍然是人，所以无人机应对飞行过程中遇到的未知障碍和信号干扰(包括遥控和卫星定位信号)、通信***、目标位置移动或消失等突发问题时只能机械的依赖事先输入好的程序，坠机率很高，目前应用于多旋翼无人机领域的机器视觉算法受飞控板计算能力的限制所用算法均比较简单，识别效果有限，且人工遥控操作无人机的效果受机载摄像机构视场、图传和数传设备延迟时间和操作人员的反应速度影响很大，所表现出来的实际效果是无人机反应缓慢，机动性差，不具备机动追击快速移动目标的能力。因而极大地限制了多旋翼无人机在工业和军事领域的应用。

发明内容

为了解决现有多旋翼无人机控制架构的缺陷和不足，本发明公开了一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机及其实现方法。本发明被模仿鸟类以搭载计算机视觉、自主决策和智能导航等算法的机载计算机为带有自主分析和决策能力的大脑；对外发出控制指令和接收飞行器各种信息并与操作人员或其它飞行器进行通信，以机载摄像机作为对外界环境的主要探测工具，以飞控板作为小脑并将与之相连的包括姿态、定位、测速、测高、方向和定位的传统无人机传感器作为辅助感知手段来控制无人机，使用者可以对其直接输入任务程序。

本发明采用的技术方案是：

一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机，包括机架，和安装于机架上的马达组、螺旋桨、电池组、飞控板、机载计算机和通信模块；所述马达组的电力输入端通过电子调速器组与飞控板通信连接，并且输出轴与螺旋桨连接带动螺旋桨旋转；所述机载计算机实时采集视觉信号并处理该信号、接收飞控板发送的实时飞行状态参数信息，然后生成决策和智能导航，并发送控制指令至飞控板，机载计算机还通过通信模块对外通信，发送并接收使用人员或其他无人机的信息；所述飞控板通过数据线与机载计算机通信连接，接收机载计算机发送的控制指令，闭环控制马达组，实时调整飞行姿态；所述飞控板还采集无人机的实时飞行状态参数信息并发送至机载计算机。

机载计算机作为整个无人机的“大脑”与作为“小脑”的飞控板彼此功能独立。

两者之间通过数据线相连和通信，前者向后者发送控制指令；后者向前者发送无人机的各项参数信息，前者负责对外通信、视觉信号的采集与处理、无人机执行任务过程中的各种决策和对无人机的操控。

而飞控板除了采集各种传感器数据、闭环控制马达***外，仅负责具体执行和实现无人机包括自主返航、自主起降、悬停、飞行方向调整、飞行高度调整、电量不足返航和失控返航程序等几种飞行模式算法并实时调整飞行姿态，并向机载计算机实时发送如前所述的无人机的各项参数信息。

以上为本发明保护的核心。

机载计算机不仅仅局限于工业控制计算机，也可以为台式计算机、笔记本电脑、基于英伟达TX系列的微型计算机或高性能嵌入式数据处理***等计算能力很强的计算机***。

作为优选，所述机载计算机通过摄像机组采集视觉信号，所述摄像机组包括用于采集地面图像序列的下置摄像机组和用于采集前方图像序列的水平多目摄像机阵列，所述下置摄像机组和水平多目摄像机阵列设于所述机架上。

本发明的第一种可选方式为：所述飞行状态参数信息包括通过下置激光测距传感器和气压高度传感器采集的当前所处高度信息和通过前置激光测距传感器采集的前方障碍物与无人机之间的距离信息，所述激光测距传感器和前置激光测距传感器设于所述机架上，气压高度传感器集成于飞控板之中或固定于机架上。

本发明的第二种可选方式为：所述飞行状态参数信息包括通过卫星导航传感器组采集的当前所处的位置信息、通过陀螺仪组采集的姿态信息、通过电子罗盘组采集的机头方向信息和通过加速度计组采集的速度与加速度信息的一种或多种结合；

所述卫星导航传感器组、陀螺仪组、电子罗盘组和加速度计组设于所述机架上或集成于飞控板中。

本发明的第三种可选方式为：所述飞行状态参数信息包括通过电量信息和各部件的工作状态信息。

本发明的第四种可选方式为：以上第一种至第四种方式的任意结合。

作为优选，所述飞控板集成嵌入式芯片。

一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机的实现方法，包括如下步骤：

S1、飞控板采集无人机的实时飞行状态参数信息并发送至机载计算机；

S2、机载计算机实时采集包括地面图像序列和前方图像序列的视觉信号，接收飞控板发送的实时飞行状态参数信息，并通过通信模块实时对外通信；

S3、机载计算机生成决策和智能导航，并发送控制指令至飞控板；

S4、飞控板接收控制指令，闭环控制马达组，实时调整飞行姿态。

在步骤S1中，所述飞行状态参数信息包括当前所处高度信息、前方障碍物与无人机之间的距离信息、当前所处的位置信息、姿态信息、方向信息、速度与加速度信息和电量信息和各部件的工作状态信息的几种结合或全部。

在步骤S3中，生成决策的过程包括无人机自身定位以及决策无人机的飞行方向、高度、速度和飞行模式，具体为：

S31、将通过下置摄像机组采集的地面图像序列通过计算机视觉算法计算出当前三维坐标代入自主决策算法；

S32、将通过气压高度传感器采集的当前所处高度的粗略信息、通过下置激光侧距传感器采集的当前所处高度的精确信息、通过电子罗盘组采集的机头方向信息和通过卫星导航传感器组采集的当前所处的位置信息代入自主决策算法；

S33、将通过从当前时刻若干毫秒前的所处坐标序列形成的先验信息代入自主决策算法；

S34、判断当前所处的真实位置并决策无人机的飞行方向、高度、速度和飞行模式。

进一步地，所述计算机视觉算法包括用于对外界环境自主探测的视觉探测算法、用于识别与标定的视觉识别算法、用于跟踪目标的视觉跟踪算法、用于测距的视觉测距算法和用于地图与地形匹配的视觉匹配算法的几种结合或全部。

在步骤S4中，飞控板接收到的控制指令包括自主返航、自主起降、悬停、飞行方向、飞行高度、飞行速度、飞行轨迹、飞行加速度、电量不足返航和失控返航的几种结合或全部。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

相对于传统的多旋翼无人机架构，本发明立足于自主性，分离了大脑和小脑，以计算机视觉作为对外的主要感知工具，摆脱了对传统各类无人机传感器、遥控手段和数据远程传输收单的严重依赖，因而具备真正的独立智能特性，可以执行传统无人机所无法实现的独立工作任务，并在干扰十分严重的环境中自主工作，使用特性、稳定性、对突发情况的应对能力、可靠性和维护性均得到了大幅度提升，此外由于将通讯模块直接与机载计算机直接相连，所以人机通讯层次也得到了巨大的提升，可以直接对其发布任务流程。

本发明可以广泛应用于工业、农业、公安、消防、娱乐和军事等领域。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅表示出了本发明的部分实施例，因此不应看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。

图1是本发明-实施例的结构示意图。

图2是本发明-实施例的***结构框图。

图3是本发明-实施例的功能架构示意图。

图4是本发明-实施例的自身定位算法流程图。

上述附图中，附图标记对应的名称为：

1-机载计算机，2-飞控板、3-通信模块，4-下置摄像机组，5-水平多目摄像机阵列，6-气压高度传感器，7-下置激光测距传感器，8-前置激光测距传感器，9-电子罗盘组，10-卫星导航传感器组，11-机架，12-马达组，13-螺旋桨，14-电池组，15-电子调速器组，16-陀螺仪组，17-加速度计组，18-视觉探测算法，19-视觉识别算法，20-视觉测距算法，21-视觉匹配算法，22-计算机视觉算法，23-自主决策算法，24-智能导航算法，25-数据线，26-闭环控制算法，27-飞行模式算法，28-嵌入式芯片。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。

实施例1

如图1-4所示，一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机，包括机载计算机1、飞控板2、通信模块3、下置摄像机组4、水平多目摄像机阵列4、气压高度传感器6、下置激光测距传感器7、前置激光测距传感器8、电子罗盘组9、卫星导航传感器组10、机架11、马达组12、螺旋桨13、电池组14、电子调速器组15、陀螺仪组16和加速度计组17。

机载计算机1、飞控板2、通信模块3、下置摄像机组4、水平多目摄像机阵列4、气压高度传感器6、下置激光测距传感器7、前置激光测距传感器8、电子罗盘组9、卫星导航传感器组10、马达组12、螺旋桨13、电池组14、电子调速器组15、陀螺仪组16和加速度计组17均设于机架11上。电池组14分别为各模块供电。

其中，各模块在机架的布置位置，在本发明中不做限制。需要注意的是：关于几个位置关系均为相对位置，例如下置和前置。

马达组12的电力输入端通过电子调速器组15与飞控板2通信连接，并且输出轴与螺旋桨连接带动螺旋桨旋转，并且通过电子调速器组15调节马达的转速。

机载计算机1实时采集视觉信号并处理该信号、接收飞控板2发送的实时飞行状态参数信息，然后生成决策和智能导航，并发送控制指令至飞控板2，机载计算机1还通过通信模块对外通信，发送并接收使用人员或其他无人机的信息。

飞控板2通过数据线25与机载计算机1通信连接，接收机载计算机1发送的控制指令，闭环控制马达组12，实时调整飞行姿态；飞控板2还采集无人机的实时飞行状态参数信息并发送至机载计算机。

机载计算机作为整个无人机的“大脑”与作为“小脑”的飞控板彼此功能独立。

两者之间通过数据线相连和通信，前者向后者发送控制指令；后者向前者发送无人机的各项参数信息，对外通信、视觉信号的采集与处理、无人机执行任务过程中的各种决策和对无人机的操控。

而飞控板除了采集各种传感器数据、闭环控制马达***外，仅负责具体执行和实现无人机包括自主返航、自主起降、悬停、飞行方向、飞行高度、飞行速度、飞行轨迹、飞行加速度、电量不足返航和失控返航等几种飞行模式算法并实时调整飞行姿态，并向机载计算机实时发送如前所述的无人机的各项参数信息。

在本实施例中，机载计算机通过摄像机组采集地面图像序列，前方图像序列等视觉信号，地面图像序列通过下置摄像机组4采集，前方图像序列通过水平多目摄像机阵列5采集。

在本实施例中，水平多目摄像机阵列5中摄像机的数量为1到n，下置摄像机组4中摄像机的数量为1到n。

飞行状态参数信息包括当前所处高度信息、前方障碍物与无人机之间的距离信息、当前所处的位置信息、姿态信息、方向信息和速度与加速度信息、电量信息和各部件的工作状态信息。

当前所处高度信息包括所处高度的粗略信息和所处高度的精确信息，其中，所处高度的粗略信息通过气压高度传感器6采集，所处高度的精确信息通过下置激光测距传感器7采集。

前方障碍物与无人机之间的距离信息通过前置激光测距传感器8采集。

当前所处的位置信息通过卫星导航传感器组10采集，卫星导航传感器组10所包含的传感器的数量为1到n。

姿态信息通过陀螺仪组16采集的姿态信息，陀螺仪组16中包含陀螺仪的数量为1到n。

机头方向信息通过电子罗盘组9采集，电子罗盘组9中包含电子罗盘的数量为1到n。

速度与加速度信息通过加速度计组17采集，加速度计组17中加

速度计的数量为1到n。

机载计算机1中计算机的数量为1到2；当2台计算机组合工作时，1台作为主机，另一台作为备用或协同。

飞控板集成嵌入式芯片，芯片的数量为1到3。

本实施例中，飞控板2、陀螺仪组16、气压高度传感器6和加速度计组17等模块可以独立布置于无人机之中，也可以整合在一张电路板中并安装于多旋翼无人机上。电子罗盘组9、卫星导航传感器组10可以独立布置于无人机之中，也可以整合在一个模块之中。

在本实施例中，马达组动力不仅仅局限于纯电动，也包括油电混合动力，因为本发明的核心是控制和对外界环境感知的架构，且由于多数油电混合动力多旋翼无人机的姿态调整仍然靠调节马达组的转速来实现，存在按照本发明进行改装的潜力，所以将本发明控制架构应用于油电混合动力无人机后仍然为本发明的权利保护范围。

需要特别说明的是：多旋翼无人机机架的结构，螺旋桨的结构和安装位置，马达组与螺旋桨配合在本发明中均不做限定。

实施例2

一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机的实现方法，包括如下步骤：

S1、飞控板采集无人机的实时飞行状态参数信息并发送至机载计算机，飞行状态参数信息包括当前所处高度信息、前方障碍物与无人机之间的距离信息、当前所处的位置信息、姿态信息、方向信息、速度与加速度信息、电量信息和各部件的工作状态信息的几种结合或全部；

S2、机载计算机实时采集包括地面图像序列和前方图像序列的视觉信号，接收飞控板发送的实时飞行状态参数信息，并通过通信模块实时对外通信；

S3、机载计算机生成决策和智能导航，并发送控制指令至飞控板；

S4、飞控板接收控制指令，通过闭环控制算法闭环控制马达组，实时调整飞行姿态，实时调整飞行姿态包括自主返航、自主起降、悬停、飞行方向、飞行高度、飞行速度、飞行轨迹、飞行加速度、电量不足返航和失控返航几种结合或全部。

在步骤S3中，生成决策的过程包括无人机自身定位并决策无人机的飞行方向、高度、速度和飞行模式，具体为：

S31、将通过下置摄像机组采集的地面图像序列通过计算机视觉算法计算出当前三维坐标代入自主决策算法，计算机视觉算法包括用于对外界环境自主探测的视觉探测算法、用于识别与标定的视觉识别算法、用于跟踪目标的视觉跟踪算法、用于测距的视觉测距算法和用于地图与地形匹配的视觉匹配算法的几种结合或全部。

S32、将通过气压高度传感器采集的当前所处高度的粗略信息、通过下置激光侧距传感器采集的当前所处高度的精确信息、通过电子罗盘组采集的机头方向信息和通过卫星导航传感器组采集的当前所处的位置信息代入自主决策算法；

S33、将通过从当前时刻若干毫秒前的所处坐标序列形成的先验信息代入自主决策算法；

S34、判断当前所处的真实位置并决策无人机的飞行方向、高度、速度和飞行模式。

按照上述实施例，便可很好地实现本发明。值得说明的是，基于上述设计原理，为解决同样的技术问题，即使在本发明所公开的结构基础上做出的一些无实质性的改动或润色，所采用的技术方案实质仍与本发明一样，故其也应当在本发明的保护范围内。

Claims (11)

1.一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机，其特征在于，包括机架(11)，和安装于机架上的马达组(12)、螺旋桨(13)、电池组(14)、飞控板(2)、机载计算机(1)和通信模块(3)；

所述马达组的电力输入端通过电子调速器组(15)与飞控板通信连接，并且输出轴与螺旋桨连接带动螺旋桨旋转；

所述机载计算机实时采集视觉信号并处理该信号、接收飞控板发送的实时飞行状态参数信息，然后生成决策和智能导航，并发送控制指令至飞控板，机载计算机还通过通信模块对外通信，发送并接收使用人员或其他无人机的信息；

所述飞控板通过数据线(25)与机载计算机通信连接，接收机载计算机发送的控制指令，闭环控制马达组，实时调整飞行姿态；所述飞控板还采集无人机的实时飞行状态参数信息并发送至机载计算机。

2.根据权利要求1所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机，其特征在于，所述机载计算机通过摄像机组采集视觉信号，所述摄像机组包括用于采集地面图像序列的下置摄像机组(4)和用于采集前方图像序列的水平多目摄像机阵列(5)，所述下置摄像机组和水平多目摄像机阵列设于所述机架上。

3.根据权利要求1所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机，其特征在于，所述飞行状态参数信息包括通过下置激光测距传感器(7)和气压高度传感器(6)采集的当前所处高度信息和通过前置激光测距传感器(8)采集的前方障碍物与无人机之间的距离信息，所述激光测距传感器和前置激光测距传感器设于所述机架上，所述气压高度传感器集成于飞控板之中或设于所述机架上。

4.根据权利要求1所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机，其特征在于,所述飞行状态参数信息包括通过卫星导航传感器组(10)采集的当前所处的位置信息、通过陀螺仪组(16)采集的姿态信息、通过电子罗盘组(9)采集的机头方向信息和通过加速度计组(17)采集的速度与加速度信息的一种或多种结合；

所述卫星导航传感器组、陀螺仪组、电子罗盘组和加速度计组设于所述机架上或集成于飞控板中。

5.根据权利要求1所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机，其特征在于，所述飞行状态参数信息包括电量信息和各部件的工作状态信息。

6.根据权利要求1所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机，其特征在于，所述飞控板集成嵌入式芯片。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、飞控板采集无人机的实时飞行状态参数信息并发送至机载计算机；

S2、机载计算机实时采集包括地面图像序列和前方图像序列的视觉信号，接收飞控板发送的实时飞行状态参数信息，并通过通信模块实时对外通信；

S3、机载计算机生成决策和智能导航，并发送控制指令至飞控板；

S4、飞控板接收控制指令，闭环控制马达组，实时调整飞行姿态。

8.根据权利要求7所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机的实现方法，其特征在于，在步骤S1中，所述飞行状态参数信息包括当前所处高度信息、前方障碍物与无人机之间的距离信息、当前所处的位置信息、姿态信息、方向信息、速度与加速度信息、电量信息和各部件的工作状态信息的几种结合或全部。

9.根据权利要求7所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机的实现方法，其特征在于，在步骤S3中，生成决策的过程包括无人机自身定位以及决策无人机的飞行方向、高度、速度和飞行模式，具体为：

S31、将通过下置摄像机组采集的地面图像序列通过计算机视觉算法计算出当前三维坐标代入自主决策算法；

S32、将通过气压高度传感器采集的当前所处高度的粗略信息、通过下置激光侧距传感器采集的当前所处高度的精确信息、通过电子罗盘组采集的机头方向信息和通过卫星导航传感器组采集的当前所处的位置信息代入自主决策算法；

S33、将通过从当前时刻若干毫秒前的所处坐标序列形成的先验信息代入自主决策算法；

S34、判断当前所处的真实位置并决策无人机的飞行方向、高度、速度和飞行模式。

10.根据权利要求9所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机的实现方法，其特征在于，所述计算机视觉算法包括用于对外界环境自主探测的视觉探测算法、用于识别与标定的视觉识别算法、用于跟踪目标的视觉跟踪算法、用于测距的视觉测距算法和用于地图与地形匹配的视觉匹配算法的几种结合或全部。

11.根据权利要求7所述的一种基于机载计算机的智能多旋翼无人机的实现方法，其特征在于，在步骤S4中，飞控板接收到的控制指令包括自主返航、自主起降、悬停、飞行方向、飞行高度、飞行速度、飞行轨迹、飞行加速度、电量不足返航和失控返航的几种结合或全部。