CN109407111B - 一种隧道三维扫描机特征识别的方法 - Google Patents

一种隧道三维扫描机特征识别的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109407111B
CN109407111B CN201811130832.XA CN201811130832A CN109407111B CN 109407111 B CN109407111 B CN 109407111B CN 201811130832 A CN201811130832 A CN 201811130832A CN 109407111 B CN109407111 B CN 109407111B
Authority
CN
China
Prior art keywords
tunnel
point cloud
dimensional
coordinate system
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811130832.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN109407111A (zh
Inventor
邵凡
郎媛
林叔斌
张惠斌
彭龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changsha Keda Intelligent Equipments Inc Co
Original Assignee
Changsha Keda Intelligent Equipments Inc Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changsha Keda Intelligent Equipments Inc Co filed Critical Changsha Keda Intelligent Equipments Inc Co
Priority to CN201811130832.XA priority Critical patent/CN109407111B/zh
Publication of CN109407111A publication Critical patent/CN109407111A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109407111B publication Critical patent/CN109407111B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4802—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/483—Details of pulse systems
    • G01S7/486—Receivers
    • G01S7/487—Extracting wanted echo signals, e.g. pulse detection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/491—Details of non-pulse systems
    • G01S7/493—Extracting wanted echo signals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种隧道三维扫描机特征识别的方法，针对隧道特有的施工场景，对激光雷达加以自主设计的固定与传动装置，在满足施工现场对三维扫描***精度及安全防护等级需求的同时，更好地推动三维扫描技术在工程建设中的广泛应用、提升工程机械的自动化水平。

Description

一种隧道三维扫描机特征识别的方法
技术领域
本发明涉及隧道施工领域，特别是一种隧道三维扫描机特征识别的方法。
背景技术
与3D打印、自动清扫机器人等设备对小范围环境三维扫描的需求不同，隧道这一大型工程项目需要大空间、高精度三维扫描仪器。针对此类项目，近年来出现一些矿用大空间三维扫描仪，扫描范围大、精度较好，但其成本一般高达数十万元，且防护等级较低，不利于在环境较恶劣的动态施工现场推广，并存在部分功能冗余、移动不便等问题，不适用于在自动化水平较高的集成设备上安装使用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种隧道三维扫描机特征识别的方法，在恶劣工况下获得原始隧道面及施工后的隧道面的三维数据，了解超挖分布及防护网安装等情况，进而将处理分析结果用于喷涂路径的规划以及对喷涂工作完成情况的判断和评估。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种隧道三维扫描机特征识别的方法，包括以下步骤：
1)利用安装于电控云台上的单线激光雷达采集隧道的二维数据，并对采集的二维数据进行预处理，根据隧道实际规模设置阈值，去除异常值；
2)控制电控云台旋转，根据旋转速度与计时，求解云台转过的角度，结合旋转角度将去除异常值的二维数据换算为三维数据，获得以单线激光雷达激光光源中心为坐标原点的笛卡尔坐标系下的三维点云；
3)选取距单线激光雷达在机械臂上安装位置最近的关节，单线激光雷达与邻近机械臂关节坐标系的相对位置关系固定不变，利用该位置关系得到变换矩阵，对三维点云进行坐标系转换，将三维点云转换到邻近机械臂关节的坐标系下；
4)利用机械臂的正向运动学模型及各关节传感器当前的读值，对机械臂进行正向运动学解算，获得单线激光雷达邻近机械关节坐标系在当前相对于机械臂基坐标系的变换矩阵，对三维点云进行第二次移动和旋转，将三维点云转换到机械臂基坐标系下，从而得到机械臂基坐标系下的隧道三维点云数据；
5)对步骤4)中得到的机械臂基坐标系下的隧道三维点云数据进行体素滤波，使点云数据空间分布均匀，消除因雷达扫描的自身特性造成的数据点近处分布密集、远处分布稀疏的情况，再对隧道三维点云数据进行聚类分析，实现点云分割，依据分割后各部分的大小将点云中属于隧道面的数据提取出来；
6)对于所述隧道面，以平面拟合的方式提取隧道三维点云数据的表面法向量，对表面法向量进行配对联合外积运算，获得一簇大量的中轴方向，进而取平均值获得精准的中轴方向，并以中轴线为z轴，在所述坐标原点基础上建立新的坐标系C1，保留与原坐标系间的变换矩阵T01，以C1为基准，最后转换回原坐标系C0输出数据,最终基于隧道表面法向量获取隧道中轴线；
7)运用基于法向偏差的隧道点云去噪算法，以采样点偏离隧道表面垂直距离为噪声识别依据，先根据点云法向与隧道轴向的偏差识别出可靠的隧道表面点，然后参照可靠点，依据采样点偏离隧道表面垂直距离，完成噪声点的进一步确认，偏离隧道表面越远的点噪声概率越高，通过调节误差允许范围，将除拱架以外的偏离隧道面距离Dcm以上的的点视为噪声点进而剔除；
8)对三维点云根据中轴线作第三次坐标转换，使点云的z坐标轴与中轴线重合，在此基础上结合隧道中轴线与隧道施工标准，沿z轴正向作移动切面，在每个切面上对隧道实际轮廓与标准轮廓进行对比，进而获取超欠挖的分布情况以及支护结构的分布情况；
9)将隧道面超欠挖及支护结构分布情况反馈给混凝土喷射机械手控制***，使控制***做出对应的运动规划，控制设备机械臂进行施工活动。
对采集的二维数据进行预处理的具体过程为：根据隧道实际规模，设置阈值上限为隧道半径的1.5倍，阈值下限为隧道半径的0.8倍，去除距离坐标原点大于阈值上限和小于阈值下限的二维数据。
步骤7)中，D＝50。
与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明提出受隧道湿喷工况干扰的隧道三维扫描建模问题，通过采用结合施工工况进行改进的基于法向偏差的点云去噪与基于三角剖分的孔洞修复算法，克服粉尘、潮湿、振动等恶劣工况对传感器扫描建模的影响，为混凝土喷浆机器人的智能化、全自动化喷浆奠定基础；提出复杂隧道表面整体与特征结构识别分区的问题，通过采用点云搜索、点云特征提取与分割的组合方法，识别出施工中隧道表面存在的拱架、超欠挖等多种特征结构，在喷浆工作中可对应地用于不同的喷浆模式；利用混凝土喷浆机器人机械臂的灵活移动，尽可能地从多角度对隧道环境进行扫描，减少一些隧道内障碍物(主要是隧道支护结构和施工机械设备)的遮挡，更清楚地获取隧道特征分布情况。
附图说明
图1为电控云台与雷达安装位置关系图；
图2为隧道整体建模与局部建模示意图；
图3为配对联合外积求取隧道中轴线；
图4为轴向切面图。
具体实施方式
第一步，采用单线激光雷达进行数据采集和数据包解析，采集时对单线雷达每次获取的二维数据进行预处理。雷达采集到的二维数据本身表示为二维坐标，根据隧道实际规模设置一定阈值，阈值上限约为隧道半径的1.5倍，阈值下限约为隧道半径的0.8倍，根据阈值上限和下限可分别去除距离坐标原点距离过大和过小的异常值；
第二步，雷达本身安装在设计好的支架安装在电控云台(或电控旋转工作台)上，采集二维数据的同时，通过控制电控云台旋转，根据旋转速度与计时精确求解云台转过的角度，并结合旋转角度将换算二维数据换算为三维数据，获得以雷达激光光源中心为坐标原点的笛卡尔坐标系下的三维点云；
第三步，选取距雷达在机械臂上安装位置较近的关节，雷达与邻近机械臂关节坐标系的相对位置关系基本固定不变，并利用该位置关系得到变换矩阵，对三维点云进行坐标系转换，将点云转换到邻近机械臂关节的坐标系下；
第四步，利用机械臂的正向运动学模型及各关节传感器当前的读值，对机械臂进行正向运动学解算，获得第二步中的雷达邻近机械关节坐标系在当前相对于机械臂基坐标系的转换矩阵，对三维点云进行第二次移动和旋转，将三维点云转换到机械臂基坐标系下，从而得到机械臂基坐标系下的隧道三维点云数据；
第五步，对获取的三维点云进行体素滤波使点云数据空间分布均匀，消除因雷达扫描的自身特性造成的数据点近处分布密集、远处分布稀疏的情况，再对三维点云进行聚类分析实现点云分割，依据分割后各部分的大小将点云中属于隧道面的数据提取出来；
第六步，对于上一步得到的隧道面，以平面拟合的方式提取点云数据的表面法向量，对表面法向量进行配对联合外积运算，获得一簇大量的中轴方向，进而取平均值获得精准的中轴方向f＝(x0,y0,z0).并以中轴线为z轴，在原来的原点基础上建立新的坐标系C1，保留与原坐标系间的变换矩阵T01，后续算法实现都以C1为基准，最后转换回原坐标系C0输出数据,最终基于隧道表面法向量获取隧道中轴线；
第七步，运用基于法向偏差的隧道点云去噪算法，以采样点偏离隧道表面垂直距离为噪声识别依据，先根据点云法向与隧道轴向的偏差识别出可靠的隧道表面点，然后参照可靠点，依据采样点偏离隧道表面垂直距离，完成噪声点的进一步确认，认为偏离隧道表面越远的点噪声概率越高，通过调节误差允许范围，可将除拱架以外的偏离隧道面距离较大的点视为噪声点进而剔除。
第八步，将三维点云根据中轴线作第三次坐标转换，使点云的z坐标轴与中轴线重合，在此基础上结合隧道中轴线与隧道施工标准，沿z轴正向作移动切面，在每个切面上对隧道实际轮廓与标准轮廓进行对比，进而获取超欠挖的分布情况以及支护结构的分布情况；
第九步，将隧道面超欠挖及支护结构分布情况反馈给混凝土喷射机械手控制***，使控制***能做出对应的运动规划，控制设备机械臂进行施工活动。机械臂做出移动后的位姿数据将用于下一次正向运动学解算，从而得到第三步中需要的新位姿下的点云转换矩阵。

Claims (3)

1.一种隧道三维扫描机特征识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)利用安装于电控云台上的单线激光雷达采集隧道的二维数据，并对采集的二维数据进行预处理，根据隧道实际规模设置阈值，去除异常值；
2)控制电控云台旋转，根据旋转速度与计时，求解云台转过的角度，结合旋转角度将去除异常值的二维数据换算为三维数据，获得以单线激光雷达激光光源中心为坐标原点的笛卡尔坐标系下的三维点云；
3)选取距单线激光雷达在机械臂上安装位置最近的关节，单线激光雷达与邻近机械臂关节坐标系的相对位置关系固定不变，利用该位置关系得到变换矩阵，对三维点云进行坐标系转换，将三维点云转换到邻近机械臂关节的坐标系下；
4)利用机械臂的正向运动学模型及各关节传感器当前的读值，对机械臂进行正向运动学解算，获得单线激光雷达邻近机械关节坐标系在当前相对于机械臂基坐标系的变换矩阵，对三维点云进行第二次移动和旋转，将三维点云转换到机械臂基坐标系下，从而得到机械臂基坐标系下的隧道三维点云数据；
5)对步骤4)中得到的机械臂基坐标系下的隧道三维点云数据进行体素滤波，使点云数据空间分布均匀，消除因雷达扫描的自身特性造成的数据点近处分布密集、远处分布稀疏的情况，再对隧道三维点云数据进行聚类分析，实现点云分割，依据分割后各部分的大小将点云中属于隧道面的数据提取出来；
6)对于所述隧道面，以平面拟合的方式提取隧道三维点云数据的表面法向量，对表面法向量进行配对联合外积运算，获得一簇大量的中轴方向，进而取平均值获得精准的中轴方向，并以中轴线为z轴，在所述坐标原点基础上建立新的坐标系C1，保留与原坐标系间的变换矩阵T01，以C1为基准，最后转换回原坐标系C0输出数据,最终基于隧道表面法向量获取隧道中轴线；
7)运用基于法向偏差的隧道点云去噪算法，以采样点偏离隧道表面垂直距离为噪声识别依据，先根据点云法向与隧道轴向的偏差识别出可靠的隧道表面点，然后参照可靠点，依据采样点偏离隧道表面垂直距离，完成噪声点的进一步确认，偏离隧道表面越远的点噪声概率越高，通过调节误差允许范围，将除拱架以外的偏离隧道面距离Dcm以上的的点视为噪声点进而剔除；
8)对三维点云根据中轴线作第三次坐标转换，使点云的z坐标轴与中轴线重合，在此基础上结合隧道中轴线与隧道施工标准，沿z轴正向作移动切面，在每个切面上对隧道实际轮廓与标准轮廓进行对比，进而获取超欠挖的分布情况以及支护结构的分布情况；
9)将隧道面超欠挖及支护结构分布情况反馈给混凝土喷射机械手控制***，使控制***做出对应的运动规划，控制设备机械臂进行施工活动。
2.根据权利要求1所述的隧道三维扫描机特征识别的方法，其特征在于，对采集的二维数据进行预处理的具体过程为：根据隧道实际规模，设置阈值上限为隧道半径的1.5倍，阈值下限为隧道半径的0.8倍，去除距离坐标原点大于阈值上限和小于阈值下限的二维数据。
3.根据权利要求1所述的隧道三维扫描机特征识别的方法，其特征在于，步骤7)中，D＝50。
CN201811130832.XA 2018-09-27 2018-09-27 一种隧道三维扫描机特征识别的方法 Active CN109407111B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811130832.XA CN109407111B (zh) 2018-09-27 2018-09-27 一种隧道三维扫描机特征识别的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811130832.XA CN109407111B (zh) 2018-09-27 2018-09-27 一种隧道三维扫描机特征识别的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109407111A CN109407111A (zh) 2019-03-01
CN109407111B true CN109407111B (zh) 2021-05-14

Family

ID=65466477

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811130832.XA Active CN109407111B (zh) 2018-09-27 2018-09-27 一种隧道三维扫描机特征识别的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109407111B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109974707B (zh) * 2019-03-19 2022-09-23 重庆邮电大学 一种基于改进点云匹配算法的室内移动机器人视觉导航方法
CN110412613B (zh) * 2019-08-02 2021-08-10 上海智蕙林医疗科技有限公司 基于激光的测量方法、移动装置、计算机设备和存储介质
CN110456377B (zh) * 2019-08-15 2021-07-30 中国人民解放军63921部队 一种基于三维激光雷达的卫星来袭异物检测方法和***
CN112379392B (zh) * 2020-10-26 2022-10-25 华南理工大学 基于单线激光雷达通过隧道的无人车导航控制方法
CN113359115B (zh) * 2021-05-12 2023-11-21 武汉中仪物联技术股份有限公司 测距雷达的整体标定方法、***、装置、设备和介质
CN113884010A (zh) * 2021-12-07 2022-01-04 湖南联智科技股份有限公司 一种隧道钢架检测方法
CN114241035B (zh) * 2022-02-24 2022-05-27 湖南联智科技股份有限公司 一种隧道断面超欠挖面积计算方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104567708A (zh) * 2015-01-06 2015-04-29 浙江工业大学 基于主动式全景视觉的隧道全断面高速动态健康检测装置与方法
CN107038717A (zh) * 2017-04-14 2017-08-11 东南大学 一种基于立体栅格自动分析3d点云配准误差的方法
CN207463514U (zh) * 2017-11-02 2018-06-08 中煤建筑安装工程集团有限公司 智能喷涂***
CN108180856A (zh) * 2018-01-30 2018-06-19 中国地质大学（武汉） 一种基于激光数据的隧道变形监测方法、设备及存储设备

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102564393A (zh) * 2011-12-28 2012-07-11 北京工业大学 隧道全断面三维激光监控量测方法
CN104457572B (zh) * 2014-12-04 2017-11-24 上海岩土工程勘察设计研究院有限公司 基于三维扫描技术提取盾构隧道错缝错台量的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104567708A (zh) * 2015-01-06 2015-04-29 浙江工业大学 基于主动式全景视觉的隧道全断面高速动态健康检测装置与方法
CN107038717A (zh) * 2017-04-14 2017-08-11 东南大学 一种基于立体栅格自动分析3d点云配准误差的方法
CN207463514U (zh) * 2017-11-02 2018-06-08 中煤建筑安装工程集团有限公司 智能喷涂***
CN108180856A (zh) * 2018-01-30 2018-06-19 中国地质大学（武汉） 一种基于激光数据的隧道变形监测方法、设备及存储设备

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
从三维点云中自动提取隧道几何特征线;蓝秋萍等;《测控工程》;20151031;第24卷(第10期);全文 *
从点云中提取断面轮廓在隧道监测中的应用;王海君;《地球空间信息》;20160331;第14卷(第3期);正文第102-106页 *
基于Sarrus 结构的5 自由度拟人手臂运动学研究;廖波等;《机 械 工 程 学 报》;20130228;第49卷(第3期);正文第20页 *
基于法向偏差的隧道点云去噪算法;邓辉等;《测绘工程》;20180131;第27卷(第1期);正文第60-62页 *
点云信息提取研究进展和展望;张继贤等;《测绘学报》;20171031;第46卷(第10期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109407111A (zh) 2019-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109407111B (zh) 一种隧道三维扫描机特征识别的方法
CN110434671B (zh) 一种基于特征测量的铸造件表面机加工轨迹校准方法
CN109623656B (zh) 基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置及方法
CN110988586B (zh) 一种配网带电作业机器人作业精准定位方法及***
CN109781164B (zh) 一种线激光传感器的静态标定方法
CN105806251A (zh) 基于线激光传感器的四轴测量***及其测量方法
CN114055255B (zh) 一种基于实时点云的大型复杂构件表面打磨路径规划方法
CN104858712B (zh) 曲面零件的加工方法及曲面零件的加工设备
CN110861091A (zh) 基于交叉激光束的工业机器人尖点型回转体工具标定方法
CN104280740A (zh) 一种基于摄像机与激光测距传感器联合定位***孔的装置及定位方法
CN101261118A (zh) 基于机器人的快速自动化三维形貌在线测量方法和***
CN114998212A (zh) 基于激光扫描仪的矿井巷道顶板钢带钻孔的定位方法和***
CN109737871B (zh) 一种三维传感器与机械手臂的相对位置的标定方法
CN116204990B (zh) 一种三维实测数据驱动的飞机大型骨架精准协调修配方法
CN105538015A (zh) 一种叶片类复杂薄壁型面零件自适应定位方法
CN110370287B (zh) 基于视觉引导的地铁列检机器人路径规划***及方法
CN116276328A (zh) 基于数字孪生与视觉传达技术的机器人打磨轨迹优化方法
CN116329795A (zh) 基于视觉识别算法的光伏焊接方法、***和机器人
CN111008607A (zh) 一种视觉伺服飞机舱门缝隙自动化激光扫描方法和***
CN116540255A (zh) 利用多台激光雷达测量并获得飞机面型的***和方法
CN116563491B (zh) 一种数字孪生场景建模及标定方法
CN111390911A (zh) 一种机械手位置标定***及标定方法
CN106468548A (zh) 一种三轴动态测量机器人运动的方法
CN110057338A (zh) 一种基于复合测量的工件原点自适应设置方法
CN208254398U (zh) 一种工业机器人同三维成像仪位姿关系现场实时标定***

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right
PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right

Denomination of invention: A Method of Feature Recognition for Tunnel 3D Scanner

Effective date of registration: 20230307

Granted publication date: 20210514

Pledgee: China Construction Bank Corporation Liuyang sub branch

Pledgor: CHANGSHA KEDA INTELLIGENT EQUIPMENTS INCORPORATED CO.

Registration number: Y2023980034336