驾驶员风险倾向行为的诊断系统.pdf

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摘要
申请专利号:

CN201510029950.1

申请日:

2015.01.21

公开号:

CN104605820A

公开日:

2015.05.13

当前法律状态:

驳回

有效性:

无权

法律详情:

发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):A61B 5/00申请公布日:20150513|||实质审查的生效IPC(主分类):A61B 5/00申请日:20150121|||公开

IPC分类号:

A61B5/00

主分类号:

A61B5/00

申请人:

清华大学

发明人:

把余韬; 张伟; 彭齐家

地址:

100084北京市海淀区100084-82信箱

优先权:

专利代理机构:

北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201

代理人:

张大威

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内容摘要

本发明公开了一种驾驶员风险倾向行为的诊断系统,包括:场景模块,用于设定驾驶任务范式中的指定任务目标的多个设计场景;驾驶模拟器,用于根据指定任务目标进行模拟驾驶;诊断模块,在驾驶任务范式下,用于测量驾驶员的决策结果、行为特征指标和车辆动力学参数,并且根据测量结果评估驾驶员的内在风险倾向以生成诊断报告。本发明实施例的诊断系统基于虚拟现实技术的模拟驾驶任务范式,通过采用驾驶模拟器作为评估平台,并且通过测量标准驾驶任务范式下的驾驶员决策行为和车辆动力学指标,实现对驾驶员个体的内在风险倾向进行诊断,提高了诊断的可靠性,更好地保证道路交通安全。

权利要求书

权利要求书
1.  一种驾驶员风险倾向行为的诊断系统,其特征在于,包括:
场景模块,用于设定驾驶任务范式中的指定任务目标的多个设计场景;
驾驶模拟器,用于根据所述指定任务目标进行模拟驾驶,其中,所述驾驶模拟器包括:
采集模块,用于采集驾驶员的多个行为数据,并将所述多个行为数据统一编码以 生成模拟数据,并且所述多个行为数据包括油门踏板开度信号、刹车踏板开度信号和 方向盘转角信号;
生成模块,用于获取所述模拟数据,并根据所述模拟数据驱动场景变化,以生成 虚拟场景;
诊断模块,在所述驾驶任务范式下,用于测量驾驶员的决策结果、行为特征指标和车 辆动力学参数,并且根据测量结果评估驾驶员的内在风险倾向以生成诊断报告。

2.  根据权利要求1所述的驾驶员风险倾向行为的诊断系统,其特征在于,所述采集模 块包括:
油门踏板、刹车踏板与方向盘;
油门位移传感器,用于检测所述油门踏板的开度,并生成所述油门踏板开度信号;
刹车位移传感器,用于检测所述刹车踏板的开度,并生成所述刹车踏板开度信号;
转角传感器,用于检车所述方向盘的转角,并生成所述方向盘转角信号;以及
数据采集电路模块,用于获取所述油门踏板开度信号、刹车踏板开度信号和方向盘转 角信号以生成所述模拟数据,并将所述模拟数据发送至所述生成模块。

3.  根据权利要求2所述的驾驶员风险倾向行为的诊断系统,其特征在于,其中,所述 模拟数据由串口通讯发送至所述生成模块。

4.  根据权利要求1所述的驾驶员风险倾向行为的诊断系统,其特征在于,所述生成模 块基于C++、Vega与OpenGL构建。

5.  根据权利要求1所述的驾驶员风险倾向行为的诊断系统,其特征在于,所述驾驶模 拟器还包括:反馈模块,用于通过视觉显示和/或听觉提醒反馈所述虚拟场景。

6.  根据权利要求5所述的驾驶员风险倾向行为的诊断系统,其特征在于,所述反馈模 块包括:投影仪和立体声播放器。

7.  根据权利要求1所述的驾驶员风险倾向行为的诊断系统,其特征在于,所述驾驶模 拟器为全景车舱式或简易桌面式。

8.  根据权利要求1所述的驾驶员风险倾向行为的诊断系统,其特征在于,所述决策结 果为等待或通过,所述行为特征指标包括油门踏板开度指标、刹车踏板开度指标与方向盘 转角指标,所述车辆动力学参数包括最小车距、车头时距,速度和加速度。

说明书

说明书驾驶员风险倾向行为的诊断系统
技术领域
本发明涉及交通工效学技术领域,特别涉及一种驾驶员风险倾向行为的诊断系统。
背景技术
风险驾驶行为反应了驾驶员内在的意图和动机,而非观察遗漏或操作失误等偶然因素, 以此具有明显的可观测与可重复特征。目前评估风险驾驶行为的方法包括主观评估和客观 测量。
相关技术中,主观评估中的常用方法是自评问卷与者抽样调查。其中,驾驶员行为问 卷(Driver Behavior Questionnaire)是预测驾驶员不安全驾驶行为及相关事故的最常用的量 表。其包含三个测量维度:违规、错误和失误,而与风险驾驶行为最相关的是违规维度。 此外,驾驶员愤怒特质问卷(Driver Anger Survey)等其他相关量表也从不同角度提供了风 险驾驶行为主观量度方法。
进一步地,客观测量中的常用方法是实际道路驾驶和模拟器驾驶。其中,实际道路驾 驶更能反应驾驶员在真实环境中的驾驶行为,但受限于测量环境的可控性和可重复性。此 外,对于一些高危环境下的测量,实际道路驾驶更面临着巨大的事故风险和其他潜在成本。 模拟器驾驶提供了一种基于虚拟现实技术的替代方案,并可以在自由控制的驾驶情景下进 行安全可靠的重复测量。其相对实际驾驶的测量效度也已经在大量对比试验研究中得到了 证实。基于以上客观评估方法,测量驾驶员的决策结果(冒险/不冒险)、行为特征指标(油 门、刹车与方向盘操作等)与车辆动力学参数(速度、加速度、角速度等)常被用于量化 驾驶员风险倾向。相关研究表明,当驾驶员处于特定驾驶情景,例如在穿过路口、并入车 流等,风险驾驶员相对安全驾驶员倾向于小的安全车距,更高的车速与更短的等待时间。 虽然以上客观测量指标与驾驶员内在的风险倾向显著相关,但由于测量参数在极大程度上 依赖于具体驾驶场景中的任务目标、路面布局、行车路线、车流量等因素,对于以上影响 因素的精确控制成为了系统测量和可靠判定驾驶员风险倾向的关键。
然而,如上所述,现有的驾驶员风险诊断方法及相关技术均存在一定局限性。对于主 观性测量,由于被测驾驶员认知和心理因素影响,其所得结果缺乏可靠性。而对于客观评 估,驾驶员的决策与行为特征又很大程度上取决于具体的驾驶环境。例如,在复杂路况中, 即使是风险驾驶员也会表现出保守的驾驶特征;在简单路况中,即使保守的驾驶员也会体 现出风险的驾驶特征。因此,相关技术中尚缺乏对风险驾驶倾向可靠的评估和诊断,有待 改进。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。
为此,本发明的目的在于提出一种驾驶员风险倾向行为的诊断系统,该系统可以提高 诊断的可靠性,更好地保证道路交通的安全性,结构简单,操作方便。
为达到上述目的,本发明实施例提出了一种驾驶员风险倾向行为的诊断系统,包括: 场景模块,用于设定驾驶任务范式中的指定任务目标的多个设计场景;驾驶模拟器,用于 根据所述指定任务目标进行模拟驾驶,其中,所述驾驶模拟器包括:采集模块,用于采集 驾驶员的多个行为数据,并将所述多个行为数据统一编码以生成模拟数据,并且所述多个 行为数据包括油门踏板开度信号、刹车踏板开度信号和方向盘转角信号;生成模块,用于 获取所述模拟数据,并根据所述模拟数据驱动场景变化,以生成虚拟场景;诊断模块,在 所述驾驶任务范式下,用于测量驾驶员的决策结果、行为特征指标和车辆动力学参数,并 且根据测量结果评估驾驶员的内在风险倾向以生成诊断报告。
根据本发明实施例提出的驾驶员风险倾向行为的诊断系统,基于虚拟现实技术的模拟 驾驶任务范式,通过采用驾驶模拟器作为评估平台,并且通过测量标准驾驶任务范式下的 驾驶员决策行为和车辆动力学指标,实现对驾驶员个体的内在风险倾向进行诊断,提高了 诊断的可靠性,降低驾驶员行为风险程度,有效预防不安全驾驶行为以及由此产生的交通 事故,从而降低交通事故率,更好地保证道路交通安全,结构简单,操作方便。
另外,根据本发明上述实施例的驾驶员风险倾向行为的诊断系统还可以具有如下附加 的技术特征:
进一步地,在本发明的一个实施例中,所述采集模块包括:油门踏板、刹车踏板与方 向盘;油门位移传感器,用于检测所述油门踏板的开度,并生成所述油门踏板开度信号; 刹车位移传感器,用于检测所述刹车踏板的开度,并生成所述刹车踏板开度信号;转角传 感器,用于检车所述方向盘的转角,并生成所述方向盘转角信号;以及数据采集电路模块, 用于获取所述油门踏板开度信号、刹车踏板开度信号和方向盘转角信号以生成所述模拟数 据,并将所述模拟数据发送至所述生成模块。
进一步地,在本发明的一个实施例中,其中,所述模拟数据由串口通讯发送至所述生 成模块。
进一步地,在本发明的一个实施例中,所述生成模块基于C++、Vega与OpenGL构建。
进一步地,在本发明的一个实施例中,所述驾驶模拟器还包括:反馈模块,用于通过 视觉显示和/或听觉提醒反馈所述虚拟场景。
进一步地,在本发明的一个实施例中,所述反馈模块包括:投影仪和立体声播放器。
进一步地,在本发明的一个实施例中,所述驾驶模拟器可以为全景车舱式或简易桌面 式。
进一步地,在本发明的一个实施例中,所述决策结果可以为等待或通过,所述行为特 征指标可以包括油门踏板开度指标、刹车踏板开度指标与方向盘转角指标,所述车辆动力 学参数可以包括最小车距、车头时距,速度和加速度。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明 显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显 和容易理解,其中:
图1为根据本发明实施例的驾驶员风险倾向行为的诊断系统的结构示意图;
图2为根据本发明一个实施例的模拟驾驶平台的结构示意图;
图3为根据本发明一个实施例的全景车舱式和简易桌面式示意图;
图4为根据本发明一个实施例的虚拟场景范例示意图;以及
图5为根据本发明一个实施例的驾驶任务范式的场景示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同 或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描 述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或 者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者 隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上, 除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术 语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是 机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两 个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在 本发明中的具体含义。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以 包括第一和第二特征直接接触,也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之 间的另外的特征接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在 第二特征正上方和斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二 特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方,或仅仅表示第一特 征水平高度小于第二特征。
下面在描述根据本发明实施例提出的驾驶员风险倾向行为的诊断系统之前,先来简单 描述一下诊断驾驶员风险倾向行为的重要性。
尽管政府管理部门、汽车制造商与科研单位等多方均一直致力于改善道路安全状况, 但交通事故伤亡数依然高居各类意外伤亡数榜首。根据世界卫生组织数据,全球每年因交 通事故造成的死亡数与损伤数分别为一百万人和上千万人。同时,大量研究指出绝大多数 交通事故是由驾驶员行为不当引起,尤其是风险驾驶行为,例如违章和鲁莽。根据我国公 安部交通管理局数据,人的因素引起的交通事故占事故总数的90%以上,而由驾驶员风险 驾驶行为所造成的事故则占70%以上。因此,降低驾驶员行为风险程度是降低交通事故率, 提高道路交通安全的最直接有效方法。而构建一套旨在量化驾驶员风险行为特征诊断系统 方法,进而诊断其风险倾向,则具有重要的理论意义和社会价值。其产品也具有潜在的市 场空间。
本发明正是基于上述问题,而提出了一种驾驶员风险倾向行为的诊断系统。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的驾驶员风险倾向行为的诊断系统。参 照图1所示,该诊断系统10包括:场景模块100、驾驶模拟器200和诊断模块300。
其中,场景模块100用于设定驾驶任务范式中的指定任务目标的多个设计场景。 驾驶模拟器200用于根据指定任务目标进行模拟驾驶,其中,驾驶模拟器200包括: 采集模块201和生成模块202,采集模块201用于采集驾驶员的多个行为数据,并将多 个行为数据统一编码以生成模拟数据,并且多个行为数据包括油门踏板开度信号、刹 车踏板开度信号和方向盘转角信号,生成模块202用于获取模拟数据,并根据模拟数 据驱动场景变化,以生成虚拟场景。在驾驶任务范式下,诊断模块300用于测量驾驶 员的决策结果、行为特征指标和车辆动力学参数,并且根据测量结果评估驾驶员的内 在风险倾向以生成诊断报告。简言之,本发明实施例的驾驶模拟器200为驾驶员进行 模拟驾驶的硬件平台,本发明实施例可以实现对驾驶员个体的内在风险倾向进行诊断, 提高诊断的可靠性,更好地保证道路交通安全。
进一步地,在本发明的一个实施例中,参照图2所示,采集模块201包括:油门 踏板2011、刹车踏板2012、方向盘2013、油门位移传感器2014、刹车位移传感器2015、 转角传感器2016和数据采集电路模块2017。
其中,油门位移传感器2014用于检测油门踏板2011的开度,并生成油门踏板开 度信号。刹车位移传感器2015用于检测刹车踏板2012的开度,并生成刹车踏板开度 信号。转角传感器2016用于检车方向盘2013的转角,并生成方向盘转角信号。数据 采集电路模块2017用于获取所述油门踏板开度信号、刹车踏板开度信号和方向盘转角 信号以生成模拟数据,并将模拟数据发送至所述生成模块202。需要说明的是,在本发 明的实施例中,传感器可以为一个或者多个。
优选地,在本发明的一个实施例中,模拟数据可以由串口通讯发送至生成模块202。
进一步地,在本发明的一个实施例中,参照图2所示,生成模块202基于C++、 Vega与OpenGL构建。
进一步地,在本发明的一个实施例中,参照图2所示,驾驶模拟器200还包括: 反馈模块203。其中,反馈模块203用于通过视觉显示和/或听觉提醒反馈所述虚拟场 景。
优选地,在本发明的一个实施例中,参照图2所示,反馈模块203包括:投影仪 2031和立体声播放器2032。其中,投影仪2031进行投影视觉显示,立体声播放器2032 进行立体声听觉提醒。
具体地,图2为模拟驾驶平台的结构示意图。参照图2所示,模拟驾驶平台中驾 驶模拟器200包括驾驶员行为数据采集的采集模块201和虚拟场景生成的生成模块202 两个部分。其中,驾驶员行为数据采集部分,通过传感器采集驾驶员的油门、刹车以 及方向盘操作,并将所采集数据统一编码生成模拟数据,由串口通讯发送给虚拟场景 生成部分。虚拟场景生成部分可以基于C++与Vega+OpenGL构建,通过驾驶员行为数 据输入即获取模拟数据,驱动场景变化。最终可以由投影显示和声音播放设备例如投 影仪2031和立体声播放器2032,将所生成的场景通过视觉和听觉形式,反馈给驾驶员。
进一步地,在本发明的一个实施例中,参照图3所示,驾驶模拟器200可以为全 景车舱式(图左所示)或简易桌面式(图右所示)。具体地,驾驶模拟平台根据各部 分配置高低,具有全景车舱式和简易桌面式两种形式。全景车舱式采用环幕投影与嵌 入式显示器分别显示驾驶前视角和车镜视角。简易桌面式采用单个投影图像呈现驾驶 前视角和车镜视角。
进一步地,在本发明的一个实施例中,决策结果可以为等待或通过,行为特征指 标可以包括油门踏板开度指标、刹车踏板开度指标与方向盘转角指标,车辆动力学参 数可以包括最小车距、车头时距,速度和加速度。
其中,在驾驶模拟驾驶任务范式中,驾驶员根据指定任务目标进行模拟驾驶,并 在驾驶过程中穿过多个精确设计场景。在每个场景中,驾驶员均需根据任务目标,在 所处的特定路面布局、行车路线要求和外来事件刺激下,做出决策并执行驾驶操作。 其决策结果、行为特征指标与车辆动力学参数被记录,并作为判定驾驶员风险倾向的 依据。
具体地,首先设定驾驶任务。驾驶员在模拟驾驶器平台中执行驾驶任务范式。举 例而言,参照图4所示,图4为简易桌面驾驶模拟器的图像效果图,路线总长度约为 14千米,均为模拟城市道路,双向两车道或双向四车道,限速为60千米每小时。具体 任务目标是要按指定路线尽快到达目的地,并且尽可能减少违章和碰撞。因此驾驶员 需要权衡速度和安全,以更好的完成任务目标。
进一步地,其次设计场景。在行驶过程中,驾驶员会遇到“低风险场景”和“高风险 场景”。在“低风险场景”中,驾驶员不会遇到外来事件刺激,可以自由的驾驶(根据场 景不同,直行或转弯);在“高风险场景”中,驾驶员会遇到外来事件刺激,即其驾驶 路径被其他道路使用者(机动车辆或者行人)占用,并且会被迫做出决策,即等待其 他道路使用者,或者加速通过。为精确控制不同道路布局、行车路线和外界事件刺激 下驾驶员的行为特征,“低风险场景”和“高风险场景”各出现在5中情况下(如图5所示): 道路直行,十字路口直行,十字路口启动,十字路口右转和十字路口左转。在每个场 景中,驾驶员决策结果(等待/通过,仅适用于“高风险场景”)、行为特征指标(油门、 刹车与方向盘)与车辆动力学参数(最小车距、车头时距、速度、加速度)被用于量 化其风险倾向。需要说明的是,在图5中,a-1和a-2分别为直线驾驶中的低风险场景 与高风险场景,其余图示其他道路布局与行车路径下的高风险场景,其中,车辆○为被 测驾驶员驾驶车辆(驾驶模拟器),其他车辆或行人为虚拟场景中的其他道路使用者。
最后,风险倾向评价指标选取与判别准则。其中,以下风险倾向评价准则均通过 多次实验验证,简述如下:
1)驾驶员在“低风险场景”中风险倾向评价准则:该驾驶员的平均速度(米/秒)大 于其他驾驶员均值。
2)驾驶员在“高风险场景”中风险倾向评价准则:该驾驶员做出的“通过”决策数超 过被测驾驶员均值;该驾驶员的平均\最小车距(米)小余其他驾驶员均值;该驾驶员 的平均\最小车头时距(秒)小余其他驾驶员均值;该驾驶员的平均速度(米/秒)大于 其他驾驶员均值;该驾驶员的速度变化(米/秒)小于其他驾驶员均值;该驾驶员的加 速踏板使用率(百分比)大于其他驾驶员均值;该驾驶员的刹车踏板使用率(百分比) 小于其他驾驶员均值;该驾驶员的转向速率(度/秒)大于其他驾驶员均值;该驾驶员 的转向角度(度)大于其他驾驶员均值;该驾驶员的方向盘转向次数(次)大于其他 驾驶员均值。
根据本发明实施例提出的驾驶员风险倾向行为的诊断系统,基于虚拟现实技术的 模拟驾驶任务范式,通过采用驾驶模拟器作为评估平台,并且通过测量标准驾驶任务 范式下的驾驶员决策行为和车辆动力学指标,实现对驾驶员个体的内在风险倾向进行 诊断,提高了诊断的可靠性,降低驾驶员行为风险程度。另外,本发明实施例不仅可 以用于驾驶员风险倾向特征量化研究,也可以在驾校等驾驶教育场所进行应用,从而 做到对不同风险倾向驾驶员的针对性培训,有效预防不安全驾驶行为以及由此产生的 交通事故,从而降低交通事故率,更好地保证道路交通安全,不但结构简单,而且操 作方便。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实 施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或 固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下 列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路 的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现 场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可 以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中, 该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各 个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既 可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以 软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读 取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、 或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包 含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定 指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的 一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的, 不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况 下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

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本发明公开了一种驾驶员风险倾向行为的诊断系统,包括:场景模块,用于设定驾驶任务范式中的指定任务目标的多个设计场景;驾驶模拟器,用于根据指定任务目标进行模拟驾驶;诊断模块,在驾驶任务范式下,用于测量驾驶员的决策结果、行为特征指标和车辆动力学参数,并且根据测量结果评估驾驶员的内在风险倾向以生成诊断报告。本发明实施例的诊断系统基于虚拟现实技术的模拟驾驶任务范式,通过采用驾驶模拟器作为评估平台,并且通过测。

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