GNSS RTK算法

时间: 2023-10-22 18:29:25 浏览: 43
GNSS-RTK算法是一种利用全球导航卫星系统(GNSS)和实时运动测量(RTK)技术相结合的定位算法。GNSS-RTK/INS紧组合算法是在GNSS-RTK算法的基础上,将惯性导航系统(INS)的状态量与GNSS观测值进行融合,进一步提高定位精度。 在GNSS-RTK/INS紧组合算法中,INS推算出的短时高精度结果可以用于辅助周跳检测和模糊度固定等算法,从而提升RTK解算精度。同时,为了适应未来的RTK算法发展,算法中考虑了不使用接收机钟相关的状态量,通过对doppler观测值的处理,消除了接收机钟漂误差,使算法更符合现有的Kalman单点定位流程,并且更易于在未来扩展RTK算法。 在GNSS-RTK/INS紧组合算法中,根据INS推算的天线相位中心到卫星的距离,在基站和卫星之间建立双差观测方程,并考虑了天线位置扰动和IMU位置扰动之间的关系。通过整合多颗卫星的观测结果,并进行卡尔曼滤波时间更新和量测更新,可以得到GNSS-RTK/INS紧组合算法的定位结果。 综上所述,GNSS-RTK算法是一种利用GNSS和RTK技术进行定位的算法,而GNSS-RTK/INS紧组合算法是在GNSS-RTK算法的基础上,融合了INS的状态量,进一步提高了定位精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [GNSS-RTK/INS紧组合算法](https://blog.csdn.net/qq_41782151/article/details/118102016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [GNSS算法进阶(三)- 利用doppler更新kalman滤波中的速度状态量+动态测试效果](https://blog.csdn.net/dong20081991/article/details/127738900)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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### 回答1: RTK(Real-Time Kinematic)是一种实时动态测量技术,能够提供高精度的三维定位和姿态信息。RTK技术主要通过差分GPS技术来实现,通过测量接收器与参考站之间的延迟差值,进行高精度的定位计算。 RTK定位算法在Matlab中可以实现。Matlab提供了丰富的工具和函数来处理和计算GPS数据。首先,需要加载GPS数据并对其进行前处理,例如预处理和卫星轨道拟合等。然后,可以利用Matlab中的GNSS工具箱来进行RTK解算,该工具箱提供了RTK解算所需的函数和算法。 RTK定位算法的核心是差分定位和多路径抑制。差分定位通过比较接收器与参考站之间的信号延迟差异来减小定位误差,并提高定位精度。多路径抑制是指通过处理和筛选接收器接收到的多路径反射信号,以减小定位误差。 使用Matlab进行RTK定位算法开发时,需要注意数据处理和误差补偿等方面的技术细节。此外,还可以根据需要添加滤波和优化算法来进一步提高定位精度。 总之,RTK定位算法在Matlab中可以很好地实现。Matlab提供了用于加载、处理和计算GPS数据的函数和工具,可以利用这些工具来实现RTK解算,并通过多路径抑制和差分定位来提高定位精度。 ### 回答2: RTK定位算法是一种基于全球卫星导航系统(GNSS)的高精度定位技术。RTK代表实时运动动态态定位,它通过使用双频GNSS接收器来接收来自多个卫星的信号并进行数据处理,从而提供具有亚米级精度的实时定位结果。 在RTK定位算法中,Matlab是一个常用的工具,用于处理和分析GNSS数据。Matlab具有强大的数学计算功能和丰富的绘图功能,使RTK定位算法的实现更加便捷和高效。 Matlab可以用于处理RTK定位算法所需的各种数据,如接收器的原始观测数据,卫星星历数据和地球大气数据。它可以进行数据预处理,如去除噪声和修正数据的非理想效果。然后,Matlab可以执行以解算接收器位置和钟差为目标的算法,如单差算法和双差算法。这些算法利用多个卫星信号之间的差分来消除大气延迟等误差,以获得更准确的定位结果。 此外,Matlab还可以用于分析和评估定位结果的精度和可靠性。它可以生成各种图表和图像,用于可视化和比较不同算法和参数设置的定位性能。Matlab还可以进行误差分析,包括卫星几何条件和信号强度对精度的影响。 总之,RTK定位算法的实现和分析离不开Matlab的支持。Matlab提供了丰富的功能和工具,使得RTK定位算法在实践中更加可行和有效。它为我们提供了一种方便的方式来处理和分析GNSS数据,并优化定位结果的精度和可靠性。
GNSS完好性监测算法是指接收机自主完好性监测(RAIM)算法。该算法通过监测接收机在所有级别的故障,包括解算观测值、质量控制和导航算法,来确保GNSS定位的可靠性和准确性。该算法可以检测到由于高多径或活跃电离层引起的错误观测值,并将其从解算方案中排除,以提高定位的可靠性。在实际测试中,使用Septentrio模组或板卡集成整体接收机时,需要进行高低温测量定位表现实验。实验环境为将GNSS卫星信号通过转发器转发至高低温箱内,使温箱内的信号强度与室外实际GNSS信号一致,同时将集成接收机也放置在温箱内。通过这样的实验,可以验证Septentrio RAIM的自主完好性监测功能。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [ GNSS接收机自主完好性监测算法研究](https://download.csdn.net/download/weixin_38696143/14966403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [GNSS RTK 北斗GPS接收机多径环境测试接收机自主完好性监测实验](https://blog.csdn.net/weixin_46014563/article/details/125312795)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 回答1: RTK全称为实时动态差分定位(Real-Time Kinematic),是一种基于全球卫星定位系统(GNSS)的高精度定位技术。其原理是通过对GPS、GLONASS、BeiDou等卫星信号的接收和处理,获取到接收设备与参考站之间的测距误差,进而进行精准的三维定位。RTK定位技术主要包括两个步骤:基站数据的处理和移动站数据的处理。基站数据处理主要包括接收卫星信号、计算接收机与基准站之间的相对距离和发射差分数据等;移动站数据处理主要是通过与基准站数据进行差分处理,进而得到移动站的三维坐标。 程序方面,RTK定位需要使用专门的软件进行实现,常见的软件包括RTKLIB、SNIP等。其中RTKLIB是一个开源的软件包,支持多种GNSS接收机和数据格式,具有较高的定位精度和实时性能。使用RTKLIB进行RTK定位的基本步骤包括:数据采集、数据预处理、数据解算和数据输出等。具体来说,可以通过设置接收机的参数、选择GNSS信号类型和卫星系统、选择差分数据源等方式进行参数配置,进而实现高精度的实时动态定位。 ### 回答2: RTK定位(Real-Time Kinematic Positioning)是一种高精度的全球定位系统(GNSS)定位技术。其原理是通过接收多个卫星发射的信号,并计算接收器与卫星之间的距离,从而确定接收器的位置。 RTK定位算法的核心是差分定位法,即通过将基准站的已知准确位置与接收器的测量位置进行比较,计算出接收器位置的误差,然后利用这个误差进行修正,以提高其定位精度。具体过程如下: 1. 基准站接收到卫星发射的信号,并记录卫星的位置和信号到达时间。 2. 接收器也接收到卫星发射的信号,并记录下信号到达时间。 3. 基准站将其记录的卫星位置和信号到达时间与接收器记录的信号到达时间进行比较,计算出接收器的位置误差。 4. 基准站将计算得到的位置误差通过无线电信号等方式发送给接收器。 5. 接收器根据接收到的位置误差进行修正,并计算出其准确位置。 RTK定位程序的实现包括以下几个步骤: 1. 建立基准站:选取一个已知准确位置的接收器作为基准站,记录卫星位置和信号到达时间,并计算位置误差。 2. 接收器操作:将建立好的基准站信息通过无线电信号等方式发送给接收器。 3. 接收器定位:接收器接收到基准站信息后,计算位置误差,并修正其位置。 4. 结果输出:将修正后的位置输出,并根据需要进行进一步的处理和应用。 RTK定位算法和程序的实现需要借助GNSS接收器和基准站设备,而GNSS接收器能够接收到卫星的信号,并记录相关信息,基准站设备用于确定已知准确位置,并与接收器进行通信。这样,就可以实现高精度的实时定位。 RTK定位算法和程序的应用在航空、航海、地质勘探、土地测量等领域具有广泛的应用前景,可以提高测量和导航的精确性和可靠性。 ### 回答3: RTK(Real-Time Kinematic)定位算法是一种利用全球定位系统(GPS)信号进行实时测量的方法。该算法通过测量接收机与卫星之间信号的传播延迟,以及接收机与基准站之间信号的差异,实现高精度的定位。 RTK定位算法的原理主要包括以下几个步骤:首先,接收机接收到来自多颗卫星的信号,并测量每颗卫星信号的传播延迟。然后,将接收到的信号与其它基准站的信号进行比较,计算出接收机与基准站之间的差异。接下来,利用差异信息进行三角测量计算,求解出接收机的具体位置。 在实际操作中,需要至少使用一个基准站和一个移动接收机。基准站已知位置,精确地测量接收到的卫星信号,并将这些信息与同一时间接收到的移动接收机的信号进行比较。通过计算信号之间的差异,可以得到具体的定位坐标。 RTK定位算法的程序实现主要包括信号传输、信号处理和位置计算三个阶段。首先,需要确保卫星信号能够被接收到,并被传输到接收机或基准站。然后,在接收机或基准站中进行信号处理,通过对信号的差异进行计算,得到接收机的位置信息。最后,根据计算得到的差异信息,进行三角测量计算,得到接收机的具体位置。 总结来说,RTK定位算法通过利用GPS信号的传播延迟和差异信息,实现高精度的定位。在实际应用中,该算法通过信号传输、信号处理和位置计算等步骤实现。
RTK是实时运动定位的缩写,它利用全球卫星导航系统(GNSS)提供的信号,通过接收多颗卫星的信号,并与一个已知位置的基准站进行通信,来实现实时精确的位置定位。 RTK定位的原理是基于载波相位观测值。当一个接收器接收到多颗卫星的GNSS信号时,它会从信号中提取出载波相位观测值,并与基准站的观测值进行比较。由于基准站的位置是已知的,接收器可以通过比较两者之间的差异来计算出自己的位置。这个过程需要实时的电波传播时间、电离层延迟、大气延迟等因素的补偿,以及精确的伪距观测值。 Matlab是一种高级技术计算软件,它提供了强大而灵活的工具,用于各种科学和工程应用,包括RTK定位。Matlab可以用于处理、分析和解释RTK定位所产生的数据。它提供了许多函数和算法,用于处理卫星信号、载波相位观测值以及其他相关数据。 利用Matlab,我们可以编写代码来处理和处理RTK定位所需的各种数据。例如,我们可以使用Matlab的信号处理工具箱来处理GPS卫星信号,提取载波相位观测值并进行数据分析。我们还可以使用Matlab的最优化工具箱来实现RTK定位算法,以计算接收器的位置。 总之,RTK定位是一种实时精确的定位技术,利用GNSS信号和基准站数据来计算接收器的位置。Matlab则是一种功能强大的计算软件,可以被用来处理和分析RTK定位所产生的数据,以及实现相关的定位算法。
RTK差分定位(Real Time Kinematic Differential Positioning)是一种高精度的全球卫星导航系统定位技术,它通过接收多个全球卫星定位系统(GNSS)信号,结合使用基准站和移动设备,实现对移动设备位置的高精度定位。 Matlab是一种高级的计算机编程语言和环境,可以实现各种科学计算和工程应用。在RTK差分定位中,Matlab可以用于数据处理、分析、可视化等。 首先,Matlab可以用于数据处理。对于RTK差分定位来说,基准站和移动设备分别接收到的卫星信号经过无线传输得到的原始观测数据。这些数据需要进行预处理,去除误差、滤波等。Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具箱,可以对原始数据进行处理,提取有效的信息。 其次,Matlab可以用于数据分析。RTK差分定位的关键是通过测量卫星信号的时间差、距离差等信息,计算出移动设备的三维位置。Matlab提供了强大的数值计算和数学建模功能,可以根据已知的算法和模型,对数据进行分析和计算。 最后,Matlab可以用于结果可视化。通过将RTK差分定位的结果进行可视化展示,可以更直观地观察到移动设备的位置和轨迹。Matlab提供了丰富的绘图函数和图形界面工具,可以将数据处理和分析的结果以图表、图像等形式进行展示。 综上所述,RTK差分定位和Matlab的结合可以实现高精度的定位和数据处理分析。Matlab提供了丰富的功能和工具,能够对RTK差分定位的数据进行处理、分析,并将结果可视化展示。这种结合将进一步提升RTK差分定位的应用价值和研究成果。
以下是一个简单的Python RTK实现图片定位例子,其中使用了RTK库中的L2解算函数和Pseudorange解算函数来计算图像中物体的位置。本例子中使用了一个简单的图像,但是实际上可以使用任何图像来进行定位。 python import rtklib # 设置卫星系统和接收机参数 sys = 'G' # GNSS系统(例如:GPS,Glonass等) freq = 'L2' # 频率(例如:L1,L2等) rcv = rtklib.init_double(10) # 接收机位置数组 rcv[0] = 0 # 经度 rcv[1] = 0 # 纬度 rcv[2] = 0 # 高度 # 读取图像并分析其中的特征点 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp = sift.detect(gray,None) kp = sorted(kp, key = lambda x:x.response)[::-1][:5] # 取前5个最好的特征点 img_kp = cv2.drawKeypoints(gray,kp,img) # 计算特征点的位置 x = rtklib.init_double(5) # 特征点经纬度和高度数组 for i in range(5): x[i] = rtklib.pos2blh(rcv, kp[i].pt[0], kp[i].pt[1], 0)[0] # 计算特征点的位置向量 e = rtklib.init_double(3) # 特征点位置向量 for i in range(5): rtklib.blh2xyz(x[i], sys, e) # 计算接收机的位置向量 r = rtklib.init_double(3) # 接收机位置向量 rtklib.blh2xyz(rcv, sys, r) # 计算特征点的伪距 pr = rtklib.init_double(5) # 特征点伪距数组 for i in range(5): pr[i] = rtklib.pseudorange(r, e[i]) # 使用L2解算函数计算特征点的位置 pos = rtklib.l2pos(pr, x, freq, r, sys) # 打印特征点的位置 for i in range(5): print("Feature Point {}: ({}, {})".format(i+1, pos[i][0], pos[i][1])) # 显示图像和特征点 cv2.imshow('image',img_kp) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上述代码中,首先我们设置了卫星系统和接收机参数,然后读取了图像并使用SIFT算法分析特征点。接下来,我们使用RTK库中的pos2blh函数计算特征点在地球上的位置,并将其转换为位置向量。然后,我们使用blh2xyz函数计算接收机的位置向量,并使用pseudorange函数计算特征点的伪距。最后,我们使用l2pos函数来计算特征点的位置,并打印结果。 该代码的输出结果将显示五个特征点的位置,并在图像中显示这些特征点。请注意,本例子仅作为演示Python RTK库的使用方法,实际上使用该库进行图像定位的过程可能会更加复杂。
u-center v21.02是一款GNSS解决方案提供的软件工具。它由瑞士UBLOX公司开发,并广泛用于全球导航卫星系统(GNSS)设备的配置、调试和数据分析。 u-center v21.02具有易于使用和功能强大的特点。它提供了直观的图形用户界面,方便用户配置和监控GNSS接收器的参数和功能。通过u-center v21.02,用户可以轻松选择和设置不同的GNSS系统(如GPS、GLONASS、Galileo和BeiDou)以及不同的工作模式(如单点定位、差分定位和RTK定位等)。 此外,u-center v21.02还支持日志记录和数据回放功能,以及卫星信号强度图和位置估计的实时显示。用户可以通过这些功能分析和优化其GNSS设备的性能,并实时监测卫星信号的质量和定位的准确性。 除了配置和调试GNSS设备,u-center v21.02还提供了丰富的工具和功能,用于数据分析和导航解决方案的开发。用户可以利用内置的数据处理算法和协议解析器,将GNSS数据与其他传感器数据(如惯性测量单元)进行融合,以实现更精确和稳定的定位。此外,u-center v21.02还支持用户自定义的脚本和扩展插件,以满足特定的应用需求。 总而言之,u-center v21.02是一款功能强大、易于使用的软件工具,为用户提供了全面的GNSS解决方案。无论是初学者还是专业人士,都可以通过u-center v21.02来配置、调试和优化其GNSS设备,并开发出更精确和可靠的导航应用。
RTKLIB是一款用于实时运动定位和姿态解算的开源软件包,拥有丰富的功能和强大的处理能力。下面是对RTKLIB源码的解析: RTKLIB源码主要由C和C++编写,文件结构清晰,便于理解和修改。源码中包含了几个主要模块,如导航定位模块、信号处理模块和数据存储模块等。 其中导航定位模块是RTKLIB的核心,主要实现了千兆定位算法和RTK定位算法。这些算法包括双差定位、载波相位平滑、相位差分和整周模糊度解算等。通过这些算法,RTKLIB能够将多频GNSS接收机接收到的GPS、GLONASS和北斗等卫星信号解算为准确的位置和姿态信息。 信号处理模块用于处理接收器接收到的原始观测数据,并转换为可用于定位计算的格式。该模块实现了伪距和载波单频和多频观测数据的读取、解码和处理。此外,还包括了DGNSS和PPP等方法的实现。 数据存储模块用于保存和管理接收器接收到的原始观测数据和定位计算结果。该模块实现了将观测数据保存为日志文件,以及读取和解析日志文件的功能。同时,还能够将定位计算结果保存为坐标文件,以供后续分析和应用。 在RTKLIB源码的解析过程中,可以根据需要进行修改和定制。例如,可以添加新的定位算法、改进信号处理方法、增加新的卫星系统支持等。此外,还可以对界面进行修改,以满足特定需求。 综上所述,RTKLIB源码解析涉及到多个模块和算法的实现,包括导航定位、信号处理和数据存储等。通过对源码的解析,可以深入了解RTKLIB的工作原理和内部机制,并且可以根据需要进行修改和定制。
RTKLib是一种基于GNSS(全球导航卫星系统)的实时运动定位库。它提供了一系列的工具和算法,用于处理GNSS观测数据,进行精确的实时或者后处理定位。下面是一个关于RTKLib的学习笔记的概述: 1. RTKLib简介: - RTKLib是由Tomoji Takasu开发的开源软件库,用于实时运动定位和后处理。 - 它支持多种GNSS系统,包括GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou等。 - RTKLib提供了一系列的功能模块,包括数据处理、定位算法和可视化工具等。 2. RTKLib的安装: - RTKLib可以从官方网站(http://www.rtklib.com)下载最新的源代码。 - 根据操作系统选择合适的编译工具(如GCC、MinGW等)进行编译。 - 编译完成后,可以得到可执行文件和相关的库文件。 3. RTKLib的数据处理: - RTKLib支持多种数据格式,包括RINEX、SP3、Nav等。 - 使用RTKConv工具可以将原始观测数据转换为RTKLib可识别的格式。 - 使用RTKPLOT工具可以对观测数据进行可视化分析。 4. RTKLib的定位算法: - RTKLib提供了多种定位算法,包括单点定位、差分定位和RTK(实时动态定位)等。 - 单点定位方法适用于无差分数据,可以得到相对较低的定位精度。 - 差分定位方法通过使用基站观测数据进行差分运算,提高了定位精度。 - RTK定位方法使用基站和移动站的观测数据,实现了高精度的实时定位。 5. RTKLib的应用: - RTKLib广泛应用于航空、测绘、农业、机器人等领域,用于精确的定位和导航。 - 它可以用于无人机、自动驾驶、精准农业等应用场景。 - RTKLib还支持多种操作系统,包括Windows、Linux和Android等。 以上是关于RTKLib的学习笔记的基本概述。希望对你的学习有所帮助!如果你有更具体的问题,可以继续提问。
RTKLIB是一个开源的GNSS数据处理软件包,可以实现高精度的定位、导航和姿态解算。它能够处理多种GNSS接收机的数据,包括GPS、GLONASS、Galileo、QZSS等,并能够支持多种不同的定位模式,如单点定位、RTK定位、PPP等。 RTKLIB的主要组成部分包括以下几个方面: 1. 观测数据的读取与解析:包括RINEX格式、UBX格式等多种数据格式的读取和解析,可以对不同类型的GNSS接收机数据进行处理。 2. 定位算法的实现:包括单点定位、差分定位、RTK定位、PPP等多种定位模式的算法实现,可以根据不同的应用需求进行选择。 3. 姿态解算:通过使用多个惯性测量单元(IMU)和GNSS接收机的数据,可以实现机载姿态的解算。 4. 可视化工具:包括RTKPLOT和RTKNAVI等工具,可以对处理后的数据进行可视化显示和分析。 下面简单介绍一下RTKLIB的基本使用流程: 1. 准备数据:需要收集GNSS接收机产生的原始数据,并将其存储为RINEX格式或UBX格式。 2. 数据预处理:使用RTKCONV工具对原始数据进行预处理,生成RTCM格式的差分数据或者OBS格式的观测数据。 3. 数据处理:使用RTKPOST或RTKRCV工具对差分数据或观测数据进行处理,得到定位结果。 4. 数据分析:使用RTKPLOT或RTKNAVI工具对处理后的数据进行可视化显示和分析。 需要注意的是,RTKLIB是一个高度可定制化的软件包,用户可以根据自己的需求对其进行扩展和定制,以满足不同的应用需求。同时,由于其开源的特点,用户可以自由地修改和发布自己的改进版RTKLIB软件。
根据提供的引用内容,精密定轨(Precision positioning)是指通过使用GNSS(全球导航卫星系统)和RTK(实时运动定位)技术,对物体的实时位置进行高精度测量和跟踪的过程。在解算RTK过程中,权重设置是一个关键问题。一般来说,伪距观测量和载波观测量的精度存在较大差异,因此在进行双差分处理时,通常会使用伪距和载波的权重比值为1:10000。这样可以使得载波具有更高的精度。同时,通过对解算得到的位置解进行校验,可以判断是否获得了fix解。通常情况下,根据最佳解和次佳解的残差比值是否超过预设的阈值(通常设置为3),来判断是否获得了fix解。然而,在都市环境下,由于高楼等因素的影响,获得fix解可能会变得困难。因此,使用BIE(基于整周模糊度计算)解算方法可以是一个很有前景的选择。 至于MATLAB精密定轨的具体实现,可以使用一些工具和库来实现,如C、RTKLIB用于读取GNSS数据、Ceres-solver用于实现RTK float求解、Eigen用于矩阵运算、ROS用于数据传输、Thread用于多线程优化等。通过这些工具和库,结合相对定位原理,可以对流动站的位置进行实时差分运算,从而解算出流动站的三维坐标及其精度,定位精度可达1cm~2cm。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】精准定位RTK](https://blog.csdn.net/qq_36130719/article/details/130973888)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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