Möglichkeiten eines Radartransceivers zur Hinderniserkennung an einem autonomen Fahrzeug

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einführung
1.1 Das Projekt
1.2 Ziel dieser Arbeit

2 Grundlagen
2.1 Radar
2.1.1 Geschichte
2.1.2 Pulsradar
2.1.3 CW Radar
2.1.4 Mehrzielfähigkeit
2.2 Plattform

3 Anforderungen einer Hinderniserkennung
3.1 Reaktionszeit
3.2 Abmessungen
3.3 Hindernisse

4 Technische Ausganslage
4.1 Die Radartransceiver (Radarsensoren)
4.1.1 IVS-163
4.1.2 IVS-148
4.2 Ansteuerung des Radartransceivers
4.2.1 Analoge Schaltung
4.2.2 DA-Wandler
4.3 Einlesen der analogen Signale
4.3.1 Soundkarte
4.3.2 Integrierter AD-Wandler
4.3.3 Externer AD-Wandler
4.4 Controller
4.4.1 USB I/O Box
4.4.2 Atmel AVR 8bit
4.4.3 ARM 32bit

5 Umsetzung in die Praxis
5.1 Erzeugung des Sweep Signals
5.2 Nachverstärkung des Ausgangsignals
5.3 Auswertung
5.3.1 Abtastung
5.3.2 Fenster Funktion
5.3.3 Glättung
5.3.4 Fast Fourier Transformation
5.3.5 Peak Detection
5.3.6 Ermittlung der Entfernung bei ruhenden Objekten
5.3.7 Ermittlung der Entfernung und Geschwindigkeit bei bewegten Ob- jekten
5.3.8 Auflösungsvermögen
5.4 Auslastung des Mikrocontrollers

6 Tests und Messungen
6.1 Messungen mit stationären Objekten
6.2 Messungen mit bewegten Objekten

7 Ausblick
7.1 Sweepsignal
7.2 Analoge Signalverarbeitung und A/D Wandlung
7.3 Digitale Signalverarbeitung
7.4 Montage am Fahrzeug
7.5 Stromverbrauch
7.6 Fazit

Literaturverzeichnis

Verzeichnis der Formelzeichen

A Quadratursignal

B Versuchsaufbau

Tabellenverzeichnis

4.1 Daten IVS-163

4.2 Daten IVS-163

5.1 DFT Parameter

5.2 Einzelschritte der Auswertung

B.1 Pinbelegung Radarsensor

Abbildungsverzeichnis

2.1 Pulsradar

2.2 CW-Radar

2.3 FMCW-Radar

2.4 Sende und Empfangssignal bei einem sich auf den Radarsensor zubewegen- den Objekt

4.1 Verarbeitungskette

4.2 Der IVS-163

4.3 Der IVS-148

4.4 Schaltung zur Erzeugung des Sweepsignals

4.5 Modulation mit drei Sweeps

4.6 Modulation mit zwei Sweeps

4.7 Der AVR Mikrocontroller

4.8 Der ARM Mikrocontroller mit I/O Board (links)

5.1 Blockschaltbild

5.2 Sweepsignal

5.3 Nachverstärkung des Empfangssignals

5.4 Sende- und Empfangsfrequenz bei mehreren Zielen

5.5 CFAR Peak Detection

5.6 Laufzeitverschiebung bei Upsweep

5.7 Frequenzverlauf und Differenzfrequenz

5.8 Empfangssignal bei größerer Dopplerverscheibung

5.9 Zeitbetrachtung

6.1 Antennendiagramm des IVS-148. (Quelle: InnoSenT Produktkatalog)

6.2 Testraum

6.3 Sweep- und das I-Signal über den vollen Raum.

6.4 Spektrum des Radarechos in dem Testraum bei kompletter Länge, ca. 20m.

6.5 Sweep- und das I-Signal in dem Testraum bei einer Entfernung von 10m bis zur Wand.

6.6 Spektrum des Radarechos einer Wand in ca. 10m.

6.7 Sweep- und das I-Signal bei einer Wand in ca. 6m Entfernung

6.8 Sweep- und das I-Signal bei einer Metalltür in 6m Entfernung

6.9 Spektrum des Radarechos einer Metalltür in 7m Entfernung

6.10 Spektrum des Radarechos bei einer Bewegung auf eine Metalltür zu

7.1 Sweepsignal mit vier Sweeps

A.1 Erzeugung des Q-Signals

A.2 I- und Q-Signal

B.1 Komponenten des Radarsystems

B.2 Pinbelegung des ARM und der Ansteuerungsplatine.

1 Einführung

Radarsensorik wird seit etwa 10 Jahren in Oberklasselimusinen als Sonderaustattung ange- boten. Hier wird es als ACC (Adaptive Cruise Control) oder PSS (Predictive Safety System) eingesetzt. Troppmann und Höger (2005a) und Troppmann und Höger (2005b) beschreiben detailliert den Einsatz von Radarsensorik in Kfz. So enstand die Idee, die Möglichkeiten einer Hinderniserkennung mittels Radar für ein autonomes Fahrzeug zu prüfen, um darauf aufbauend ähnliche Systeme für dieses entwickeln zu können.

Grundsätzlich lässt sich eine Hinderniserkennung mit verschiedensten Techniken realisie- ren. Eine ausführliche Betrachtung mit Beschreibungen der einzelnen Techniken ist in Ries (2005) gegeben. Um Vor- und Nachteile der einzelnen Verfahren einschätzen zu können, hier ein Überblick über die gängisten Sensoren:

Ultraschall

Ultraschallsensoren werden häufig für die Einparkhilfen in den Stoßstangen verwendet. Sie zeichnen sich durch geringe Kosten aus. Auf geringe Entfernungen besitzten sie eine hohe Präzision und mittels Triangulation besteht die Möglichkeit, den Winkel zu einem Hindernis zu errechnen.

Ihr größtes Problem ist die begrenzte Reichweite von einigen Metern. Umwelteinflüsse wie Geräusche oder Temperaturschwankungen beeinflussen die Ultraschallsensoren. Treffen die Schallwellen in einem flachen Winkel auf das Hindernis, kann es passieren, dass es nicht erkannt wird. Die Sensoren müssen immer sichtbar angebracht werden und sind somit emp- findlich gegen Steinschlag oder andere Beschädigungen. Des Weiteren liefern sie keine In- formation zu der Bewegungsrichtung eines Objekts.

Infrarot

Ebenfalls sehr günstig sind Infrarotsensoren. Sie erfassen hervorragend tangentiale Bewe- gungen.

Radiale Bewegungen hingegen können nicht erkannt werden. Wie alle optischen Verfah- ren ist die Infrarottechnik empfindlich gegenüber Umwelteinflüssen wie Regen, Nebel oder Staub. Auch diese Sensoren sind nicht in der Lage, die Bewegungsrichtung zu erkennen.

Laserscanner

Laserscanner werden auf Grund ihrer positiven Eigenschaften gerne zur Hinderniserken- nung eingesetzt. Sie finden auch viel Verwendung in den autonomen Fahrzeugen der DAR- PA Grand Challange (siehe DARPA (2008)). Sie verfügen über eine hohe Reichweite und Genauigkeit und vermitteln dank der großen Menge an Messpunkten ein äußerst präzieses Bild der Umwelt.

Unter ungünstigen Voraussetzungen, wie etwa Nebel, Regen oder dichtem Staub, funktio- nieren sie jedoch nicht mehr zuverlässig bzw. fallen ganz aus. Auch sind aktuelle Lasers- canner in annehmbarer Baugröße noch sehr teuer.

Bildverarbeitung

Da bei einer Hinderniserkenung mittels Bildverarbeitung auf verfügbare Komponenten zu- rückgegriffen wird, lässt sie sich relativ kostengünstig realisieren. Ein großer Vorteil ist, dass die Kamera einen passiven Sensor darstellt, der nicht durch andere Kameras beein- flusst werden kann. Die gelieferten Daten können auch für andere Aufgaben, wie etwa eine Fahrspurerkennung, verwendet werden.

Jedoch fällt das System im dichten Nebel, Regen oder Staub komplett aus, was für ein Offroad Fahrzeug nicht hinnehmbar ist. Die Algorithmen zur Hinderniserkennung erfordern zudem, gerade bei hohen Geschwindigkeiten, viel Rechenaufwand. Bei stark wechselnden Lichtverhältnissen, wie etwa bei der Fahrt in einen Tunnel, kommt die Bildverarbeitung an ihre Grenzen, da eine dynamische Anpassung an die Lichtverhältnisse nur begrenzt möglich ist.

Radar

Die Radarsensorik zeichnet sich durch viele Einsatzmöglichkeiten unterschiedlicher Kom- plexität aus. Sie reicht von einer einfachen Entfernungsmessung bis hin zum Radarnetzwerk mit mehreren Sensoren, das verschiedene Ziele mit Winkel, Geschwindigkeit und Entfer- nung orten kann. Radialbewegungen werden auf Grund des Dopplereffekts (siehe Glossar) optimal erfasst, was einer Hinderniserkennung zu gute kommt. Gegen Umwelteinflüsse ist Radar im Vergleich zu den anderen Systemen unempfindlich. Es kommt höchstens zu einer Einschränkung der Reichweite, aber nicht zum Totalausfall. Da die Radarstrahlung nichtme- tallische Materialien durchdringt, kann ein Radarsensor günstig durch Kunststoff geschützt werden. Wie der Laserscanner verfügt Radar über eine hohe Reichweite.

Die Kosten liegen über den von Ultraschall- oder Infrarotsensoren, sind jedoch um ein Viel- faches günstiger als Laserscanner. Tangentialbewegungen können von Radar nicht erfasst werden. Die Zielerkennung ist komplizierter als bei anderen Systemen, da immer ein Rau- schen vorliegt und es zu vielen kleinen Reflektionen kommen kann, die das Erkennen von eigentlichen Zielen erschweren.

1.1 Das Projekt

Die Arbeit entstand im Rahmen des intelliTruck-Projektes, das Teil von FAUST (Fahrerassistenz- und autonome Systeme) der HAW Hamburg ist. FAUST besteht aus mehreren Projekten, in denen auf jeweils unterschiedlichen Plattformen, vom Modellauto im Maßstab 1:10 bis zum echten Rennwagen, Technologien für Fahrerassistenz- und auto- nome Systeme erforscht und entwickelt werden. Das inte]lliTruck-Projekt nutzt als Plattform ein Offroad fähiges Modellfahrzeug im Maßstab 1:6, dass anhand von Markierungen selbst- ständig durch unbekanntes Terrain navigieren soll. Als Vorbild dient die DARPA Grand Challange. HAW:2008 enthält weitere Informationen zu FAUST.

1.2 Ziel dieser Arbeit

Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, die Möglichkeiten eines Radartransceivers zur Hin- dernserkennung auszuloten. Dabei soll Rücksicht auf die durch die verwendete Plattform gegebenen Randbedingungen genommen werden. Die Arbeit soll eine geeignete Methode der Ansteuerung und Auswertung des Sensors finden. Dafür werden verschiedene Ansätze verfolgt und bewertet, sowie der vielversprechenste in die Praxis umgesetzt und getestet.

2 Grundlagen

2.1 Radar

Ursprünglich ist Radar die Abkürzung für Radio Aircraft Detection and Ranging. Durch den heutzutage vielseitigen Einsatz ist jedoch nur noch Radio Detection and Ranging üblich. In Deutschland hat Radar die frühere Bezeichnung Funkmesstechnik verdrängt. Je nach Einsatzzweck gibt es verschiedene Methoden, ein Radarsystem zu betreiben.

2.1.1 Geschichte

Die Radartechnologie basiert auf der 1886 von Heinrich Hertz endteckten Eigenschaft, dass Radiowellen an metallischen Oberflächen reflektiert werden. Erste Experimente führte 1904 Christian Hülsmeyer, ein deutscher Hochfrequenztechniker, durch. Dieser maß mit seinem “Telemobiloskop” die Laufzeit der von Schiffen reflektierten Wellen und ließ sich das ver- wendete Verfahren patentieren.

In den 20er und 30er Jahren wurden in Großbritannien und den USA erste Radaranlagen in Betrieb genommen. Darunter waren zum Beispiel ein 33 M Hz Dauerstrichradar und ein 60 M Hz Pulsradar. Im Zweiten Weltkrieg wurde Radar von allen beteiligten Staaten vor allem für militärische Zwecke massiv weiterentwickelt.

Heute wird Radar in sehr vielen unterschiedlichen Bereichen, sowohl militärisch als auch zivil, eingesetzt. Entsprechend unterschiedliche Techniken und Frequenzen kommen zum Einsatz. Die Frequenzen reichen von einigen MHz für die Radioastronomie oder OTHR (Over The Horizon Radar) bis zu mehreren hundert Ghz bei industriellen Fertigungen, wie etwa der Überwachung von Schweißnähten, oder Gefechtsfeldradaren.

Weitere Informationen zur geschichtlichen Entwicklung des Radars sind in Göbel (2001) (S. 13f) und Wolff (2005) zu finden.

Im Kfz- und sonstigen Nahbereichen haben sich dank günstiger Fertigungskosten und guter Verarbeitbarkeit Frequenzen um 24 GHz etabliert. Diese werden jedoch in naher Zukunft vorausichtlich durch den 79 GHz Bereich ersetzt. Zum einen werden hier die Kosten im- mer geringer, zum anderen schreibt die Regulierungsbehörde ab 2013 eine Nutzung des 79 GHz Bereichs für Kfz-Kurzstreckenradar vor, da dieser keine anderen Anwendungen beeinträchtigt. Sollten mehr als 7% der gesamt zugelassenen Fahrzeuge mit einem 24 GHz Radar ausgestattet sein, wird die Frist vorgezogen. Die Haupteinsatzgebiet von Radarsyste- men im Kfz-Bereich sind ACC und PSS. Ähnliche Anwendungen sind für den intelliTruck geplant.

Anwedungsbereiche

Radar hat sich in vielen Bereichen durchgesetzt und wird in immer weiteren Bereichen neu eingesetzt. Göbel (2001) (S.171-193) bietet eine ausführliche Auflistung mit Anwendungs- beispielen. Hier einige Beispiele für den Einsatz von Radartechnik:

- Luftfahrt

– Flugüberwachung
– Flughafen-Rundsicht
– Rollfeldradar
– Bordradar

- Schifffahrt

– Bordradar
– Hafenradar
– Küstenradar

- Verkehr

– Geschwindigkeitskontrolle
– ACC, PSS etc.
– Bahnverkehr
– Verkehrsüberwachung

- Militär

– Gefechtsfeldradar
– Lenkflugkörper
– Zünder für Geschosse
– Raketenabwehr
– Aufklärung

- Andere Einsatzgebiete

– Wetterradar
– Bewegungsmelder
– Materialuntersuchung
– Füllstandsmessung
– Radioastronomie
– Erdbeobachtung

2.1.2 Pulsradar

Beim Pulsradar wird ein kurzer Impuls gesendet und dann die Zeit bis zum empfangenen Echo τ gemessen (vgl. Abbildung 2.1). Da die Ausbreitungsgeschwindigkeit des Signals be- kannt ist, lässt die verstrichene Zeit direkt auf die Entfernung R schließen (siehe Gleichun- gen 2.1 und 2.2). Nach diesem Prinzip arbeitet auch das bei U-Booten und Fledermäusen verwendete Sonar. Für eine ausführliche Beschreibung des Verfahrens, siehe Göbel (2001) (S. 73ff).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1: Das obere Diagramm beinhaltet das Sendesignal, das untere das Empfangs- signal. In diesem Fall mit zwei Zielen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Um auch nahe Ziele messen zu können, ist sehr schnelle Hardware erforderlich, da die Aus- breitungsgeschwindigkeit der Radarstrahlen der Lichtgeschwindigkeit entspricht. Bei einem Ziel in 10 m Entfernung, beträgt die Laufzeit gerade einmal 67 ns. Weitere begrenzende Fak- toren sind zum einen der Pulsabstand T P, wird dieser zu niedrig gewählt, sinkt die maximale eindeutige Entfernung, zum anderen ist die Pulsdauer τ P für eine geringe Entfernungsauf- lösung möglichst kurz zu halten. Eine recht kurze Pulsdauer von 100 ns ermöglicht eine Entfernungsauflösung von 15 m. Mit einem einfachen Pulsradar kann nur die Entfernung gemessen werden. Die Geschwindigkeit muss dabei über die Zeit ermittelt werden.

Puls-Doppler-Radare berücksichtigen zusätzlich die Empfangsfrequenz und können durch die Frequenzverschiebung auf eine Bewegung des Ziels schließen (siehe Göbel (2001), S. 86-101).

2.1.3 CW Radar

CW (Continous Wave)-Radar sendet im Gegensatz zum Pulsradar ein permanentes Signal aus. Die einfachste Form, ein unmoduliertes Signal (vgl. Abbildung 2.2), bietet sehr einge- schränkte Möglichkeiten: Eine Laufzeitmessung ist nur im Umfang von ∆ Φ möglich, die Frequenzverschiebung durch den Dopplereffekt kann jedoch einfach gemessen werden. Für eine reine Geschwindigkeitsmessung von Einzelzielen ist das Verfahren also gut geeignet. Das CW-Radar ist in Göbel (2001) (S. 102ff) ausführlich beschrieben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.2: Laufzeitbedingte Phasenverschiebung zwischen Sende- und Empfangssig- nal bei einem CW-Radar.

FMCW (Frequency Modulated Continous Wave) Radar

Eine einfach Erweiterung besteht in einer linearen Frequenzmodulation. Die Sendefrequenz hängt von dem als Sweepsignal bezeichneten Spannungsverlauf am Eingang V tune ab. Bei einer liearen Steigung bzw. Senkung spricht man von Up- bzw. Downsweep. Für die reine Entfernungsmessung reicht eine Sägezahnfunktion wie in Abbildung 2.3. Der Sensor liefert als Ausgangsignal die Differenzfrequenz f D i ff, mit der leicht die Zeitverschiebung und da- mit die Entfernung berechnet werden kann. Eine große Modulationsdauer ermöglicht einen großen Entfernungseindeutigkeitsbereich.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.3: Modulationsfunktion für ein FMCW-Radar für die reine Entfernungsmessung.

Für die Ermittlung zweier Unbekannter, Entfernung und Geschwindigkeit, werden auch zwei unterschiedliche Gleichungen benötigt. Dafür arbeitet man mit einer Dreiecksfunktion als Sweepsignal (vgl. Abbildung 2.4). Die Laufzeit des Radarsignals erzeugt die Verschie- bung in Zeitrichtung und zeigt die Entfernung des Zieles an. Bewegt sich das Ziel, führt der Dopplereffekt zu einer Verschiebung auf der Frequenzachse. So entstehen verschiedene Differenzfrequenzen für Up- und Downsweep.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.4: Sende und Empfangssignal bei einem sich auf den Radarsensor zubewegen- den Objekt

Für die Entfernungsmessung im Nahbereich ist das FMCW-Verfahren der Standard. Bei großen Sendeleistungen, die für weite Distanzen benötigt werden, tritt das Problem auf, dass das Sendesignal auf den Empfänger überspricht, da beide Antennen permanent aktiv sind. Bei großen Entfernungen dominieren weiterhin Pulsradare. Diese sind auf kurze Distanzen jedoch aufgrund der hohen Signalgeschwindigkeit schwierig auszuwerten.

Da das FMCW-Radar das gängige Verfahren zur Enfernungs- und Geschwindigkeitsmes- sung im Nahbereich ist, ist es häufig in der Literatur beschrieben. Gute Erklärungen finden sich z. B. in Göbel (2001), S.107-114 und Troppmann und Höger (2005b).

2.1.4 Mehrzielfähigkeit

Grundsätzlich ist es möglich, mehrere Ziele zu erkennen. Bei einem Pulsradar ist die Mehr- zielfähigkeit einfacher als bei einem CW-Radar zu realisieren, da hier einfach mehrere Echos auftreten (vgl. Abbildung 2.1, S. 21). Bei einem FMCW-Radar muss das Ausgangssi- gnal mit einer FFT (Fast Fourier Transformation) in seine Frequenzbestandteile zerlegt wer- den, um das Spektrum zu erhalten, aus dem man wiederum mehrere Ziele ableiten kann.

In der Praxis müssen jedoch einige Bedingungen erfüllt sein: Die Abstandsdifferenz der Ziele darf nicht kleiner sein als die Entfernungsauflösung des Radarsystems, ansonsten las- sen sich die Ziele nicht unterscheiden, auch wenn sie räumlich von einander getrennt sind. Bei der Filterung der Ziele aus dem Rauschen kann es vorkommen, dass ein großes Ziel ein kleineres mit ähnlicher Entfernung überdeckt. Haben beide Ziele eine unterschiedliche Geschwindigkeit, tritt das Problem nicht auf, da hier anhand der verschiedenen Dopplerfre- quenzen unterschieden werden kann.

2.2 Plattform

Die Plattform ist ein ferngesteuertes Modellfahrzeug im Maßstab 1:6, das entspricht einer Größe von 75 cm x 50 cm. Angetrieben wird es durch einen 27 ccm 2 . 6 PS Verbrennungs- motor. Die Höchstgeschwindigkeit liegt nach Herstellerangaben bei 65 km/h, wobei sie in der Praxis durch das zusätzliche Gewicht von Rechner und weiterer verbauter Hardware niedriger liegt. Im autonomen Betrieb fährt das Fahrzeug auf Grund der frühen Entwick- lungsphase nur mit geringer Geschwindigkeit.

Das Fahrzeug wurde dahingehend modifiziert, dass ein PC, sowie zwei Mikrocontroller und diverse Sensorik befestigt werden können. Der PC dient als Hauptrechner und über- nimmt die Koordination der einzelnen Komponenten und die Bildverarbeitung. Des weite- ren gibt es zwei 8 bit Atmel AVR Mikrocontroller, die eine Auswertung der verwendeten Hallsensoren und des Gyroskops vornehmen und die Ergebnisse über einen CAN-Bus an den Hauptrechner übermitteln. In einer parallel laufenden Bachelorarbeit werden die AVRs gegen einen ARM Mikrocontroller ausgetauscht. Dank der auf dem Dach montierten Ka- mera kann eine Markenerkennung erfolgen, mit der das Fahrzeug im autonomen Betrieb navigiert.

Eine detaillierte Beschreibung der Plattform, mit Aspekten der einzelnen Komponenten, ist in Hensel (2007) zu finden.

3 Anforderungen einer Hinderniserkennung

Die Anforderungen zu definieren, ist nicht ohne Probleme möglich, da die genauen Fahrei- genschaften des Fahrzeuges nicht bekannt sind. Die wirkliche Höchstgeschwindigkeit wur- de noch nicht gemessen und die Länge des Bremsweges ist ebenfalls unbekannt. Laut Da- tenblatt erreicht das Fahrzeug eine Höchstgeschwindigkeit von 65 km/h, welche durch das zusätzliche Gewicht jedoch niedriger liegt. Hinzu kommt, dass mittelfristig in dem auto- nomen Betrieb nur langsame Geschwindigkeiten gefahren werden. Da jedoch auch höhere Geschwindigkeiten möglich sind, muss eine Hinderniserkennung hierfür ausgelegt sein.

3.1 Reaktionszeit

Auf Grund der Eigenschaften eines FMCW-Radars, können entweder nur nahe, schnelle Ziele oder weiter enfernte, langsamere Ziele korrekt berechnet werden, je nach dem ob die Dopplerverschiebung oder der Laufzeiteffekt überwiegt. Geht man von einer Höchst- geschwindigkeit von 15 m/s aus, liegt die Grenze für die Berechnung gerade bei 7 . 5 m. Da eine Notbremsung auf diese Strecke nur noch einen sehr kleinen Effekt hat, liegt der Schwerpunkt darauf, Hindernisse möglichst vorher zu erkennen. Die Hindernisse zu tra- cken und somit unmögliche Situationen auszufiltern, ist Aufgabe des Hauptrechners. Das Thema Tracking ist aus Komplexitätsgründen nicht mehr Gegenstand dieser Arbeit.

3.2 Abmessungen

Aufgrund des geringen Platzangebots auf dem intelliTruck muss das komplette Radarsystem möglichst platzsparend angelegt sein. Dank der geringen Maße der Radarsensoren besteht hier kein Problem, zumal der Sensor getrennt von dem Mikrocontroller befestigt werden kann.

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