工业机器人

通用运动控制器产品

1软硬件解决方案我们首先考察常见工业机器人控制器的软硬件解决方案。1.1机械手机械手控制器发展较早，产品相对成熟。其实施方案见下表。国际一线品牌大多使用X86芯片，使用实时操作系统构建底层软件。厂商硬件操作系统ABB x86 kuka x86+()KEB Ax86 br x86 10/BR9修复x86 ce x86-–na bot x86或()或1.2移动机器人。移动机器人的控制器就属于这一类，最近流行的无人驾驶也可以算是一种移动机器人。其控制系统的基本方案见下表。厂商的硬件操作系统软件对外接口没有CAN，没有CANEPEC C166，没有CANNDCARM-A8-——内置陀螺仪，CAN，WLAN，485IFM 1796，没有CAN1.3 .与机械臂相比， 要求功能更多，自由度更多，运动精度和响应速度更高，一般比移动机器人高一两个数量级，所以控制器计算量大，周期短；一般移动机器人对响应速度要求不高，功能简单，配置不高。而且移动机器人通常由电池供电，内置控制器，所以对功耗和散热有要求，控制器多采用嵌入式芯片。
机械臂一般在固定区域工作，其控制器一般放在机箱内，所以防护等级不高，一般为IP20；移动机器人，尤其是户外工程机械，需要防水防尘，防护等级比较高，一般为IP65。带机械手的移动机器人控制精度为0.01~0.5mm1~20mm控制周期~10ms10ms~插补需要轨迹规划，逻辑控制需要2个商用控制器。介绍了几种有代表性的商用控制器方案。2.1很多机器人控制软件都是通过，那么是什么呢？
是德国3S。公司介绍了一个付费的软PLC开发软件，简而言之，它包括和两部分。就是用来编程的软件接口(就像等待软件一样，也可以叫IDE)。PLC程序的设计、调试和编译都是在用户经常打交道的IDE中进行的。程序写好之后，会转移到硬件设备上执行。但是生成的PLC程序不能自己运行，只能在一定的软件环境下工作，也就是所谓的运行核心，用户是看不到的。两者的安装位置通常不同。IDE通常安装在用户的开发计算机上，而它位于起控制作用的硬件设备上。该程序通过网线或串口线下载到计算机上运行。它广泛应用于工业控制领域， 还有上面提到的很多机器人。公司使用过其产品，如巴克、贝佛、高古、台达、广州帆船机器人，新时达机器人。3S公司只卖底层软件，不卖硬件和上层应用程序。应用程序和硬件电路需要用户自己设计，3S。公司负责移植到客户的硬件。你可以在硬件上裸跑，但一般都是在操作系统上运行，配置操作系统也是客户的工作。如果客户要求，IDE可以定制，替换成客户的logo和外观，这也是为什么你会发现不同厂商的开发平台看起来不一样，但是风格都差不多。当然，用户也可以使用其他ide，比如使用Befo， 但其背后的编译器、函数库等内核函数依然采用该方案。适应性强，支持大多数操作系统和芯片类型。的IDE部分是免费的，可以从官网下载体验。真正被充电的是操作系统和一系列通讯、运动控制组件。由开发。Net技术，其功能在设计之初就划分为几个组件模块，如总线协议栈、可视化界面、运动控制、安全控制等。用户可以像搭积木一样选择必要的模块构建自己的系统，最终形成定制化的控制软件平台。有些刚接触软PLC的用户可能对这部分不熟悉，但其实这种设计方法很常见。举几个例子，实时工具箱就是这样一种工作方式。用户可以在图形界面中拖放控制程序， 然后把它们下载到真正的硬件上运行，这里可以理解为。还有一种使用Befu的方法，用户在IDE中编程，下载到Befu的控制器中，实际上已经预装了一个。西门子也是IDE，它的PLC也有配套的。只有西门子(包括日本PLC)的系统是封闭保密的，外人不知道他的系统架构。
用户编写的PLC程序就像我们电脑里的应用程序一样。它运行在计算机和操作系统上。因为它位于应用程序和操作系统之间，所以也称为中间件()。简单来说，你可以把中间件想象成一个由驱动程序、基本函数库和其他模块组成的软件系统。因为这些程序模块主要处理硬件或底层软件，与用户关系不大，所以它们被组织成一个整体。这些软件呈现给用户的是函数调用接口，也就是说你只需要知道如何使用它们，不用担心如何实现，因为这些都是驱动工程师和算法工程师的工作。当然，很多时候你看不到这部分的具体实现，因为它们是以编译好的二进制文件的形式提供给你的，根本无法读取。最多， 可以看到一些头文件，只是一些函数和变量定义，没有什么干货。在机器人软件，ROS等。处于相同的位置。
机器人控制和数控机床一样，要求实时性，所以我们选择的最佳操作系统是实时操作系统(RTOS)。可惜我们经常使用的操作系统都不是实时的，比如和。实时操作系统有两种实现方式:
1.放弃通用操作系统，从底层开始设计，如QNX、μC/OS等。这种方式的缺点是所有的任务都是实时的，即使任务本身也不是实时必需的，比如网络访问，文件系统访问，所以你要开发适合这个操作系统的应用，工作量可能会比较大。它广泛应用于军事和工业领域，如战斗机和火箭。留下一个空白，这是车辆领域，现在这个市场被QNX占领了。
2.通过对通用操作系统打补丁(添加扩展)使其实时化，如RTX和RT RTAI，这种方法的缺点是不像第一种方法那样支持实时任务(资源)；
考虑到这两个操作系统的用户比较多，所以引入了相应的RTE，省去了用户改造的麻烦。更多信息请阅读官方文件[1] [2] [1][2][1][2]。
如果它没有安装在操作系统上，它需要自己的简单调度程序。自带调度器比较简单，有两种[5] {[5]} [5]:
1这种轮询很简单。一个任务结束前，另一个任务不能运行，任务不能被抢占。其实这种方法并不是实时的。
2.给每个任务分配一个定时器，定时触发；
机器人厂商开发控制器很方便，但是依靠这样的商业软件来构建自己的控制器产品有很多缺点:
1底层算法不是公共的。
集成的运动控制组件和总线协议栈都是封装的，用户无法了解其内部细节，无法根据自己的具体需求进行定制和优化，只能简单调用。用户只能依附于平台，很难形成自己的技术。
2功能有限，难以扩展
现在机器视觉、人工智能、自动驾驶等新技术突飞猛进，而工业控制的很多技术还停留在20年前。以移动机器人中的导航场景为例，基于视觉或激光的导航方式需要采集大量的数据并进行处理，涉及大量的矩阵计算。目前PLC只能进行逆向一维数字计算，很难实现复杂的算法。与人工智能圈喜欢开源的风格相反，工控圈彼此封闭，没有人愿意开放自己的函数库。开源函数库很少，连最基本的滤波算法和矩阵计算都要从头开始写。此外， 国际标准IEC提供的标准功能过于有限，无法适应新的形势，急需扩展。
3成本高，更新难
商用软PLC要几十万，还不包括各种总线通信库、运动控制库、可视化库，这些还是需要单独购买，而且需要从卖出的产品中拿提成，这对于小团队来说是无法接受的。由于完全依赖，客户自己的产品硬件升级需要定制和移植，导致成本增加。这让我想起了微软曾经为手机打造的操作系统。微软是如何在移动端一步步死去的？其中一个重点就是向手机厂商收取高额授权费。或许微软做大叔惯了，更不要脸的是给用户设置障碍。同一个手机系统不能持续升级。GEB也推出了类似的软PLC，支持编程、调试和仿真。面向OEM的产品价格为9500美元， 这比一次性付款没有单机提成要好。可以移植到常见的硬件平台，其IDE是基于开发的。2.2凤凰2019年推出新一代PLC，这叫技术。它采用常见的软硬件，如ARM处理器和操作系统，所以也可以看作是一个安装在标准硬件平台上的软PLC，而中间层仍然采用KW软运行内核。支持C/C++，IEC -3标准PLC语言，以及其他编程语言，为不同用户开发项目提供了方便。底层是实时操作系统，允许客户运行自己的非实时应用程序。并向PLC实时程序提供非实时应用程序的数据访问接口。开放式PLC是未来的趋势，可以看出它顺应了这个趋势。相反，如果使用西门子PLC， 没有办法扩大。Phoenix的核心技术体现在两个方面:任务执行管理器(ESM)和全局数据管理器(GDS)。菲尼克斯为ESM和GDS申请了专利。
任务执行管理器保证不同优先级的任务按照正确的优先级和时序运行，保证低优先级任务被抢占时数据的一致性。下图是一个简单的例子，其中有两个任务(上面一行的任务1和下面一行的任务2)。任务1每5ms运行一次，其优先级高于任务2，因此在任务2运行过程中会被任务1抢占。全局数据管理器负责任务之间的通信，即交互数据。除了任务之外，每个任务内部可能还有用不同语言编写的功能模块，它们也需要交换数据。全局数据管理确保交换过程中所有数据的一致性。类似地，在上面的例子中，在task 2从被抢占中恢复之后，数据应该与之前相同(即绿色箭头所示的变量5和8)。如果它们不同，所谓的 会出现“数据不一致”现象，这是实时系统一般不允许的。全球数据经理的角色是负责数据交换的一致性。2.3 KEBAKEBA是奥地利机器人控制器制造商。其编程和控制软件均基于软PLC，为巴克提供基本的编辑、编译和调试功能。与机器人相关的函数很少，所以与机器人相关的函数和函数由巴克开发，并以库的形式调用。为了保证实时性，控制器安装在。2.4kukakaka的新一代控制器名为KR C4。还采用了软PLC方案。该方案包括千瓦公司提供[4] {[4]} [4]，软PLC由ide部分(调用)和(调用)组成。由C#开发。它们也运行在，它们安装在控制器硬件中，它们的硬件采用双核CPU。2.5欧姆龙Omron()推出“机器人集成控制器”-R， 其将PLC、运动和机器人控制集成到单个控制器中。PLC和机器人的编程语言统一在通用的IEC语言中，使得平时管理PLC的工程师也能管理机器人。PLC和NC程序在同一台机器上执行，可以同步多个任务。2.6百度自动驾驶计算平台百度无人车项目推出了无人车自动驾驶专用计算平台——ACU(Unit)。网络直播“百度ACU软硬件整合优化实践经验分享”中介绍了ACU的原理和实现。ACU使用Xilinx的ZU5芯片，这是一款异构多核SoC处理器，集成了CPU(ARM V8内核)、FPGA、DDR内存(2GB)和一个非常小的GPU。R&D的工程师认为计算能力与帧速率并不严格成正比。例如，普通芯片的计算能力是水平的， 而内存带宽是水平的，也就是说计算能力是内存读取速度的1000倍。这时候单纯的提高运算能力已经不能提高运算速度了，因为此时内存才是瓶颈。为什么要用这种芯片，和自动驾驶中执行的具体计算任务有关。自动驾驶涉及多种计算任务，其中最重要的是人工智能算法，即深度学习。深度学习比其他任务需要10倍以上的计算量，因此必须有强大的计算硬件支持。FPGA是最强大的计算能力，可以执行计算密集型任务，非常适合深度学习。虽然深度学习的计算量占整体任务的绝大部分，但是自动驾驶中还有大量的其他任务，比如图像处理和SLAM。它们的计算量不大， 但是计算时间也不容忽视。这时候就需要CPU来完成了。百度对深度学习的底层计算做了很多优化，比如使用8bit INT数据类型减少计算量(同时不降低精度)，将常用的“多个算子组合”合二为一，用共享内存代替Max实现零拷贝。3开源控制软件有一些开源控制系统方案，比如ROS、ORCA和-OS。
定义了伺服和运动控制的一些标准，包括编程语言、运动控制基本功能块()、输入/输出接口参数等。[3] {[3]} [3]，但没有给出具体的实现代码细节，是各个厂商提供的。3.1 ROSROS的前身可以追溯到2007年斯坦福大学博士生Eric He的工作。主要的开发语言是C++。虽然ROS的名字听起来像机器人操作系统，但其实不是。ROS是一个中间件，安装在真正的计算机操作系统上。起初，ROS有点像大杂烩，包括一些通信组件、可视化和仿真组件以及坐标系管理组件。很多人把ROS描述成一个软件框架，但是作者尽量避免使用这些抽象吓人的术语，因为大多数人对机器人软件系统并不熟悉， 这很容易使已经一头雾水的读者感到困惑。
ROS提供的功能有:
1节点定义和节点间的通信方式:一个节点就是一个应用模板，用户自己添加算法代码，剩下的交给ROS。
2.基础工具:函数库(运动规划、SLAM、逆运动学)、可视化工具、数据记录等机器人开发中常用的功能。
设备驱动:用户不再需要从头开始开发硬件，节省了时间。
ROS在业界应用不广泛也不足为奇，因为它在设计之初更关心通用性和代码重用能力，不太关心可靠性和实时性。起初百度公司其无人车中使用ROS作为平台，当时的考虑可能是为了快速完成无人驾驶算法的验证。随后，意识到ROS本身的一些问题，百度无人车团队试图对其进行改造。但是，他们最终还是放弃了，选择了重建一套软件——rt。
ROS今天变得如此受欢迎，完全是设计师们始料未及的。他们没想到ROS会用在各种机器人上。国内也有一些人打算自己设计机器人软件系统，比如上海中国科学院，交通大学。3.2是一款开源的机器人控制程序开发软件，由比利时鲁汶大学及其博士生开发，编程语言为C++。介绍文档偏软件开发，非程序员不易阅读。
它的定位有点类似于ROS，但它的定位是控制。它位于实时操作系统上，基本功能包括:用于生成实时控制程序的工具链(编译器)、组件模板、机器人常用的基本功能。为用户解决了模块功能和接口定义以及模块间实时通信的基本功能。有了这些软件模块，用户可以更快地开发和部署自己的应用软件。既要注意上层的应用层，也要注意下层的控制层。与ROS相比，设计之初就考虑了实时性能。在博士论文[4] {[4]} [4]中，对实时的讨论占据了很大的篇幅。直接使用(例如)底层操作系统的任务调度模块， 所以必须安装在实时操作系统上才能保证实时性。3.3是一个免费开源的软PLC控制系统，由法国人[4] {[4]} [4]开发，主要开发语言是。出于对传统PLC严格壁垒的不满，他提倡开源项目，他也是作者。项目从2005年开始，原型只是一个编辑器，然后逐渐加入其他功能，形成一个完整的软PLC开发环境，功能特点如下:
1支持多任务，可以配置不同的优先级，任务运行方式可以是周期性的，也可以是中断触发的。
支持ST、梯形图等五种标准PLC编程语言。
提供IEC -3标准中规定的基本功能(定时器、比较、数学运算、类型转换、位操作、字符串等上百种功能。)
4可扩展总线通信模块(需要移植到所选平台)
支持C和语言，用户可以在PLC中调用C程序，也可以在PLC中调用C程序。
6支持模拟，但不支持在线调试
7有一个可视化界面(HMI)，变量值可以可视化地显示为图表。
的工作模式是:用户使用PLC语言编写应用程序，无论用户使用ST语言、梯形图还是其他PLC语言，都会翻译成C语言，由组件完成。随后，gcc编译器将生成的C语言程序与总线通信程序进行编译链接，得到二进制目标文件(下面是so文件，下面是dll文件)。然后将二进制目标文件下载到预装的目标设备上，通过调用目标文件[6，7，8，9] {[6，7，8，9]} [6，7，8，9]完成相应的控制功能。IDE和两部分开发语言都是。只要能运行的操作系统都能运行，也就是能在Mac OS等各种操作系统上运行，当然要有操作系统。任务调度完全依赖于操作系统，这意味着它的实时性能受操作系统的影响很大， 所以最好选择实时操作系统，比如。
衍生出一些软件控制方案，比如在这些衍生品中加入更多的功能插件，比如运动控制功能、总线通信功能、组态插件等。
选择这种语言进行开发，是因为它简单易用，但在工业控制领域很少使用，因为它不能提供实时性能(受内存分配等因素影响)。即便如此，对[10] {[10]}[10]的实时性能进行了分析，并与的实时性能进行了比较，结果表明实时性能优于。这可能是因为核心程序翻译成C代码，只负责调用。本文对比了C和调用C的性能，性能差距不是特别大。
介绍资料很少，有些是用俄语和法语写的，缺乏深入探讨内部原理的文献。3.4是一个免费开源的软PLC软件系统，它来源于项目，由阿拉巴马大学的博士生开发[13] {[13]} [13]。3.5与大多数软件相比，将任务调度交给操作系统，这就带来了一个问题:对于一般的操作系统来说，各个进程基本上是相互独立的，而对于机器人应用来说，任务通常是相互依赖的，这就导致操作系统的调度程序无法用于具有任务依赖性的任务调度。4控制器开发机器人控制器开发涉及很多学科，需要一个团队来完成。一个机器人专业的博士，精通控制算法，也可能对软件开发一无所知， 看到进程、任务调度等计算机术语大；训练有素的软件工程师对齐次变换矩阵和旋量的概念感到困惑；此外，项目还需要驱动工程师和硬件工程师，以及懂总线通信、熟悉技术的工程师。如果想找到业务功底扎实的员工，就得承担高昂的成本。没有诱人的工资，很难留住这些专业人士。更何况中国的机器人教育还相当落后，不容易找到专业能力扎实的员工。作者写这篇文章的初衷是向各方普及基础知识，铲平知识不对称这座大山。
由于开发机器人控制器的成本高、难度大，大多数厂商会选择在别人的基础上开发。4.1控制器方案选择单处理器还是多处理器？
早期CPU的计算能力较弱，所以为了提高运行速度，不得不采用多CPU方案，将一些计算量大的任务剥离出来独占一个CPU。比较有代表性的是各种控制委员会计划，如PMAC和高古。高古GUC-ECAT控制器设计有一个DSP和一个FPGA来执行插补、轨迹规划等任务，而另一个CPU一般执行非实时人机交互、编程和开发等任务。如果拆开机器人控制器，你会发现它有两个计算核心(CPU和DSP/FPGA)，就像游戏电脑会有独立的显卡一样。当然，多一个内核也没什么坏处。例如，NI的机器人控制器除了ARM核之外还具有FPGA， 所以可以想象它的数据获取会更快。难怪用在对控制周期和采样率要求很高的场合，比如麻省理工学院的四足机器人(用cRIO-9082)。随着CPU内核数量的增加和计算能力的提高，单个CPU的性能越来越强，所以机器人控制器只用一个CPU就够了，所有实时和非实时任务都在这个CPU上运行，由操作系统调度。
操作系统还是裸跑？
一般认为操作系统会造成额外的开销。毕竟上下文切换是需要时间的，但是半导体技术和软件技术的进步已经让这种差异变得很小了。在硬件上裸机运行适合简单和不复杂的应用，但缺点也很明显。如果硬件平台升级或改变，程序将被重写。所以现在机器人(尤其是机械臂和无人驾驶汽车)的控制者无一例外都在使用操作系统。
半成品软件还是软PLC？
ROS和ROS都是半成品，更适合学术研究，需要用户熟悉整个系统，对用户的编程能力要求更高。一般用在产品还没有定型的阶段，或者用户不需要经常改变应用任务的阶段。比如可以用无人驾驶，因为无人驾驶的整个业务逻辑和任务基本不会有太大变化。就像手机或者汽车行业一样，厂商不会把电路板或者机箱直接卖给客户，因为客户不会用。面向最终客户的产品必须考虑产品本身的易用性和客户的能力。因此，如果你的产品是针对没有R&D能力的终端客户，你必须有一个标准化的、易于使用的编程接口和简洁高效的编程语言， 这是ROS或者这个软件没有的。
软PLC自带IDE，用户可以直接在IDE中编写自己的应用程序。如果内置功能不够，用户就去底层实现自己的功能。开发效率更高，使用更友好。因此，目前的机器人控制器将采用软PLC实现。
笔者毕业后第一次接触到的机器人控制器，看起来很像PLC，让我很生气。因为PLC是一个底层的东西，它的编程语言其实就是一个梯形图，看起来像是小学竞赛，除了一些基本的功能之外就没别的了，所以做一个矩阵计算就更别想了。
没错，PLC编程简单耐用是其设计的目的，但是机器人越来越复杂，增加了更多的功能，比如机器视觉、自主导航、运动规划、多轴运动控制，这些都需要控制器提供更强的支持，而不仅仅是低端的逻辑控制或者简单的数值计算。因此，对于机器人控制，应该淘汰传统的硬PLC。
我们需要的控制器软件应该足够开放，允许用户随时调整程序结构和添加新功能。同时要提供足够的基础功能，比如线性代数，数学优化，插值拟合，方程求解，甚至图像处理，运动控制。在使用方式上，为了兼顾客户(不是所有的客户都可以要求自己开发高级功能)，还是尽量简单，最好使用PLC。4.2机器人控制器的实时开发是一项繁重的任务。要定义一系列的性能要求，首要的是实时性。
如果你问PLC或者机器人控制器和普通电脑的本质区别是什么，你会怎么回答？是PLC更稳定，还是抗干扰能力更强，还是接口更丰富，还是编程语言更符合工业控制。我觉得这些都不是，真正本质的区别是PLC是实时的，而普通计算机不是实时的。家用电脑的信息处理能力可以轻松甩出PLC好几个街区(想想玩大型游戏或者看高清视频的计算量)，那么为什么工业上还在用“落后”的PLC呢？答案是实时，这是工业机器人必须的(至于服务机器人，我觉得没必要)。普通人很容易把“实时”误认为计算速度快或者响应延迟短，但实际上“实时”就是时间上的“确定性”。举个例子， 实时操作系统(RTOS)中的中断响应或者进程切换中的延迟时间必须在一个时间范围内，而我们常用的操作系统()都不是实时操作系统，因为它们的设计出发点是大吞吐量，不能保证每一个事件都能在一定范围内处理。再比如，标准以太网的传输速度比实时工业以太网(比如)快很多，但标准以太网不是实时的，因为它不能保证数据在一定时间内传输完。
这些都是定性描述，能不能定量解释一下？当然，确定性必须有具体的指标，没有具体的数字实时分析是没有意义的。如果我们将响应时间设置为1小时，那么即使这样的操作系统也将是实时的，因为响应慢也用不了一个小时。在很多工业场合，一个小时显然太夸张了。我们至少要降到10ms的量级，比如一个控制或插补周期的执行时间不能超过1ms，那么系统肯定达不到要求。最近流行的5G通信技术，可以将延迟控制在1ms左右，虽然不是实时的，但由于速度快，也可以用于工业控制领域，替代有线通信，这也是5G如此受欢迎的原因。
理解实时并不太难，但是影响实时的因素有哪些呢？这个讨论涉及到操作系统的原理，各大机器人厂商肯定不会公开自己的测试和测试结果。评价实时性能的主要指标是sum，受操作系统的调度算法影响较大，其他因素如系统负载等也会受到影响，调度算法的影响在十微秒左右。对机器人性能的影响不好量化，因为中间环节有些复杂(底层伺服闭环)。
影响实时性能的另一个主要因素是内存分配。动态内存的分配是非常不确定的，这也是很多实时系统避免使用动态内存的原因。这里我举两个例子:
1.PLC中没有提供动态数组，只能使用定长数组，也就是说在使用前必须分配好数组长度。这显然不方便。比如我们调用函数的时候有时候会传递一个数组，而没有事先考虑数组的大小。这样我们就要计算每一遍的数组长度，或者设置一个尽可能大的数组，这显然会造成空间的浪费。2.如果您曾经在中编写过S函数或用户定义的函数，您会发现S函数要求您在使用变量之前定义或分配空间，并且您不能在没有预先定义变量的情况下赋值，就像在M文件中一样(请参见中的这个独立示例)。因为中的模块可以生成C语言并导出到硬件上直接运行，这就意味着它要求实时性。有些PLC，比如上面提到的凤凰和Befo， 支持将模拟控制模型直接生成到控制程序中，无需重新编程。难怪我们在Windows里面写S函数的时候感觉不像写程序那么自由。4.3高精度定时器我们常说的“实时”。实时需要一个高精度的时间标准，那么谁来提供这个高精度的时间呢？答案是时钟周期，是实时操作系统的心跳(或脉冲)。周期性采集数据、定时切换任务、延时输出，都要求实时操作系统必须有一个稳定的时钟周期作为整个系统的时间标准。
什么是时钟周期？时钟周期依赖于定时器，定时器是函数，本质是计数器。计时器开始预先存储一个值。硬件(如晶振)每产生一个脉冲，就从这个值中减一，当它减为零时，就复位到初始值。同时，它产生一个中断。这种特定的周期性中断被称为“滴答”(有些也被称为“时钟跳动”、“心跳”或“滴答”)。例如，如果晶振频率为，则时钟周期()为1/72M，如果预存值为，则时钟节拍为1/72M×××= 0.001s，这意味着1ms内产生一个中断，此时控制器无法分辨1ms以下的时间间隔。5参考文献

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