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坐标系的读取通过tf_bufferautonode类是cartographer_ros接收传感器数据#xff0c;并传输到cartographer里#xff0c;同时还会发布map#xff0c;轨迹等node_options数据传给两个地方#xff0c;一个是map_builder进行slam操作#xff0c;一个是node做数据…node_main.cc
坐标系的读取通过tf_bufferautonode类是cartographer_ros接收传感器数据并传输到cartographer里同时还会发布map轨迹等node_options数据传给两个地方一个是map_builder进行slam操作一个是node做数据处理trajectory_options传给node使用默认topic开始轨迹
**加载配置文件 **LoadOptions tube元组 c11: std::tie()函数可以将变量连接到一个给定的tuple上,生成一个元素类型全是引用的tuple 两个参数NodeOptions、TrajectoryOptions LoadOptions函数的作用step 输入两个参数configuration_directory 配置文件所在目录 configuration_basename 配置文件的名字 获取配置文件所在目录存入file_resolver中 读取配置文件内容到code中 根据给定的字符串生成一个lua字典 将lua中的内容填充到NodeOptions和TrajectoryOptions通过CreateNodeOptions函数和CreateTrajectoryOptions函数并返回返回的是tuple元组存放NodeOptions和TrajectoryOptions CreateNodeOptions函数读取lua文件内容将lua文件内容赋值给NodeOptions CreateTrajectoryOptions函数接收lua字典的地址将lua文件内容赋值给TrajectoryOptions并返回options同上 首先判断是否有传感去数据输入 如何读取配置文件在node_options.cc文件中引用ConfigurationFileResolver类 继承FileResolver类 构造函数中configuration_files_directories_变量有两个元素一个是launch文件读入的地址一个是通过kconfigurationFilesDirectories变量从配置文件读取的地址此配置文件通过编译之后自动生成编译文件在common-config.h.cmake设置 GetFileContentOrDie将读取内容拷贝到code中GetFullPathOrDie函数根据文件名查找是否在给定的文件夹中存在
Node类
四个大的框架
声明需要发布的topic声明发布对应名字的ROS服务, 并将服务的发布器放入到vector容器中处理之后的点云发布器进行定时器与函数绑定定时发布数据
开始轨迹
从node_main中传入数据node.StartTrajectoryWithDefaultTopics(trajectory_options);
调用map_builder_bridge的AddTrajectory(expected_sensor_ids, options), 添加一个轨迹
新增一个位姿估计器AddExtrapolator(trajectory_id, options) imu与里程计的融合
向位姿估计器PoseExtrapolator里面传入数据
新生成一个传感器数据采样器AddSensorSamplers(trajectory_id, options)
TrajectorySensorSamplers结构体控制各个传感器的采样频率
FixedRatioSampler类根据给定频率对数据进行抽样假设给定1每一帧数据都用给定0.5则两帧数据用一个
订阅话题与注册回调函数LaunchSubscribers(options,trajectory_id)
单线雷达的话题订阅与回调函数注册HandleLaserScanMessage回调函数
多回声波激光雷达话题订阅与回调函数注册HandleMultiEchoLaserScanMessage回调函数
点云话题订阅与回调函数注册HandlePointCloud2Message回调函数
imu话题订阅与回调函数注册HandleImuMessage回调函数
里程计
GPS
landmarks
回调函数参数皆为trajectory_idsensor_idmsg在SubscribeWithHandler函数中使用lambda表达式传入。
定义一个定时器三秒执行一次检查设置的topic名称是否存在
通过MaybeWarnAboutTopicMismatch函数检查topic名称是否存在
最后一个参数为oneshot等于true表示只是执行一次
将topic名字保存下来,用于之后的新建轨迹时检查topic名字是否重复
传感器数据的走向
在各个传感器的回调函数中处理 里程计数据走向 首先通过脉冲函数判断是否暂停 然后数据格式转换 转换后的数据类型传入位姿推测器器extrapolators_进行位姿估计,ros中的原始数据msg传入HandleOdometryMessagesensor_id,msg imu数据走向 首先通过脉冲函数判断是否暂停 然后数据格式转换 转换后的数据位姿推测器器extrapolators_进行位姿估计与重力方向的确定ros中的原始数据msg传入HandleImuMessage(sensor_id, msg)进行imu数据处理 其他传感器数据同上GPS数据只用原始数据直接传入handle…函数
MapBuilderBridge类
local frame 与 global frame
carographer中存在两个地图坐标系, 分别为global frame与local frame
local frame是前端的坐标系, 这个坐标系与坐标系下的机器人的坐标, 一经扫描匹配之后就不会再被改变.
后端的坐标系, 回环检测与后端位姿图优化都不会对前端的任何坐标产生作用.
global frame是后端的坐标系, 是表达被回环检测与位姿图优化所更改后的坐标系.
当优化之后, 这个坐标系下的节点坐标(包括点云的位姿, submap的位姿)会发生变化.
但坐标系本身不会发生变化
三维刚体坐标变换
在**Rigid3 **这个类中三个构造函数一个无参数的默认构造函数第二个传入平移和旋转的参数并赋值第三个传入平移和轴角对translation_ 和 rotation_赋值。
供使用函数ToRigid3d
雷达数据的处理
位置sensor_bridge.cc
void SensorBridge::HandleLaserScanMessage(const std::string sensor_id, const sensor_msgs::LaserScan::ConstPtr msg)先转成点云数据在传入trajectory_builder_
void SensorBridge::HandleLaserScanMessage(const std::string sensor_id, const sensor_msgs::LaserScan::ConstPtr msg) {carto::sensor::PointCloudWithIntensities point_cloud;//定义点云数据格式带有强度和时间carto::common::Time time;std::tie(point_cloud, time) ToPointCloudWithIntensities(*msg);//转为点云数据后面的多回声波雷达和点云数据处理都调用了这个函数使用的函数重载HandleLaserScan(sensor_id, time, msg-header.frame_id, point_cloud);
}看看point_cloud的数据结构
struct PointCloudWithIntensities {TimedPointCloud points;std::vectorfloat intensities;
};
using TimedPointCloud std::vectorTimedRangefinderPoint;struct TimedRangefinderPoint {Eigen::Vector3f position;float time; // 相对点云最后一个点的时间, 最后一个点的时间为0, 其他点的时间都为负的
};ToPointCloudWithIntensities(*msg)函数
进入ToPointCloudWithIntensities(*msg)函数
// 由ros格式的LaserScan转成carto格式的PointCloudWithIntensities
std::tuple::cartographer::sensor::PointCloudWithIntensities,::cartographer::common::Time
ToPointCloudWithIntensities(const sensor_msgs::LaserScan msg) {return LaserScanToPointCloudWithIntensities(msg);
}将ros下的激光雷达数据转成carto格式的点云数据主要使用的就是LaserScanToPointCloudWithIntensities(msg)这个函数多回声波和单线使用的都是调用这个同一个函数
// 将LaserScan与MultiEchoLaserScan转成carto格式的点云数据
template typename LaserMessageType
std::tuplePointCloudWithIntensities, ::cartographer::common::Time
LaserScanToPointCloudWithIntensities(const LaserMessageType msg) {CHECK_GE(msg.range_min, 0.f);CHECK_GE(msg.range_max, msg.range_min);if (msg.angle_increment 0.f) {CHECK_GT(msg.angle_max, msg.angle_min);} else {CHECK_GT(msg.angle_min, msg.angle_max);}PointCloudWithIntensities point_cloud;//接着是定义了这个变量一直向这个变量里面填充东西。最后是把point_cloud带着时间戳给返回出去。float angle msg.angle_min;for (size_t i 0; i msg.ranges.size(); i) {// c11: 使用auto可以适应不同的数据类型const auto echoes msg.ranges[i];if (HasEcho(echoes)) {const float first_echo GetFirstEcho(echoes);// 满足范围才进行使用if (msg.range_min first_echo first_echo msg.range_max) {const Eigen::AngleAxisf rotation(angle, Eigen::Vector3f::UnitZ());//定义一个旋转向量rotation以Z轴为旋转轴angle为旋转角度得到的旋转向量。const cartographer::sensor::TimedRangefinderPoint point{rotation * (first_echo * Eigen::Vector3f::UnitX()), // positioni * msg.time_increment}; // time// 保存点云坐标与时间信息point_cloud.points.push_back(point);
// 如果存在强度信息
if (msg.intensities.size() 0) {CHECK_EQ(msg.intensities.size(), msg.ranges.size());// 使用auto可以适应不同的数据类型const auto echo_intensities msg.intensities[i];CHECK(HasEcho(echo_intensities));point_cloud.intensities.push_back(GetFirstEcho(echo_intensities));
} else {point_cloud.intensities.push_back(0.f);
}}
}
angle msg.angle_increment;
}//从msg中获得时间戳::cartographer::common::Time timestamp FromRos(msg.header.stamp);//获得一帧激光的总时长if (!point_cloud.points.empty()) {const double duration point_cloud.points.back().time;// 以点云最后一个点的时间为点云的时间戳timestamp cartographer::common::FromSeconds(duration);//第一个点的时间戳 总时长等于最后一个点的时间戳也就是cartographer的时间戳// 让点云的时间变成相对值, 最后一个点的时间为0
for (auto point : point_cloud.points) {point.time - duration;
}}return std::make_tuple(point_cloud, timestamp);
}
}首先函数开头使用的模板参数便无需函数重载使用函数重载代码量大重复率高。 LaserScan与MultiEchoLaserScan的数据类型 $ rosmsg show sensor_msgs/LaserScan
std_msgs/Header headeruint32 seq time stamp string frame_id
float32 angle_min
float32 angle_max
float32 angle_increment
float32 time_increment
float32 scan_time
float32 range_min
float32 range_max
float32[] ranges
float32[] intensities
$ rosmsg show sensor_msgs/MultiEchoLaserScan
std_msgs/Header headeruint32 seq time stamp string frame_id
float32 angle_min
float32 angle_max
float32 angle_increment
float32 time_increment
float32 scan_time
float32 range_min
float32 range_max
sensor_msgs/LaserEcho[] ranges float32[] echoes
sensor_msgs/LaserEcho[] intensities float32[] echoes单线雷达和多回声波雷达数据类型的区别在于 ranges 和 intensities数组类型的不同单线激光雷达的ranges和intensities数据类型是float32[]类型多回声波是sensor_msgs/LaserEcho[]类型其中还包括了float32[] echoes
根据两种不同的数据类型进行判断分别处理
if (HasEcho(echoes))//判断是否有数据HasEcho(echoes)使用函数重载以适用两种不同的数据函数定义如下
// For sensor_msgs::LaserScan.
bool HasEcho(float) { return true; }// For sensor_msgs::MultiEchoLaserScan.
bool HasEcho(const sensor_msgs::LaserEcho echo) {return !echo.echoes.empty();
}const float first_echo GetFirstEcho(echoes);//获取第一个数据用于判断是否在设置的扫描范围之内GetFirstEcho(echoes)也是有使用的函数重载函数定义如下
// 通过函数重载, 使得函数可以同时适用LaserScan与LaserEcho
float GetFirstEcho(float range) { return range; }float GetFirstEcho(const sensor_msgs::LaserEcho echo) {return echo.echoes[0];
}进入数据处理过程
if (msg.range_min first_echo first_echo msg.range_max) {const Eigen::AngleAxisf rotation(angle, Eigen::Vector3f::UnitZ());//定义一个旋转向量rotation以Z轴为旋转轴angle为旋转角度得到的旋转向量。const cartographer::sensor::TimedRangefinderPoint point{rotation * (first_echo * Eigen::Vector3f::UnitX()), // position旋转乘以一个距离值得到位置i * msg.time_increment}; // timei乘以时间增量// 保存点云坐标与时间信息point_cloud.points.push_back(point);//point有点的距离时间和强度值// 如果存在强度信息if (msg.intensities.size() 0) {CHECK_EQ(msg.intensities.size(), msg.ranges.size());// 使用auto可以适应不同的数据类型const auto echo_intensities msg.intensities[i];CHECK(HasEcho(echo_intensities));point_cloud.intensities.push_back(GetFirstEcho(echo_intensities));} else {point_cloud.intensities.push_back(0.f);}}}angle msg.angle_increment;//如果距离值不满足范围角度加上一个增量继续判断下一个值//从msg中获得时间戳::cartographer::common::Time timestamp FromRos(msg.header.stamp);//获得一帧激光的总时长if (!point_cloud.points.empty()) {const double duration point_cloud.points.back().time;//duration 点云最后一个点的时间也是一帧点云的总时长// 以点云最后一个点的时间为点云的时间戳timestamp cartographer::common::FromSeconds(duration);//第一个点的时间戳 总时长等于最后一个点的时间戳也就是cartographer的时间戳// 让点云的时间变成相对值, 最后一个点的时间为0for (auto point : point_cloud.points) {point.time - duration;}}return std::make_tuple(point_cloud, timestamp);
}这一段代码通过模板参数满足两种不同的数据格式的操作使用了两个重载函数完成了不同数据类型的判断使用auto可以自适用不同的数据格式。
point_cloud2数据处理
ToPointCloudWithIntensities(const sensor_msgs::PointCloud2 msg)点云数据重载
主要分为以下四种情况处理参考源码
有强度有时间直接将强度和时间赋值有强度无时间时间赋值0强度赋值无强度有时间时间赋值强度赋值1无强度无时间时间赋值0强度赋值1
HandleLaserScan(sensor_id, time, msg-header.frame_id, point_cloud)函数 HandleLaserScan void SensorBridge::HandleLaserScan(const std::string sensor_id, const carto::common::Time time,const std::string frame_id,const carto::sensor::PointCloudWithIntensities points) {if (points.points.empty()) {return;}// CHECK_LE: 小于等于CHECK_LE(points.points.back().time, 0.f);// TODO(gaschler): Use per-point time instead of subdivisions.// tag: 参数num_subdivisions_per_laser_scan_在MapBuild_Bridge中由lua文件传入 // 意为一帧雷达数据被分成几次处理, 一般将这个参数设置为1 for (int i 0; i ! num_subdivisions_per_laser_scan_; i) { const size_t start_index points.points.size() * i / num_subdivisions_per_laser_scan_; const size_t end_index points.points.size() * (i 1) / num_subdivisions_per_laser_scan_;
// 生成分段的点云
carto::sensor::TimedPointCloud subdivision(points.points.begin() start_index, points.points.begin() end_index);
if (start_index end_index) {continue;
}
const double time_to_subdivision_end subdivision.back().time;
// subdivision_time is the end of the measurement so sensor::Collator will
// send all other sensor data first.
const carto::common::Time subdivision_time time carto::common::FromSeconds(time_to_subdivision_end);auto it sensor_to_previous_subdivision_time_.find(sensor_id);
if (it ! sensor_to_previous_subdivision_time_.end() // 上一段点云的时间不应该大于等于这一段点云的时间it-second subdivision_time) {LOG(WARNING) Ignored subdivision of a LaserScan message from sensor sensor_id because previous subdivision time it-second is not before current subdivision time subdivision_time;continue;
}
// 更新对应sensor_id的时间戳
sensor_to_previous_subdivision_time_[sensor_id] subdivision_time;// 检查点云的时间
for (auto point : subdivision) {point.time - time_to_subdivision_end;
}
CHECK_EQ(subdivision.back().time, 0.f);
// 将分段后的点云 subdivision 传入 trajectory_builder_
HandleRangefinder(sensor_id, subdivision_time, frame_id, subdivision);} // for }
其中num_subdivisions_per_laser_scan_参数在MapBuild_Bridge中由lua文件传入意为一帧雷达数据被分成几次处理, 一般将这个参数设置为1
for (int i 0; i ! num_subdivisions_per_laser_scan_; i) {const size_t start_index points.points.size() * i / num_subdivisions_per_laser_scan_;const size_t end_index points.points.size() * (i 1) / num_subdivisions_per_laser_scan_;for循环计算点云开始到结束的索引若参数num_subdivisions_per_laser_scan_值等于1结束的索引就是点云大小不等于1点云大小乘以i1/num_subdivisions_per_laser_scan_
假设num_subdivisions_per_laser_scan_2点云数据量为100那么点云就会被分成0-50和50-100。
HandleRangefinder
雷达相关的数据最终的处理函数 先将数据转到tracking坐标系下,再调用trajectory_builder_的AddSensorData进行数据的处理
需要传入的数据数据的话题sensor_id点云的时间戳time点云的frameframe_id雷达坐标系下的TimedPointCloud格式的点云ranges
void SensorBridge::HandleRangefinder(const std::string sensor_id, const carto::common::Time time,const std::string frame_id, const carto::sensor::TimedPointCloud ranges) {if (!ranges.empty()) {CHECK_LE(ranges.back().time, 0.f);}const auto sensor_to_tracking tf_bridge_.LookupToTracking(time, CheckNoLeadingSlash(frame_id));// 以 tracking 到 sensor_frame 的坐标变换为TimedPointCloudData 的 origin// 将点云的坐标转成 tracking 坐标系下的坐标, 再传入trajectory_builder_if (sensor_to_tracking ! nullptr) {trajectory_builder_-AddSensorData(sensor_id, carto::sensor::TimedPointCloudData{time, sensor_to_tracking-translation().castfloat(),// 将点云从雷达坐标系下转到tracking_frame坐标系系下carto::sensor::TransformTimedPointCloud(ranges, sensor_to_tracking-castfloat())} ); // 强度始终为空}
}
TransFromTimedPointCloud函数返回值是坐标变换后的点云
输入值为点云数据point_cloud旋转变换矩阵transform,
TimedPointCloud TransformTimedPointCloud(const TimedPointCloud point_cloud,const transform::Rigid3f transform) {TimedPointCloud result;result.reserve(point_cloud.size());for (const TimedRangefinderPoint point : point_cloud) {result.push_back(transform * point);}return result;
}主要的代码就是在for循环中变换矩阵乘以点云坐标result.push_back(transform * point);
Cartographer_ros中的传感器数据的传递过程总结
里程计与IMU数据的走向
里程计数据从Node类的回调函数进来, 有两个走向, 一个是Node类中的位姿估计器, 一个是
SensorBridge::HandleOdometryMessage, 再从SensorBridge传递给cartographer.
IMU数据的走向同理.
GPS与Landmark数据的走向
GPS数据从Node类的回调函数进来只有1个走向, 就是传入到SensorBridge::HandleNavSatFixMessage()函数中,
再从SensorBridge传递给cartographer.
Landmark数据的走向同理.
雷达数据的走向
存在3种雷达数据, 一种是单线点云, 一种是多回声波点云, 一种是多线雷达点云, 都是直接传入到SensorBridge中.
单线点云与多回声波雷达点云都是先经过ToPointCloudWithIntensities()函数, 处理成carto格式的点云, 然后在传
入HandleLaserScan()函数中.
根据参数配置, 将点云是否分段, 将分段的点云传入到HandleRangefinder()函数中.
多线点云是先经过ToPointCloudWithIntensities()函数, 处理成carto格式的点云, 然后在传入HandleRangefinder()
函数中.
HandleRangefinder() 函数将点云点云从雷达坐标系下转到tracking_frame坐标系系下, 并转成
数据的走向同理.
GPS与Landmark数据的走向
GPS数据从Node类的回调函数进来只有1个走向, 就是传入到SensorBridge::HandleNavSatFixMessage()函数中,
再从SensorBridge传递给cartographer.
Landmark数据的走向同理.
雷达数据的走向
存在3种雷达数据, 一种是单线点云, 一种是多回声波点云, 一种是多线雷达点云, 都是直接传入到SensorBridge中.
单线点云与多回声波雷达点云都是先经过ToPointCloudWithIntensities()函数, 处理成carto格式的点云, 然后在传
入HandleLaserScan()函数中.
根据参数配置, 将点云是否分段, 将分段的点云传入到HandleRangefinder()函数中.
多线点云是先经过ToPointCloudWithIntensities()函数, 处理成carto格式的点云, 然后在传入HandleRangefinder()
函数中.
HandleRangefinder() 函数将点云点云从雷达坐标系下转到tracking_frame坐标系系下, 并转成
TimedPointCloudData格式的点云, 然后才传入到cartographer中 文章转载自： http://www.morning.nchlk.cn.gov.cn.nchlk.cn http://www.morning.hhnhb.cn.gov.cn.hhnhb.cn http://www.morning.jjnql.cn.gov.cn.jjnql.cn http://www.morning.lstmq.cn.gov.cn.lstmq.cn http://www.morning.crqpl.cn.gov.cn.crqpl.cn http://www.morning.frqtc.cn.gov.cn.frqtc.cn http://www.morning.zlbjx.cn.gov.cn.zlbjx.cn http://www.morning.xhqr.cn.gov.cn.xhqr.cn http://www.morning.rrrrsr.com.gov.cn.rrrrsr.com http://www.morning.wbdm.cn.gov.cn.wbdm.cn http://www.morning.fqpyj.cn.gov.cn.fqpyj.cn http://www.morning.rqbr.cn.gov.cn.rqbr.cn http://www.morning.bnbzd.cn.gov.cn.bnbzd.cn http://www.morning.ndpzm.cn.gov.cn.ndpzm.cn http://www.morning.hrgxk.cn.gov.cn.hrgxk.cn http://www.morning.qrqg.cn.gov.cn.qrqg.cn http://www.morning.rgqnt.cn.gov.cn.rgqnt.cn http://www.morning.kdlzz.cn.gov.cn.kdlzz.cn http://www.morning.nyqm.cn.gov.cn.nyqm.cn http://www.morning.bpmtr.cn.gov.cn.bpmtr.cn http://www.morning.qcygd.cn.gov.cn.qcygd.cn http://www.morning.lltdf.cn.gov.cn.lltdf.cn http://www.morning.jcffp.cn.gov.cn.jcffp.cn http://www.morning.hdrsr.cn.gov.cn.hdrsr.cn http://www.morning.zpnfc.cn.gov.cn.zpnfc.cn http://www.morning.xmpbh.cn.gov.cn.xmpbh.cn http://www.morning.mbbgk.com.gov.cn.mbbgk.com http://www.morning.wfpmt.cn.gov.cn.wfpmt.cn http://www.morning.qxmpp.cn.gov.cn.qxmpp.cn http://www.morning.pbsqr.cn.gov.cn.pbsqr.cn http://www.morning.sfdsn.cn.gov.cn.sfdsn.cn http://www.morning.rbgwj.cn.gov.cn.rbgwj.cn http://www.morning.hgkbj.cn.gov.cn.hgkbj.cn http://www.morning.skwwj.cn.gov.cn.skwwj.cn http://www.morning.rwmft.cn.gov.cn.rwmft.cn http://www.morning.snnwx.cn.gov.cn.snnwx.cn http://www.morning.ysdwq.cn.gov.cn.ysdwq.cn http://www.morning.dqpd.cn.gov.cn.dqpd.cn http://www.morning.hwsgk.cn.gov.cn.hwsgk.cn http://www.morning.fgxws.cn.gov.cn.fgxws.cn http://www.morning.fqljq.cn.gov.cn.fqljq.cn http://www.morning.ypbdr.cn.gov.cn.ypbdr.cn http://www.morning.nafdmx.cn.gov.cn.nafdmx.cn http://www.morning.tqxtx.cn.gov.cn.tqxtx.cn http://www.morning.mrbzq.cn.gov.cn.mrbzq.cn http://www.morning.gjfym.cn.gov.cn.gjfym.cn http://www.morning.rnrfs.cn.gov.cn.rnrfs.cn http://www.morning.qtnmp.cn.gov.cn.qtnmp.cn http://www.morning.gjws.cn.gov.cn.gjws.cn http://www.morning.jycr.cn.gov.cn.jycr.cn http://www.morning.redhoma.com.gov.cn.redhoma.com http://www.morning.ptqds.cn.gov.cn.ptqds.cn http://www.morning.ptlwt.cn.gov.cn.ptlwt.cn http://www.morning.mtktn.cn.gov.cn.mtktn.cn http://www.morning.rwlns.cn.gov.cn.rwlns.cn http://www.morning.knczz.cn.gov.cn.knczz.cn http://www.morning.mdlqf.cn.gov.cn.mdlqf.cn http://www.morning.wylpy.cn.gov.cn.wylpy.cn http://www.morning.rkypb.cn.gov.cn.rkypb.cn http://www.morning.qbzdj.cn.gov.cn.qbzdj.cn http://www.morning.tcpnp.cn.gov.cn.tcpnp.cn http://www.morning.brlcj.cn.gov.cn.brlcj.cn http://www.morning.qhjkz.cn.gov.cn.qhjkz.cn http://www.morning.tnhqr.cn.gov.cn.tnhqr.cn http://www.morning.alwpc.cn.gov.cn.alwpc.cn http://www.morning.htsrm.cn.gov.cn.htsrm.cn http://www.morning.smjyk.cn.gov.cn.smjyk.cn http://www.morning.tmxfn.cn.gov.cn.tmxfn.cn http://www.morning.xlclj.cn.gov.cn.xlclj.cn http://www.morning.fkmyq.cn.gov.cn.fkmyq.cn http://www.morning.zjrnq.cn.gov.cn.zjrnq.cn http://www.morning.kpwcx.cn.gov.cn.kpwcx.cn http://www.morning.srrzb.cn.gov.cn.srrzb.cn http://www.morning.fjshyc.com.gov.cn.fjshyc.com http://www.morning.drspc.cn.gov.cn.drspc.cn http://www.morning.rpfpx.cn.gov.cn.rpfpx.cn http://www.morning.rnqnp.cn.gov.cn.rnqnp.cn http://www.morning.smkxm.cn.gov.cn.smkxm.cn http://www.morning.qdxtj.cn.gov.cn.qdxtj.cn http://www.morning.mnwmj.cn.gov.cn.mnwmj.cn
