基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線圈定位技術(shù)研究

潘志新,楊曉梅,王成亮,費(fèi)益軍,許慶強(qiáng),李乘云

(1.江蘇方天電力技術(shù)有限公司,南京 211100; 2.國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司,南京 210024; 3.東南大學(xué),南京 210096)

0 引 言

電動(dòng)汽車相比較于傳統(tǒng)的燃油汽車具有低噪聲、零排放和節(jié)能的優(yōu)點(diǎn),近年來電動(dòng)汽車的發(fā)展受到了各主要汽車生產(chǎn)國(guó)政府的大力扶持。目前,電動(dòng)汽車的主要充電方式為傳統(tǒng)接觸式有線充電,這種充電方式在電能的傳輸過程中不可避免的會(huì)產(chǎn)生傳輸損耗,同時(shí)線路老化、尖端放電等因素大大降低了設(shè)備供電的可靠性和安全性[1]。無線充電技術(shù)有傳輸功率大、傳輸效率高、傳輸距離較遠(yuǎn)、方向性要求不高、對(duì)生物體影響不大等優(yōu)點(diǎn)[2],經(jīng)過近幾年的發(fā)展與實(shí)踐,部分電動(dòng)汽車無線充電產(chǎn)品已經(jīng)步入市場(chǎng)。

然而,基于磁耦合諧振原理的無線電能傳輸系統(tǒng)要求發(fā)射線圈與接收線圈在對(duì)準(zhǔn)的情況下才能進(jìn)行高效穩(wěn)定的電能傳輸,電動(dòng)汽車無線充電之前需要駕駛員駕駛電動(dòng)汽車移動(dòng)至發(fā)射線圈與接收線圈對(duì)準(zhǔn)的工作位置。但是,在實(shí)際的使用過程中,要求駕駛?cè)藛T每次停車時(shí)精準(zhǔn)地將發(fā)射線圈與接收線圈對(duì)準(zhǔn)是不方便且不現(xiàn)實(shí)的。通常,無線電能傳輸系統(tǒng)可以承受10 cm的最大偏移,此時(shí)保持可接受的效率(>80%)[3],有研究者針對(duì)偏移問題開發(fā)了新型耦合機(jī)構(gòu),但其容許偏移范圍也被限制在10 cm之內(nèi)[4]。因此,需要設(shè)計(jì)接收線圈定位系統(tǒng),在駕駛?cè)藛T停車后,將檢測(cè)此時(shí)的位置信息反饋給處理器或駕駛?cè)藛T,以供自動(dòng)泊車系統(tǒng)或駕駛員調(diào)整電動(dòng)汽車移動(dòng)到線圈對(duì)準(zhǔn)的位置,提高無線充電系統(tǒng)的傳輸功率與效率。

目前,國(guó)內(nèi)外已有部分機(jī)構(gòu)對(duì)無線充電接收線圈定位問題展開了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[5]提出利用磁阻傳感器檢測(cè)空間中的磁場(chǎng)對(duì)接收線圈的位置進(jìn)行定位,該系統(tǒng)需要安裝一定數(shù)量的磁阻傳感器,較為復(fù)雜且成本較高。文獻(xiàn)[6]則提出在發(fā)射線圈側(cè)設(shè)置探測(cè)線圈,通過檢測(cè)探測(cè)線圈相角特性和諧振頻率判斷位置的定位方法,但該方法未能給出平面二維坐標(biāo)的定位結(jié)果。除了利用發(fā)射線圈與接收線圈間的磁場(chǎng)進(jìn)行定位的方法外,還可以利用附加其他無線傳感器設(shè)備進(jìn)行定位,如文獻(xiàn)[7]提出了通過附加RFID(射頻身份識(shí)別)設(shè)備完成對(duì)接收線圈位置定位的方法,這種定位系統(tǒng)獨(dú)立于無線充電系統(tǒng)之外,需要附加一整套R(shí)FID設(shè)備,成本較高,系統(tǒng)復(fù)雜;除此之外,還有利用擬合函數(shù)、機(jī)器視覺、超聲波、紅外等無線傳感設(shè)備進(jìn)行定位的研究[8-11]。

文中提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線圈定位技術(shù),發(fā)射線圈在空間中激勵(lì)的磁場(chǎng)與空間位置有關(guān),則空間中不同位置的小型自感線圈的感應(yīng)電壓將有顯著差異,但感應(yīng)電壓隨空間位置的變化是一個(gè)比較復(fù)雜的非線性關(guān)系。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)非線性關(guān)系進(jìn)行擬合,通過測(cè)量部分位置時(shí)線圈的感應(yīng)電壓進(jìn)行學(xué)習(xí),完成對(duì)接收線圈位置的預(yù)測(cè),從而實(shí)現(xiàn)線圈的定位。

1 線圈定位系統(tǒng)物理建模分析

目前,電動(dòng)汽車無線充電系統(tǒng)線圈補(bǔ)償結(jié)構(gòu)常采用LCC-S拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形式,具有初級(jí)側(cè)線圈恒流、輸出側(cè)恒壓的優(yōu)點(diǎn),LCC-S拓?fù)涞幕倦娐方Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 LCC-S系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

利用反射阻抗理論可知,系統(tǒng)接收側(cè)對(duì)一次側(cè)的反射阻抗為：

(1)

式中R2為接收線圈內(nèi)阻;L2為接收線圈自感;C2為二次側(cè)諧振電容;RL為負(fù)載電阻;M為發(fā)射線圈與接收線圈間互感;ω為系統(tǒng)工作頻率。

(2)

當(dāng)系統(tǒng)滿足如式(2)所示的諧振條件下,將接收端斷開,即系統(tǒng)空載運(yùn)行,此時(shí)系統(tǒng)的輸入阻抗為純阻性,且其值為：

(3)

進(jìn)一步,求得電源側(cè)的輸入電流以及發(fā)射線圈上流過的電流分別如式(4)和式(5)所示：

(4)

(5)

由式(5)可知,在系統(tǒng)工作在諧振狀態(tài)且二次側(cè)空載的情況下,發(fā)射線圈上流過的電流只與輸入電壓有關(guān),因此,只需要控制系統(tǒng)的輸入電壓,即可在發(fā)射線圈上得到與輸入電壓具有線性關(guān)系的恒定電流,因此,該電流在發(fā)射線圈周圍某一點(diǎn)激勵(lì)出來的磁場(chǎng)大小也與輸入電壓相關(guān),同時(shí)也與被測(cè)點(diǎn)的空間位置有關(guān)。

在此基礎(chǔ)上,對(duì)不同空間位置磁場(chǎng)的大小進(jìn)行研究,以正方形盤式螺旋線圈為例,首先研究單匝線圈在空間中激勵(lì)的磁場(chǎng),由于線圈間呈水平平行排布,只有Z軸方向的磁力線相互耦合,首先研究單匝方形線圈的磁場(chǎng)計(jì)算公式：

(6)

式中l(wèi)x+=l+x;lx-=l-x;ly+=l+y;ly-=l-y,l為正方形線圈的邊長(zhǎng);x、y、z為空間位置坐標(biāo)。由式(6)可以看出,空間中的磁場(chǎng)分布與正方形線圈的邊長(zhǎng)、線圈中的通電電流以及空間位置有關(guān)。

那么對(duì)于N匝線圈,假設(shè)線圈密集排布,即線圈間位置的變化忽略,則在空間中激勵(lì)的磁場(chǎng)為：

(7)

式中Ω為探測(cè)線圈的耦合面積范圍。對(duì)于任何形狀的探測(cè)線圈,感應(yīng)電壓都可由上述表達(dá)式進(jìn)行計(jì)算,從而該表達(dá)式建立起了線圈電壓與空間位置的對(duì)應(yīng)關(guān)系,每一個(gè)空間位置可以映射到一個(gè)電壓大小。但是,觀察式(6)和式(7),對(duì)于發(fā)射線圈建立的磁場(chǎng)和線圈上的感應(yīng)電壓,其表達(dá)式非常復(fù)雜,是一個(gè)復(fù)雜的非線性函數(shù),含有對(duì)于磁場(chǎng)的第一型曲面積分,難以計(jì)算其解析解。

對(duì)于非線性數(shù)學(xué)關(guān)系,現(xiàn)代人工智能技術(shù)對(duì)其進(jìn)行了大量研究,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于非線性網(wǎng)絡(luò)的擬合可以達(dá)到較為精確的程度,將線圈定位問題看作一個(gè)預(yù)測(cè)問題,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)較好的定位效果。

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定位算法分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中較為簡(jiǎn)單的一種,但其具有良好的非線性擬合能力[12],首先建立線圈定位系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。對(duì)于一般的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其主要網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、隱含層、輸出層以及它們之間連接的網(wǎng)絡(luò)組成,信息在各個(gè)層級(jí)之間傳播。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的“BP”即Back Propagation的縮寫,意為反向傳播,因此該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)既包含正向的信息傳播過程,也包含反向的信息傳播過程,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雙向的信息傳播過程中不斷調(diào)整各神經(jīng)元的權(quán)重,從而使網(wǎng)絡(luò)功能逼近待模擬的網(wǎng)絡(luò)。從整體來看,這是一個(gè)多層網(wǎng)絡(luò),如果將整個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)看作一個(gè)黑箱系統(tǒng),則輸出層與輸入層的關(guān)系可以是一個(gè)非線性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[13]。

對(duì)于一個(gè)含n個(gè)輸入神經(jīng)元,m個(gè)隱含神經(jīng)元,r個(gè)輸出神經(jīng)元的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其數(shù)學(xué)模型如圖3所示。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型

對(duì)于有n個(gè)輸入,r個(gè)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其中間隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)m常為未知數(shù)。對(duì)于上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層,有：

(8)

(9)

對(duì)于輸出層：

(10)

同理,β也為對(duì)應(yīng)的權(quán)重,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的調(diào)試過程就是不斷的更改對(duì)應(yīng)的權(quán)重值實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)效果。需要注意的是,隱含層的各個(gè)神經(jīng)元之間可能也存在相互關(guān)系,比如可能是多層隱含層的結(jié)構(gòu),在此將其看做一個(gè)黑箱系統(tǒng),對(duì)隱含層內(nèi)部的數(shù)學(xué)關(guān)系模型不進(jìn)行討論。

對(duì)于線圈定位系統(tǒng),根據(jù)以上的分析,我們對(duì)其建立隱含層層數(shù)為1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于平面中的接收線圈,忽略其垂直距離和偏轉(zhuǎn)角度的變化,以發(fā)射線圈為坐標(biāo)原點(diǎn),則接收線圈的位置可以由一組二維坐標(biāo)表示,如圖4所示。

圖4 接收線圈坐標(biāo)位置示意圖

因此,對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層,其輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為2,分別為接收線圈的橫坐標(biāo)x和縱坐標(biāo)y。下面重點(diǎn)分析其輸入神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。由第二部分的分析可知,當(dāng)接收線圈位于不同的空間位置時(shí),其所處空間的磁場(chǎng)強(qiáng)度有所不同。對(duì)于磁場(chǎng)強(qiáng)度,其反映在電路中的參數(shù)即為兩個(gè)線圈之間的互感,因此,利用小的探測(cè)線圈上的感應(yīng)電壓即可將空間中磁場(chǎng)的變化轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢詼y(cè)量的量,正如第二部分中所研究的內(nèi)容,探測(cè)線圈上的感應(yīng)電壓與空間中的磁場(chǎng)變化為一個(gè)復(fù)雜的非線性關(guān)系。

考慮到空間磁場(chǎng)的對(duì)稱性,單用一個(gè)探測(cè)線圈顯然不能夠同時(shí)反映出接收線圈的橫坐標(biāo)x和縱坐標(biāo)y,因此需要在探測(cè)線圈側(cè)安裝足夠數(shù)量的探測(cè)線圈進(jìn)行探測(cè),而探測(cè)線圈的數(shù)量即為輸入神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。對(duì)于二維的方形線圈,使用四個(gè)探測(cè)線圈足以確定接收線圈的位置,因此,輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)為四,則建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖5所示。

圖5 用于線圈定位的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4,分別為四個(gè)探測(cè)線圈的輸入電壓,輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為2,分別為接收線圈的橫坐標(biāo)x和縱坐標(biāo)y。隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定目前缺少有效的方法,常采用估計(jì)的方法進(jìn)行,在仿真分析中將針對(duì)不同的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證,從而通過仿真的方法確定合適的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),以獲得最佳的定位效果。

3 線圈定位系統(tǒng)仿真分析

對(duì)所提出的定位系統(tǒng)整體進(jìn)行仿真研究,以驗(yàn)證定位效果以及研究不同隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的對(duì)定位效果的影響。首先,建立整個(gè)線圈定位系統(tǒng)框圖如圖6所示。

圖6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線圈定位系統(tǒng)框圖

ANSYS 有限元軟件是一種有效的電磁仿真軟件, 可以通過仿真解決無線充電電磁耦合方面的設(shè)計(jì)問題[15]。在ANSYS Maxwell中建立系統(tǒng)的物理模型如圖7所示。

圖7 ANSYS線圈仿真模型

圖8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱設(shè)置

圖9 深度學(xué)習(xí)結(jié)果評(píng)價(jià)參數(shù)

從數(shù)據(jù)庫(kù)中選取隨機(jī)5個(gè)點(diǎn)進(jìn)行定位驗(yàn)證,定位結(jié)果如表1所示。

表1 隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10的情況下仿真定位結(jié)果

觀察定位結(jié)果,仿真實(shí)驗(yàn)證明將四個(gè)探測(cè)線圈的電壓作為輸入變量輸入經(jīng)過學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其可以起到定位的功能,五次隨機(jī)定位實(shí)驗(yàn)的定位誤差平均值為1.854 cm。保持其他變量不變,改變隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù),重復(fù)上述仿真實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)發(fā)生變化時(shí),平均誤差也會(huì)發(fā)生變化,當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5時(shí),定位誤差平均為0.907 cm;當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為15時(shí),定位誤差平均為1.083 1 cm。由于深度學(xué)習(xí)算法具有隨機(jī)性,無法保證每次的訓(xùn)練效果完全一致,因此隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)與誤差大小的關(guān)系并不顯著,當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)顯著增大時(shí),定位誤差未見明顯減小,但此時(shí)系統(tǒng)的計(jì)算復(fù)雜度有所增加,綜上所述,選擇隱含層神經(jīng)元為5,這種情況下的定位效果已經(jīng)滿足日常無線充電系統(tǒng)的需要,下面介紹利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

4 線圈定位系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證所提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定位方法的定位效果及精確度,需要對(duì)該定位系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,首先對(duì)整個(gè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),線圈定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成如圖10(a)所示。定位系統(tǒng)的傳輸線圈部分使用LCC-S線圈拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),在接收端空載的情況下進(jìn)行定位實(shí)驗(yàn),此時(shí)接收線圈中無電流流通,空間中的磁場(chǎng)分布由發(fā)射線圈電流激勵(lì)產(chǎn)生。根據(jù)之前的理論分析,此時(shí)探測(cè)線圈的感應(yīng)電壓將反映空間中的磁場(chǎng)強(qiáng)度。但探測(cè)線圈的感應(yīng)電壓無法直接獲取,需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的檢測(cè)電路進(jìn)行。

圖10 硬件電路設(shè)計(jì)

探測(cè)線圈及其檢測(cè)電路的結(jié)構(gòu)如圖10(b)所示,圖中L1為發(fā)射線圈,L2為探測(cè)線圈,經(jīng)過二極管取半個(gè)波峰,再通過阻容環(huán)節(jié)構(gòu)成峰值保持電路,該電壓在互感值較大時(shí)會(huì)超出單片機(jī)AD采樣端口的量程,因此采用分壓電路對(duì)輸出電壓進(jìn)行限制。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、探測(cè)線圈及其檢測(cè)電路的參數(shù)如表2所示。

表2 探測(cè)線圈及檢測(cè)電路參數(shù)表

根據(jù)上述設(shè)計(jì),搭建了如圖11所示的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

圖11 定位系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要求,需要有已知數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行學(xué)習(xí),為了與仿真結(jié)果形成對(duì)比,選擇與仿真過程中相同的25個(gè)點(diǎn)作為已知數(shù)據(jù)庫(kù),事先測(cè)取對(duì)應(yīng)位置的探測(cè)線圈電壓輸入到系統(tǒng)中。系統(tǒng)依此進(jìn)行深度學(xué)習(xí),得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)保存到數(shù)據(jù)空間中,供定位過程使用。同樣,為了與仿真結(jié)果形成對(duì)比,實(shí)驗(yàn)過程中所選擇的定位點(diǎn)也與仿真相同,重復(fù)5次實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果分布如表3所示。

表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

由5次對(duì)應(yīng)位置的真實(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,所提出的定位方法是行之有效的。在實(shí)驗(yàn)過程中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測(cè)了接收線圈的位置,實(shí)現(xiàn)了定位功能。但總體來看,該系統(tǒng)存在不可避免的定位誤差,這是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所決定的。

圖12顯示了在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5的情況下,5次仿真實(shí)驗(yàn)與5次真實(shí)實(shí)驗(yàn)的誤差分布情況。由此可以看出,五次真實(shí)實(shí)驗(yàn)誤差與對(duì)應(yīng)仿真實(shí)驗(yàn)的誤差存在差異,這是由于實(shí)驗(yàn)中引入了其他誤差所導(dǎo)致的,比如探測(cè)線圈感應(yīng)電壓的讀取誤差,接收線圈位置的測(cè)量誤差等等,這些誤差是隨機(jī)產(chǎn)生的且不可控制,因此也增大了定位系統(tǒng)的誤差的不確定性,但總體來看,系統(tǒng)在20 cm×20 cm的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)了cm級(jí)的精確定位。

圖12 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果誤差分布圖

5 結(jié)束語(yǔ)

文中提出了利用探測(cè)線圈和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)無線電能傳輸系統(tǒng)中接收線圈的定位方法。文中首先對(duì)LCC-S補(bǔ)償?shù)臒o線充電系統(tǒng)的發(fā)射線圈電流進(jìn)行了分析,證明了發(fā)射線圈中的電流保持恒定,該恒定電流可以在空間中激勵(lì)穩(wěn)定的磁場(chǎng),且空間位置與磁場(chǎng)強(qiáng)度有關(guān)。接下來推導(dǎo)了空間位置與線圈感應(yīng)電壓的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)線圈感應(yīng)電壓與其存在的空間位置具有關(guān)系,但該關(guān)系是一個(gè)十分復(fù)雜的非線性關(guān)系,難以直接求解。對(duì)于非線性數(shù)學(xué)關(guān)系,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于非線性網(wǎng)絡(luò)的擬合可以達(dá)到較為精確的程度,將線圈定位問題看作一個(gè)預(yù)測(cè)問題,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)定位效果。文中建立了以探測(cè)線圈感應(yīng)電壓為輸入層、接收線圈的二維坐標(biāo)為輸出層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并通過事先測(cè)量的方式收集一定數(shù)量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)得到接收線圈位置預(yù)測(cè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并利用該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了仿真與實(shí)際實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提定位方法的有效性,并研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選取問題,最終建立以探測(cè)線圈感應(yīng)電壓為輸入層、隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5、接收線圈的二維坐標(biāo)為輸出層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,所提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)接收線圈位置的預(yù)測(cè)定位功能。