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                自動駕駛汽車的未來暢想數學建模(無人駕駛汽車數學建模)

                自動駕駛 551
                今天給各位分享自動駕駛汽車的未來暢想數學建模的知識,其中也會對無人駕駛汽車數學建模進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!本文目錄一覽: 1、未來自動駕駛會成為常態嗎,彼時的汽車會出現哪些意想不到的功能?

                今天給各位分享自動駕駛汽車的未來暢想數學建模的知識,其中也會對無人駕駛汽車數學建模進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!

                本文目錄一覽:

                未來自動駕駛會成為常態嗎,彼時的汽車會出現哪些意想不到的功能?

                雖然目前汽車行業面臨諸多的挑戰,但就目前而言,一些公司的自動駕駛技術已經很有可能實現。甚至很多人認為,隨著汽車制造商把重心轉移到自主駕駛技術上來,在未來10年內自動駕駛都不會成為太大的問題。如果從最近幾年的自動駕駛車型發展趨勢看,它已經將會成為我們生活中的一個重要組成部分。對于汽車制造商來說,自動駕駛技術是否會影響他們在未來10年內銷售出去這件事至關重要。而且我們還可以通過分析人們對這一新技術越來越感興趣的原因來了解這個問題。

                當共享汽車出現時,人們將會發現,這一市場非常有可能會取代公交和出租車。不過共享汽車技術目前還存在一些爭議,因為不同品牌的汽車似乎存在著一定程度的差異。事實上,在共享汽車方面,大多數汽車制造商都已經推出自身的品牌,而且已經做了很多改進。從這些汽車制造商過去采用的不同品牌來說,他們使用的是同一系統下不同品牌的汽車。同時采用一個統一系統管理不同品牌汽車的成本和功能是完全可能的。隨著技術在不斷發展以及消費者更加關注自身需求和體驗這個問題,這些汽車廠商會更好地解決這個問題。

                雖然現在的汽車功能已經很強大了,但你有沒有想過,為什么同樣的技術在過去幾年中不會發展得如此迅速?這是因為有些因素已經不再適合使用現有的車載技術設備了。比如,因為交通擁堵,人們使用傳統移動電話時會感到非常不方便,因此現在許多人使用手機取代原來的電話機和智能手機來接聽電話、發送信息和接收信息。另外,盡管這兩個設備已經非常普及了,但大多數人都不會選擇將它們整合到自己的汽車中去。在這些方面沒有太多變化。

                在自動駕駛技術開始普及的時候,不少人都不相信這個消息。因為他們根本不知道如果沒有自動駕駛技術的話,他們將會發生什么事情,更不用說對他們所面臨的各種危險有多擔心了。所以這也是為什么很多人都想要擁有一輛自動駕駛汽車,讓自己的生活變得更加便利方便。而且這種變化將有可能在未來10年左右變成現實。如果你的駕照分數不高,那么當你成為另一名司機的時候,你可能就會放棄這一愛好了。所以如果有人愿意成為一個汽車新手的話,那么他們肯定是不會輕易放棄自己對汽車自動駕駛興趣這件事的。

                從自動駕駛汽車到無人駕駛汽車,人們已經看到了它在未來將成為一種新的交通工具。盡管大多數消費者并不喜歡汽車只是一種交通工具。然而,當汽車成為一種移動工具的時候:人們也可以通過它來提供某種形式的***或者休閑活動。這種***方式可能很適合在沒有開車的情況下進行。我們可以在路上看到各種各樣的休閑***活動,比如打羽毛球、看球賽等等。這對于司機和乘客來說都是非常方便和有趣的體驗。

                智能汽車未來的發展前景如何?

                我們都知道每個行業都是需要努力的,同時也需要有創新精神,這樣才能在未來的道路上越走越好,所以說這是一個非常值得重視的事情。而汽車行業也是一個良好的行業,并且未來的發展前景也是十分可觀的,也深受很多人的喜愛。那么有人也會產生疑問,因為汽車行業存在偏科問題。汽車確實給我們的生活帶來了很多便利,同時也成為我們生活中不可缺少的物品之一,所以說它是十分重要的。那么到底該如何看待智能汽車偏科問題呢?那么你又看好智能汽車未來的發展嗎?下面小編來和大家說一說。

                首先,值得肯定的是智能汽車確實能夠滿足很多人的需求,并且給很多人的生活帶來幫助。論智能化,但用于汽車上又會受到很多爭論,所以說這是一個非常無可奈何的事情。很多行業都會存在這個問題,并且大多數都處于探索發展的階段,不能給用戶帶來很好的保障。智能汽車基本上是沒有什么經驗可以參考的,因此它成為很多人頭疼的問題。但是值得肯定的是一定要用創新的觀念去看待這個問題,并且解決這個問題,使這個行業有更好的發展。

                其次,智能汽車未來的發展前景也是十分可觀的。因為我們都知道當下是一個信息飛速發展的時代,同時也給很多人的生活都帶來了很多便利。所以說智能化是未來的一個發展趨勢,而智能汽車可能又會深受大眾的喜愛。并且給很多人帶來便利,所以說它的發展前景是十分可觀的,并且符合大眾的口味。

                總而言之,智能汽車偏科問題是要很好的解決的。同時,它的發展也是非??捎^的,給很多人都帶來了幫助,深受很多人的喜愛。以上就是小編的說法,希望對你們有所幫助。

                自動駕駛技術未來發展趨勢

                自動駕駛市場發展提速,供應鏈協同、用戶運營與生態融合為汽車產業可預見未來。

                中國汽車總體市場已趨于飽和,但電氣化、智能化趨勢正沖擊著傳統汽車產業鏈。據估算,2025年ADAS輔助駕駛系統(L2)滲透率將達到37%,L3級別及以上自動駕駛滲透率有望達到5%,全新的電子電氣與軟件架構下,傳統車企正面臨著變革與轉型。

                傳統車企擁有著集成制造的核心優勢,未來有望通過自研核心軟件,采購標準化硬件的模式打造產業協同,分工合作實現共贏。數字化趨勢下用戶體驗正成為需求驅動力,實現用戶全生命周期管理有望實現高效產品升級與品牌力提升。

                除此之外,構建自動駕駛生態體系,探索成熟的商業模式成為車企“必修課”。

                自動駕駛發展現狀?

                華為在2021年的分析師大會上公布了其自動駕駛解決方案和實車資料,引爆全市場關注熱點,而華為宣布進軍造車市場標志著未來智能汽車市場的競爭將越來越激烈。

                隨著汽車電動化滲透率的不斷提升,各品牌汽車在動力和加速方面趨于同質化,因此,智能化和網聯化是汽車廠商差異化競爭布局的重要方向,其中自動駕駛技術更是智能汽車未來的最大賣點之一。

                自動駕駛技術有什么優點?要如何發展?

                自動駕駛汽車的優勢:沒有交通堵塞。未來,無人駕駛汽車成功普及后,大城市的交通擁堵將消失。對于許多人來說,這每年可以節省40個小時。因為在大城市中,人們必須走在交通繁忙的地方。自動駕駛汽車可以自動同步交通狀況,盡快選擇一條更平坦的路線,由于人工智能設置,諸如汽油交通等不文明的狀況也將消失。減少事故。根據專家的計算,由于自動駕駛的普及,事故數量將減少約90%。因為人工智能將更加遵守交通規則,并且可以計算周圍行人的下一步行動。如果有人過馬路,他們的AI預測能力和駐車制動技能甚至可能超過老駕駛員。

                犯罪率降低。未來還將在警車中使用人工智能。到那時,罪犯將無法擺脫對無人駕駛汽車的追逐。例如,如果罪犯也駕駛自動駕駛汽車,那么該汽車可以被警察遠程停車,或者該汽車可以被門窗擋住,然后直接送到派出所;當然,他們也可能駕駛普通汽車,但是自動駕駛汽車的人工智能計算能力以及實際上能夠定位地圖和路況的能力可以幫助警察更快地抓捕罪犯。更重要的是,將來幾乎很難找到這種車輛。

                世界上最好的出租車。由于無人駕駛汽車的出現,出租車行業的駕駛員將失去工作,但是到那時,由于勞動力成本降低,出租車將變得更便宜。而且,人們僅通過使用移動電話就可以更換這種汽車以到達自己的位置。隨著自動駕駛測試的落地,該技術的應用日趨成熟,市場前景和想象空間進一步擴大。

                交貨快捷。在一些大城市,平均等待食物的時間約為40至80分鐘。將來,許多食物將由無人駕駛汽車運送。這樣可以將等待時間減少一半。改善空間。由于自動駕駛汽車的便利性,房屋的空間將大大改善。許多房屋的停車位價格也將降低。因為人們不需要為了方便而在房屋附近購買或租用停車位。只需操作手機,就可以讓汽車提前到達您的位置,或者在將汽車交付到目的地后將汽車開到很遠的停車位。長途運輸??ㄜ囘\送司機擔心超速駕駛車票的日子會消失,而不必在路上花費數日甚至數周。因為幾乎所有的汽車都可以參與運輸,所以它們的交付速度會更快。

                智能汽車的高級別自動駕駛如今面臨哪些問題?

                如今,高級自動駕駛技術的發展已經遇到了瓶頸 , 接下來帶大家盤點一下在這一領域面臨哪些問題。

                一、技術存在明顯短板。 雖然一些領先企業確實取得了一些技術進展,但其展示的自動駕駛技術都有限制條件??傮w來看,當前的自動駕駛技術仍存在明顯短板。比如,難以有效應對冰雪路面和復雜光線的環境,識別交警手勢、特種車輛等的可靠性不足。很多企業曾展示過可有效識別物體的感知技術,卻始終難以實現從“識別”到“理解”的技術跨越,自動駕駛車輛還不能從警察、行人等道路交通參與者的肢體動作中察覺其意圖,進而采取可靠的行動。

                二、生產運營成本高。L4、L5自動駕駛技術的應用普及將面臨傳感器、車輛系統、基礎設施等方面的成本問題。雖然這些成本會隨著技術發展而下降,但降速相對L2車輛比較緩慢,較汽車的常規價格仍然很高。在相當一段時間內,受限于公眾消費能力和汽車企業營銷策略,L4車輛數量少,難以通過規模生產降低成本。同時,高級別自動駕駛汽車的運營成本也令人擔憂。一項針對舊金山自動駕駛計劃部署的案例研究發現,由于自動駕駛車輛遠程操作人員的安全監管、執照、保險、維護和其他系統成本高企,自動駕駛出租車很難在市場上與人類駕駛員駕駛的普通出租車競爭。

                三、運行存在區域限制。高級別自動駕駛的運行普遍依賴于車聯網基礎設施,而后者多部署在人口較多地區,這不利于自動駕駛的大范圍開展,特別是與城市和郊區相比,農村地區在短期內難以實現。自動駕駛所用的感知技術在很大程度上仍受天氣影響,難以保證雨雪天氣和復雜光線環境下的可靠性,所以,現階段國外道路測試都集中在陽光充足的地區。此外,衛星信號質量、高精度地圖覆蓋度方面的差異,也會將自動駕駛汽車的運行區間限制在不同氣候環境、不同運行場景,甚至同一城市的不同街道上。真正不受運行區間限制、可在廣闊區域連續運行的高等級自動駕駛技術的出現尚需時日。

                四、帶來的社會影響尚難應對。高級別自動駕駛技術落地可能帶來短期內難以應對的社會影響。例如,自動駕駛出租車若占據可觀的市場份額,汽車供應鏈會受到影響,出租車行業從業者的工作也將從車輛駕駛轉向路線規劃、算法優化、設備維護等技術型工作。這些轉變將危及汽車制造和服務行業數百萬家庭的生計,但各國主管部門還未能研究和制定適應性政策。同時,公眾的汽車消費心理尚未調整。對許多用戶而言,汽車不僅是交通工具,還具有身份認同、階級地位及日常生活物品的攜帶、儲存等功能,自動駕駛技術所規劃的共享汽車不適合這些用途。因此,在未來較長時期內,自動駕駛汽車將作為人類駕駛汽車的補充和延伸,而非取代。

                雖然目前智能駕駛還有許多壁壘沒有突破,但是隨著技術的發展,實現無人駕駛指日可待。

                無人駕駛汽車上路?道阻且長 行則將至

                2016年5月23-25日,2016中國國際智能交通展覽會在北京舉辦。說到智能交通,大家關注的焦點之一就是“無人駕駛”,尤其是近兩年,不斷聽到無人駕駛汽車路測的消息,也不斷有朋友問我,路上是不是很快要出現無人駕駛汽車的身影了?今天我們就一起聊聊這個問題。

                1、無人駕駛汽車上路?有希望,也有困難

                無人駕駛汽車以前只出現在007等科幻電影中,但現在,它已經不只存在于幻想。未來的幾年內,你可能就會買得起一輛能載著你自動穿梭在城市道路上的智能汽車。但是,要想讓一輛無人駕駛汽車能夠安全、舒適、高效、智能地混入到現有交通中跑起來,這中間還有一段艱難的道路要走。

                2、無人駕駛汽車技術現狀

                典型無人駕駛汽車結構如圖1所示,無人駕駛汽車的“眼睛”——“即感知系統”,負責感知道路周邊的環境,包括相機、微波雷達和激光雷達等傳感器。

                無人駕駛汽車的“小腦”——即導航定位系統,負責感覺車輛自身的運行姿態,包括輪速、GPS定位、慣導和指南/北等傳感器。

                無人駕駛汽車的“大腦”——即決策系統,通過復雜的計算軟件,選擇短距離的軌跡和長距的駕駛路線。

                無人駕駛汽車的“四肢”——即控制系統,負責控制剎車、油門及方向等,包括相應的電機控制或汽車總線控制模塊。

                在國家基金委“視聽覺信息的認知計算”重大研究計劃推動下,國內多家無人車輛研究單位也與車企合作,研制了各具特色的原型車輛,在每年都參加中國智能車未來挑戰賽,部分車輛如圖2所示。

                3、無人駕駛汽車上路的難點

                (1)精確環境感知

                無人駕駛汽車的“即感知系統”主要由相機、微波雷達和激光雷達等傳感器組成。

                無人駕駛汽車的“眼睛”必須能夠感知和識別行駛車道的周邊的物體,如圖3所示,攝像頭能夠看到實際場景,可以辨識車道線和交通信號,檢測運動目標等;激光雷達則通過激光點云來建立周邊環境的3D模型,檢測出包括車輛、行人、樹木、路緣等;微波雷達用于檢測運動目標,感應車身周圍的移動障礙物等。最后融合成一幅如圖3的車輛“眼睛”看到的場景。

                為什么說無人駕駛車輛環境感知那么難?

                畢竟計算機視覺還在不斷發展中,要理解復雜的交通環境,存在不少挑戰。例如我們人類司機開車過程中,看到前方漂浮的塑料袋就不會剎車或者躲避,而無人駕駛汽車就需要復雜的算法,才能理解和識別這個場景。

                對于每個地方的交通基礎設施,不同標志的表示形式有所差異,需要進行本土化對待,計算機視覺系統才能辨識。

                另外就是不同天氣和氣候情況下,針對復雜的交通環境,克服傳感器各自物理限制和車輛運動干擾,提高環境感知精確程度,也存在很大難度。

                (2)精確狀態感知

                無人駕駛汽車通過“小腦”知道自己的姿態和確切位置。如圖4所示,車載的高精度IMU慣性單元能夠知道車輛傾斜角、橫擺角和滾動角,相應軸向上的角速度、加速度等,通過車身控制系統實現車輛穩定性控制,確保車輛“穩當”行駛。

                要想實現無人駕駛,就需要通過“小腦”進行精確定位,這樣才知道自己確切位置,以便執行下一步駕駛任務。在這方面, 無人駕駛汽車正面臨挑戰,現有的GPS捷聯慣導等車載定位設備不能滿足擁堵交通流中的高精度定位要求。特別是隧道和高架橋下等交通場景中,會出現接收不到GPS信號等情況,這時,無人駕駛汽車就需要通過其他途徑來進行定位,例如輔以SLAM、視覺導航等技術,在復雜交通環境中增強無人駕駛車輛的定位能力。

                (3)精確控制

                人類駕駛員開車的時候,往往會基于經驗操控車輛,結合實際道路情況對車輛方向、速度進行微調。由于具備了精確的感知系統,無人駕駛汽車通過“四肢”可以實現更加精確的控制。

                如圖6所示典型場景中,無人駕駛汽車準備執行右側超車時,能夠精確感知前車距離、速度和加速度以及臨近車道車輛運動情況,并合理控制自身速度和方向,進行換道操作。而人類駕駛員由于受限于視野等因素,在這種情況下往往容易出現事故。

                但是,無人駕駛汽車要具備發達的“四肢”,還需要汽車廠商進一步將智能化功能與車身總線進行集成,將無人駕駛汽車的控制系統中剎車、油門及方向等控制模塊通過汽車總線進行控制。

                (4)智能導航與決策

                無人駕駛汽車的“大腦”負責進行導航和決策。

                在給定了目標任務地點之后,無人駕駛汽車要能夠在路網中找到最經濟、最快捷的路徑,將乘客送到地點。但是在實際中,交通環境常是部分已知,可能還有障礙物臨時出現/發現,必須重新規劃路徑。

                如圖7所示,從A點到B點最短的道路被隔斷之后,無人駕駛汽車能夠重新規劃路徑,到達目的地。

                此外,道路擁堵情況不斷在發生變化,如何正確判斷道路擁堵并進行正確的通行決策,對無人駕駛汽車的“大腦”智能性提出了更高要求。

                由于不同國情決定了交通參與者不同行為,使得無人駕駛汽車要具備學習與自適應能力,這一點最具挑戰性。無人駕駛汽車發達的“大腦”,要能遵守交通規則,在復雜交通場景下實現安全的、與人類駕駛行為類似的自主駕駛,使其不會對正常交通流造成影響,同時還要保障車輛自主行駛的安全性。

                此外,無人駕駛汽車需要推斷前后左右其他車輛的意圖、處理不同駕駛員的異常行為,處理不遵守交通法規的行人、自行車和電動車等突發情況。通過將機器學習的研究成果應用于自主駕駛,將使得智能車輛能夠處理復雜的交通環境,并產生自適應行為。

                2、無人駕駛汽車上路的對策

                (1)更好的軟件

                無人駕駛汽車需要更安全的軟件,車載軟件要足夠棒。

                (2)需要更加精細的地圖

                Google無人駕駛汽車對試駕場地地圖進行了強化,這樣汽車就知道街道具體情況,如果碰到障礙可以輕松應對。但要輕松的應對目前城市道路情況,就需要更多的細致地圖。

                (3)更加廉價和性能優秀的傳感器

                需要優秀的傳感器,最好能讓無人駕駛汽車識別對它造成威脅的面上上的釘子和坑洞,快速判斷路邊行人或者汽車是否突然進入自己的車道。而且傳感器價格要控制在合理的區間,為廣大消費者接受。

                (4)汽車之間能否進行有效溝通

                ?無人駕駛汽車要做到面對各種路況都能夠行駛自如,甚至能夠智能規劃路線,車與車之間的溝通是少不了的。這樣每個汽車在開啟的時候,都可以共享數據,然后再重新繪制自己的駕駛路線,避免擁堵的產生。但現在如何做到汽車之間有效溝通,技術上還有待突破。我們能夠預想到的是,需要V2X無線網絡、接入服務中心獲得多種智能服務。

                (5)基于大數據和云計算來實現智能的共享

                數據與無人駕駛技術的高度關聯性?!肮雀锜o人車借助于高精度導航地圖開發無人駕駛軟件,提高自主駕駛安全性、可靠性,已經在路上安全開展了大量無人駕駛測試。但要實現在復雜多變的交通環境下的安全駕駛,還有待機器學習等人工智能技術的進步,特別是基于大數據和云計算來實現智能的共享?!?/p>

                (6)人工智能技術突破人工智能技術最新突破要能盡快應用到無人駕駛上面,特別是圖像識別和深度學習技術取得了突破能夠用在交通環境的感知。能夠用人工智能來擴展駕駛智能,使得自主駕駛系統自適應調整優化,學習駕駛員行為和適應駕駛環境。

                (7)需要開展自主等級和安全測評,解決自動駕駛存在的問題

                通過分析自主駕駛功能組成與測評指標,開展功能測評;研究自主駕駛綜合測評規范與體系,在復雜交通場景下開展測試;通過自主駕駛測評,分析存在的技術問題、技術可靠和成熟程度,隨后有針對性得開展研究。

                我們在駕駛汽車的時候,碰到突發情況,有時候是需要做出抉擇的。在無人駕駛車輛設計中,需要無人駕駛軟件衡量不同的結果并得出一個有道德抉擇。這也許是無人駕駛技術上一個很重要的突破,需要制定適應無人駕駛車輛的交通法規,從法理和道德上加以約束。

                3、無人駕駛汽車美好的前景

                無人駕駛汽車通過提供智能倉儲和物流運輸,將提高運輸效率;通過智能的士服務,將減少路網中的車輛,減少對停車場的需求。例如最近ITF(國際交通論壇)基于嚴謹的數學建模和實踐,報告探討了兩種自動駕駛共享車服務模式,最關鍵是定量預測了車隊規模,用以滿足目標城市所有人的出行需求。其研究得出的理想化結果表明:輔以大容量公共交通(地鐵、快軌等)的情況下,路面上只需要現有數量10%的轎車就能滿足一個中型歐洲城市的出行需求。

                此外,蘭德公司也對無人駕駛車輛的應用對現有交通系統的影響進行了評估,認為將會產生以下潛在影響:

                (1)無人車輛可以充分調度,極大減少對停車場地的需求。

                (2)自動駕駛汽車由于輕量級設計,智能和節能地操控汽車,從而節省燃料。此外,采用新能源汽車可以減少排放。

                (3)由于無人駕駛車輛可以通過合理調度共享出行,減少了車輛數目;安全操控減少了交通事故;列隊出行,加快行駛速度等,從而可以緩解交通擁堵。

                (4)由于機器不會分心很少犯錯誤,從而減少了人為因素引起的交通事故,從而提高了交通安全。

                如圖8,Google的無人駕駛汽車已經在道路上測試了240多萬公里。此外,還有許多汽車產商和IT公司加入無人駕駛汽車研發隊伍,并且正在取得日新月異的進展。

                在可以預見的幾年之內,將會有成熟的無人駕駛汽車產品入市。期待無人駕駛汽車在未來改善我們擁堵的交通,給我們交通出行帶來安全與便利。

                出品:科普中國

                制作:中國科學院自動化研究所 黃武陵

                監制:中國科學院計算機網絡信息中心

                “科普中國”是中國科協攜同社會各方利用信息化手段開展科學傳播的科學權威品牌。

                本文由科普中國融合創作出品,轉載請注明出處。

                關于自動駕駛汽車的未來暢想數學建模和無人駕駛汽車數學建模的介紹到此就結束了,不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ?如果你還想了解更多這方面的信息,記得收藏關注本站。

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