没有未来的未来不是我想要的未来 - 歌单 - 网易云音乐
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运动规划 (Motion Planning): MoveIt! 与 OMPL
最近有不少人询问有关MoveIt!与OMPL相关的话题，但是大部分问题都集中于XXX功能怎么实现，XXX错误怎么解决。表面上看，解决这些问题的方法就是提供正确的代码，正确的编译方法，正确的运行步骤。&
然而，这种解决方法只能解决这个特定的问题，而且解决之后我们也无法学到一些实际的东西。要想彻底明白，需要从源头入手，也就是说，不要问“MoveIt! 怎么把机械手从空间一个点移到另一个点？“，而是要问”MoveIt!
为什么能把机械手从空间一个点移到另一个点？“。&这一点明白之后，遇到类似的问题，才能从容应对。同理，这不仅适用于MoveIt，也同样适用于其他任何ROS功能。&
所以，下文中我们会见到一些具体的例子，但整体上，更倾向于宏观的概念和一些基础的方法，希望对大家能有所帮助。这里的帮助指的是增强对运动规划和Moveit, OMPL的整体理解，而非局限于完成某一个功能，编译运行某一个文件。&
我尝试用最简单，最通俗的表达方式来解释这些问题，其中不免会有一些学术上的错误用词和解释，请专业的朋友们见谅，也欢迎指出错误。&
一. 基础概念&
首先，我们要了解一些基础的概念，了解各个名词的意义和区别。&
1.1. 运动规划 (Motion Planning)&
我们这里讲的运动规划，有别于轨迹规划&(Path
Planning)。一般来说，path planning用于无人车/无人机领域，而motion planning主要用于机械臂，类人机器人领域。当然了，这两者没有本质的区别，理论上说MoveIt!和OMPL同样可以用于无人车无人机的规划，但不免有些杀鸡用牛刀的感觉。两者规划的空间维度不同，导致他们的难易程度不同。举例说明，如果不考虑速度加速度，只考虑位置的话，无人车轨迹规划维度是3 (x,y,和角度), 无人机是6 (x,y,z,和另外3个量确定空间的旋转角度)。确定3D空间的一个姿势(pose)需要6个变量，而对于关节数大于6的机械臂结构，它的规划空间维度就大于6，成为冗余系统(redundant
system)，从而使规划问题变得更为复杂。所谓冗余系统，就是说，存在多种关节角度配置能够使得终端达到相同的位姿，存在无数的解。这是达到的最终姿势有无数个解，那么如何到达这个最终姿势，整个运动的轨迹，更是存在无数个解。&
既然存在无数的解，那么问题来了。很明显，存在两种不同的方向，一种是找到最好的那个解，另一种是快速的找到一个有效的解。前者，大部分算法使用最优规划 (Optimization-based Planning)，后者使用采样规划 (Sampling-based Planning)。具体的区别和算法，不在这里赘述。&
1.2. 开源运动规划库 ().&
接上文，而OMPL (Open Motion Planning Library)， 开源运动规划库，就是一个运动规划的C++库，其包含了很多运动规划领域的前沿算法。虽然OMPL里面提到了最优规划，但总体来说OMPL还是一个采样规划算法库。而采样规划算法中，最出名的莫过于
Rapidly-exploring Random Trees ()
和 Probabilistic Roadmap ()了,
当然，这两个是比较老的，还有很多新算法。&
OMPL能做什么？&简单说，就是提供一个运动轨迹。给定一个机器人结构(假设有N个关节)，给定一个目标(比如终端移到xyz)，给定一个环境，那么OMPL会提供给你一个轨迹，包含M个数组，每一个数组长度是N，也就是一个完整的关节位置。沿着这个轨迹依次移动关节，就可以最终把终端移到xyz，当然，这个轨迹应当不与环境中的任何障碍发生碰撞。为什么用OMPL？ 运动规划的软件库和算法有很多，而OMPL由于其模块化的设计和稳定的更新，成为最流行的规划软件库之一。很多新算法都在OMPL开发。很多其他软件（包括ROS/MoveIt）都使用OMPL做运动规划。
1.3. 逆运动学 (Inverse Kinematics)
什么是逆运动学(IK)？简单说，就是把终端位姿变成关节角度，q=IK(p)。p是终端位姿(xyz)，q是关节角度。为什么要用IK？OMPL是采样算法，也就是要在关节空间采样。 这与无人车的规划有一个最明显的区别，无人车的目标就是在采样空间， e.g. 目标是(x,y), 采样空间也是(x,y). 但是对于机械臂，目标是终端空间位置(xyz), 但采样空间却是关节空间(q0,q1,...qN)。有了IK之后，我们就可以把三维空间的目标p转化为关节空间的目标q。那么这样就会让采样算法能算的更快，具体方法不赘述，这样的算法有RRT-Connect，BKPIECE等等双向采样算法。
问：我不想看也看不懂OMPL和各种算法，但是我想让机械臂动起来，怎么办？&
答：那这正是MoveIt!的设计初衷。Move It！让它动起来！&
OMPL是运动规划的“规划”部分，而MoveIt!是OMPL的ROS接口。当然这不完全准确，OMPL有单独的ROS接口，但依旧很繁杂，而MoveIt是OMPL ROS接口的接口。。。而且MoveIt!还结合了其他一些功能，总之MoveIt!就是个大接口。。&
MoveIt!能做什么？一句话，MoveIt!就是一个模块化的接口，让你在最短时间内，不用自己写太多代码，就能配置出一个ROS Package来为你的机械臂做运动规划。
二. 创建MoveIt! Package&
2.1 准备URDF package&
首先我们要准备一个机械臂的urdf，如果你已有URDF，可以使用自己的urdf模型。若手头没有现成的URDF，可以从下载一个库卡LWR简化模型URDF，这是一个固定底座7自由度的机械臂。&
从该连接处依次进入examples/sovlers/ik_solver_demo/resources，下载里面的lwr_simplified.urdf。&
path_to_catkin_ws/src
catkin_create_pkg
lwr_description
lwr_description
将下载好的lwr_simplified.urdf放入urdf文件夹中，这样一个urdf package便创建好了。&
2.2 MoveIt!配置助手 (MoveIt! Setup Assistant)&
2.2.1 打开MoveIt! Setup Assistant&
moveit_setup_assistant setup_assistant.launch
MoveIt! Setup Assistant 是一个图形界面，可以让我们不用写代码看代码，直接用鼠标点击就可以配置机器人的运动规划所需要的信息。点击Create New MoveIt Configuration Package来创建新的配置包，选择刚刚下载的urdf，然后点击Load Files 载入文件。&
2.2.2 创建碰撞免检矩阵(ACM)&
点击Setup Assisant的左边第二项'Self-Collisions'，在这里我们将创建碰撞免检矩阵(Avoid Collision Matrix, ACM)。再次强调，怎么创建很简单，点击一下'Regenerate Default Collision Matrix'就可以了，问题是，为什么？ACM是做什么的？&
我们知道，碰撞检测是非常复杂的运算过程。对于多关节机械臂或者类人机器人来说，机械结构复杂，肢体多，碰撞检测需要涉及很多的空间几何计算。但是对于刚体机器人来说，有些肢体之间是不可能发生碰撞的，比如原本就相邻的肢体，比如类人机器人的脚和头。这里生成的ACM就是告诉我们，这个URDF所描述的机器人，哪些肢体之间是不会发生碰撞的。那么在之后的碰撞检测算法中，我们就可以略过对这些肢体之间的检测，以提高检测效率。&
2.2.3 创建虚拟关节 (Virtual Joints)&
在Setup Assistant 第三项Virtual Joints里面，我们要创建所谓的虚拟关节。这个虚拟关节，可以理解为一个连接机器人和世界的关节。
一般来说，Virtual Joint Name我们命名为‘world_joint’，而'Child Link'指的是我们要把‘世界’和机器人的那个部位连接，那么很显然我们选择基座'base'。‘Parent Frame Name’，是世界坐标的名字，在ROS中一般叫'world_frame'。关节类型 Joint Type, 很显然这里我们选择固定Fixed. 代表机器人相对于世界是固定的。而另外两种, Planar指的是平面移动底座(xy平面+角度)，用于移动机器人比如PR2；
还有一种Floating, 指的是浮动基座(xyz position+orientation)，比如类人机器人。
2.2.4 创建规划群 (Planning Groups)
创建Planning Group是MoveIt的核心之一。首先，点击Add Group, 我们会看到一个界面，如下图，
那么这些都是什么呢？
Group Name: 不用多说，名字。。。我们就叫Arm。Kinematic Solver: 运动学求解工具，这个就是负责求解正向运动学(Forward Kinematics)和逆运动学(IK, 见1.3节)的。 一般我们选用KDL，&。这是一个运动学与动力学的库，可以很好的解决6自由度以上的单链机械结构的正逆运动学问题。当然你也可以用其他IK Solver, 比如SRV或者，甚至你可以自己开发新的Solver然后插入进来，如果有空，我以后会发帖讲解如何创建新的运动学求解库并插入到MoveIt。Kin. Search Resolution: 关节空间的采样密度Kin. Search TImeout: 求解时间Kin. Solver Attempts: 求解失败尝试次数，一般来说这三项使用默认值就可以。你也可以根据具体需要做出适当调整。
接下来，我们要正式创建这个组群，有很多不同的方法，Add Joints, Add Links, Add Kin. Chain, Add Subgroups。我们这里选择'Add Kin. Chain'，这样我们可以清楚的看到整个机器人的机械机构，
在正中方我们可以看到这个机械臂的结构，一个link接着一个link。下方我们可以看到有'Base Link'和'Tip Link'，我们选择'lwr_arm_0_link'作为Base，选择'lwr_arm_7_link'作为Tip. 然后点击Save，这样一个规划组群就创建好了。同样的，我们可以再创建一个手的组群(Hand)，这一次我们用Add Links，然后选择'lwr_arm_7_link'。
2.2.5 创建机器人预设位姿 (Robot Poses)
在Setup Assistant 第五项, ‘Robot Poses’，我们创建预设的机器人位姿。点击‘Add Pose’，我们为机械臂创建一个向上直立的位姿UpRight，选择Planning Group为Arm。可以看到很多滚动条，全设为0就是垂直向上的位姿。然后点击保存。当然，你可以根据需要设置其他不同位姿。
2.2.6 配置终端控制器(End Effectors)
终端控制器，就是机械臂的手，以后用来在工作环境中直接控制的部位。我们添加一个叫做HandEff的终端控制器，End Effector Group选择之前创建好的Hand，Parent_Link选择机械臂的最后一个肢体lwr_arm_7_link。Parent Group选择Arm。
2.2.7 配置被动关节(Passive Joints)&
所谓被动关节，就是指现实中不配置电机的关节，也就是不会出现在机器人的Joint State Msg里，以避免MoveIt与JointState出现匹配错误。这里我们的LWR机械臂并没有此类被动关节，所以可以直接跳过。&
2.2.8 生成配置文件(Configuration Files)&
最后一步，在Configuration Package Save Path里面选择一个保存地址，一般我们把他放在path_to_catkin_ws/src/lwr_moveit_config然后点击Generate Package，这样一个完整的MoveIt Configuration Package就创建好了！先不要急着运行，我们先来看看都生成了哪些东西，还有一些重要的配置参数都是在哪定义的。
三. MoveIt 配置包详解&
打开刚刚创建好的lwr_moveit_config文件夹，我们发现有config和launch两个文件夹。3.1 MoveIt! 配置文件先看config，里面有
fake_controllers.yaml：这是虚拟控制器配置文件，方便我们在没有实体机器人，甚至没有任何模拟器（如gazebo）开启的情况下也能运行MoveIt。joint_limits.yaml：这里记录了机器人各个关节的位置速度加速度的极限，这些都会被用于以后的规划中。kinematics.yaml：这里就是上一章2.2.4里面设置的东西，用于初始化运动学求解库lwr.srdf：这个是一个重要的MoveIt配置文件，我们将在下一节详解。ompl_planning.yaml：这里是配置OMPL各种算法的各种参数。
3.2 SRDF文件&
SRDF是moveit的配置文件，配合URDF使用。打开lwr.srdf，
我们可以看到这是一个xml格式的配置文件，根是robot，并有一个属性值name='lwr'。下面各个项目应该很明显，就是我们刚刚在Setup Assistant里面所设置的东西，包含了组群，位姿，终端控制器，虚拟关节，以及碰撞免测矩阵ACM的定义。理论上，只要有了srdf和urdf，我们就可以完全定义一个机器人moveit信息。
3.3 Launch文件&
下面，我们看看launch文件夹，一打开发现有很多文件，瞬间不想看了。。不要急，我们来看看几个重要的文件。&
3.3.1 demo.launch&
demo是运行的总结点，打开我们可以看到他include了其他的launch文件。其中第14行说，如果有需要，发布静态的tf。比如说，你的机器人基座不在世界坐标的原点，你可以发布一个静态tf来描述机器人在世界坐标中的位置。第17-21行，就是我们发布虚拟机器人状态的地方了，当然，如果你有实体机器人或者有gazebo之类的模拟器，你需要去掉这一部分，有其他相应的节点来发布机器人状态。26-32行运行了另一个moveit重要的节点，move
3.3.2 move_group.launch&
顾名思义，move group的功能是让一个规划组群动起来。怎么动，那就要做运动规划了，在move_group.launch第24-26行定义了运动规划库的使用，我们可以看到，默认的是使用ompl运动规划库。同样的，如果以后有时间，我会发帖详解如何创建新的运动规划库插件并让moveit使用其他的运动规划算法。其他的都是设置一些基本参数，暂时可以略过。&
3.3.3 planning_context.launch&
这里我们可以看到，定义了所使用的urdf和srdf文件，以及运动学求解库。不建议手动更改这些，但是如果你需要使用不同的urdf，srdf，可以在这里更改。&
3.3.4 setup_assistant.launch&
如果你需要更改一些配置，那么可以直接运行&
lwr_moveit_config setup_assistant.launch
这样就可以基于当前设置做更改，而不是重新设置。&
四. 运行MoveIt!&
4.1 Launch Demo&
现在我们可以来尝试运行moveit了！&
lwr_moveit_config demo.launch
等待几秒，当看到&All is well! Everyone is happy! You can start planning now!&的时候，就代表启动成功了。我们可以看到一个Rivz窗口，左下角有一个运动规划MotionPlanning模块。
第一个进入视野的就是Planning Library, OMPL。没错，这里告诉你当前用的是OMPL运动规划算法。在中间的下来菜单里面有很多的具体算法，之后你可以尝试不同的算法，看看他们的区别。
4.2 选择目标位姿
如果如上文第二章中设置，你会在rviz主窗口中看到一个互动标记位于机械臂终端位置。移动这个标记到另外一个地方，你可以看到一个橙色的目标位姿(每一次移动标记，就运行了一次逆运动学IK求解过程)。
同样的，你也可以在MotionPlanning模块下的Planning子模块写的Query子模块里面设置随机的或者预设的目标位置。
4.3 运动规划终于，到了运动规划的时候了。。在Planning子模块中单击Plan，一个运动轨迹就会出现与Rviz窗口中并循环播放。你可以在Display-&MotionPlanning-&Planned
Path里面设置各种显示参数。
同时，在terminal里面我们可以看到一些输出
INFO] [.]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
INFO] [.]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
INFO] [.]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
INFO] [.]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
INFO] [.]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
INFO] [.]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
INFO] [.]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
INFO] [.]: LBKPIECE1: Attempting to use default projection.
INFO] [.]: LBKPIECE1: Starting planning with 1 states already in datastructure
INFO] [.]: LBKPIECE1: Created 99 (46 start + 53 goal) states in 88 cells (45 start (45 on boundary) + 43 goal (43 on boundary))
INFO] [.]: LBKPIECE1: Created 87 (33 start + 54 goal) states in 76 cells (31 start (31 on boundary) + 45 goal (45 on boundary))
INFO] [.]: LBKPIECE1: Created 126 (76 start + 50 goal) states in 115 cells (75 start (75 on boundary) + 40 goal (40 on boundary))
INFO] [.]: LBKPIECE1: Created 220 (72 start + 148 goal) states in 201 cells (70 start (70 on boundary) + 131 goal (131 on boundary))
INFO] [.]: ParallelPlan::solve(): Solution found by one or more threads in 0.063719 seconds
我们可以看到，本次运动规划使用了LBKPIECE算法，并且使用了4线程并行规划，规划时间为0.063719秒。你也可以在OMPL算法里选择其他规划算法比如RRT，RRT-Connect，PRM，EST等等等等。。看看他们之间的轨迹区别和速度区别。
4.4 避障运动规划 Collision Free Motion Planning
上面这个简单的运动规划，环境中并没有障碍物。下面我们来为环境中增加几个物体。创建一个demo.scene文件，将以下代码复制进去（你可以自己设计不同的scene）
(noname)+++++
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然后在SceneObjects模块中点击ImportFromText，选择刚刚创建的demo.scene文件，一个简单的桌面环境就被导入进了rviz。你可以通过选择各个物体，来调整他们的位置。
回到Context子模块，点击Publish Current Scene，将当前的环境发布出去。
然后再次点击Plan，你会看到一条不同的轨迹，这一轨迹应该绕过所有障碍物并且达到目标位姿。
因为OMPL是采样算法，由于其随机采样的特性，每次的路径是不同的，如下图。而且有可能失败。
接下来可以尝试不同的OMPL算法，不同的目标位姿和不同的环境。来看看MoveIt的鲁棒性如何。&
那么，MoveIt!和OMPL的运动规划就差不多讲完了，当然这是很浅显的，与实用性的东西都还有距离。以上都是纯手打，现做的例子，希望有所帮助。接下来该讲什么，你们可以在下面留言，是更深入的讲MoveIt!，还是讲OMPL运动规划算法，还是讲如何模拟具体实例。
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规划，希望未来能使用当地材料在南极、月球甚至火星上建造建筑。基廷认为，就技术层面而言，50年内就可以实现这一愿景。事实上，自2013年美国完成了世界上第一个3建筑体以来，包括荷兰、中国在内的多个国家都曾进行过通过3打印建设房屋的尝试。责任编辑本文..2225423.缩略图:内容: 原标题确定了，一加手机5将在月15日发布！一加手机5已经曝光多时了，刘作虎自己也用了比较长的一段时间了，也在社区中表示去除木素的工艺），将制浆过程中对纤维的损害降到了最低，使其最终成为全能型产品。⑤高品低价价格的高低是产品之间最直接的竞争力，纸巾市场庞大复杂，各类产品质量也是参差不齐，这家抽数多，但每抽仅仅两三层纸，擤个鼻涕两抽打底；那家抽数多，层数也够，但偏偏尺寸小得可怜，擦个桌子至少两三抽。抽数多，层数够，尺寸也足够大的产品呢？有，但是贵。这就是很多消费者在纸巾产品的选购方面的迷局，指数太多，仅凭其中一两项实有思想的螺丝钉。责任编辑本文..2225420.缩略图:内容: 原标题与支付宝差距大骨干离职，百度钱包还有机会？鉴于支付业务的重要性以及百度对金融的重视程度，百度肯定不会放弃百度钱包。继百度金融王劲在4月离职后，昨天（5月27日）百度百付宝公司总经理、百度钱包负责人章政华被曝已经离职，百度金融确认了这一消息。百度金融回应称章政华系因个人发展原因离职，百度对章政华为百度钱包业务作出的贡献表示感谢。作: 原标题末日还没到，“末日种子库”倒成末日了末日还没到，“末日种子库”倒成末日了大家知不知道，在距离北极点约1000公里挪威斯瓦尔巴群岛的一处山洞里，有一座“世界末日种子库”。这个工程得到了联合国粮农署的支持。它地理位置独特，相对远离各种天灾人祸，被称为是全球农业的“诺亚方舟”。斯瓦尔巴种子库总长120米，洞穴高于海平面130米左右，洞内面积约1千平米，分为三座储藏室，每个储藏室能够存储150万子垃圾会被专门的回收，然后大约80%的电子垃圾会被装上集装箱船，运往尼日利亚、印度、巴基斯坦和中国那些常年被毒烟笼罩的垃圾场。可以说，电子垃圾污染就像一个隐形杀手，已经对地球的生活构成了严重的威胁。而我们中国，就更为严重。作为全球领先的解决方案供应商，华为始终践行“绿色管道、绿色运营、绿色伙伴、绿色世界”的战略理念，通过创新不断提升产品的资源使用效率、公司运营效率，降低自身的碳足迹和负面环境影响。箱效果没有了，即便加装了新的安全措施，又能坚持多久呢？想到了陨石撞击或核战等客观灾难，就是没想到主观的影响，没想到自己的行为会不会导致灭绝，甚至连最后的保险都差点失效，真是可悲可叹……来自络责任编辑本文..2225533.缩略图:内容: 原标题食品配送服务商停止服务，美国食杂配送市场在饱和之后开始洗牌根据科技媒体的报道，外卖送餐服务商今日发布公告，正式宣布关闭其所有服务。成立于，早先共获得了580
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发放了设计服务卡1000多张，有效降低了中小企业信息化门槛和成本。“数码大方工业云及智能制造相关的培训和市场推广活动的普及深入，带动提升了地方信息化应用的水平。”马向晖局长对潍坊“中小企业工业设计云服务平台”给予高度评价，“数码大方在潍坊、西安、沈阳、宝鸡、宁波、太原、天水、鞍山、朝阳、南宁、佛山、徐州、中山等全国各地开展培训和推广活动，面向2000家企业约5000人次，以信息化为主要手段，完善各57独特的设计和创新度令人怀念，还有13特点十足的翻转摄像头也算是行业首创。我们都知道一直主打精湛的摄像工艺，能够退出翻转摄像头的创举也就从他们开始的。但是经过市场验证发现，用户更关注的是高清像素，与摄像头的角度关注并不多，所以慢慢的，翻转摄像头就成一个摆设了。再让我们看看另外一家厂商，当初也是推出了翻转摄像头来占领市场，可如今又是怎样呢。这就是国产手机的巨无霸华为，当年推出的荣耀7之后，在市场上
度钱包的发展思路基本是“补贴+扩场景”，来吸引用户。例如用百度钱包消费，返1%的百赚积分，抵现金花。另外还有邀请好友返现金等活动。时至今日，补贴依然是百度钱包市场拓展的重要手段。拓展场景非常关键，需要给用户更多使用支付工具的场景。百度接连控股了去哪儿、糯米，发展百度外卖，结合百度地图、手机百度等流量入口，为支付业务导流。另外，在支付业务基础上，推出了理财、消费信贷等金融服务，构建了金融、旅游、出行果的科学修剪和以派米瑞为统领的绿色病虫防治等三个方面，阐述了绿色食品木瓜管理的科学性，论证了三者之间的密切联系和缺一不可的辨证关系。使用新技术方案的木瓜种植户代表分享了运用新技术的休会和经验。运用新方案的木瓜种植户介绍体会参加培训的种植户纷纷表示，要相信科学，相信传家，而不是老凭经验和道听途说来管理木瓜园。（怪奇公社刘洪进图）责任编辑本文..2225741.缩略图:内容: 原标题您知道的百度您不知子垃圾会被专门的回收，然后大约80%的电子垃圾会被装上集装箱船，运往尼日利亚、印度、巴基斯坦和中国那些常年被毒烟笼罩的垃圾场。可以说，电子垃圾污染就像一个隐形杀手，已经对地球的生活构成了严重的威胁。而我们中国，就更为严重。作为全球领先的解决方案供应商，华为始终践行“绿色管道、绿色运营、绿色伙伴、绿色世界”的战略理念，通过创新不断提升产品的资源使用效率、公司运营效率，降低自身的碳足迹和负面环境影响。
跟投资人聊项目的时候还要求对方签署保密协议，但实际上最初的对大多数创业者来说，并不会真的产生价值。当你有一个的时候，通常有1000个人也想到了，但只有100个人真的去做了，其中10个人做得还不错，最终只有两三个人笑到了最后。这就是创业的“漏斗模型”。从统计学的角度来看，你的想法无论多好，都大概率一文不值。更何况，成功的创业公司往往是经过多次转型才能取得成功，早已不是当初的设想。所以，你必须要回答的森林认证、美国生态认证110认证最高级、大豆油墨标识。“尽管我们的文明在进步，但是我们对待地球家园和人类同伴的方式却越来越野蛮。”在这个追踪电子垃圾项目的前言中，师从著名人道主义纪实摄影家尤金?史密斯的美国摄影师斯坦利?格里尼这样写道，“由于我们对地球和同类的漠视，我们正在污染自己的空气、土地、河流，甚至毒害我们人类自己。”因此，我们不但要通过更多的途径来治理现在已有的电子垃圾，同时也要向华为严格
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