异构逻辑坐标系统的互操作

1/1异构逻辑坐标系统的互操作第一部分异构逻辑坐标系统间的映射关系 2第二部分坐标变换矩阵及其性质 6第三部分空间逆向变换的理论基础 8第四部分多维空间中的坐标系转换 10第五部分异构系统中的时空对齐技术 13第六部分逻辑坐标系统的语义互操作 16第七部分逻辑坐标系统间转换的误差分析 18第八部分异构坐标系统互操作的应用前景 21

第一部分异构逻辑坐标系统间的映射关系关键词关键要点多坐标系融合

1.融合异构逻辑坐标系，建立统一的逻辑空间模型，实现不同坐标系的无缝连接。

2.利用空间转换算法和数据融合技术，将不同坐标系的数据进行转换和统一，实现数据在不同坐标系间的互操作。

3.应用空间索引和数据组织技术，优化多坐标系空间数据的组织和管理，提升查询效率。

坐标变换

1.转换不同坐标系之间的坐标值，包括平移、旋转、缩放等变换操作。

2.利用空间变换公式和参数，实现坐标系之间的相互转换。

3.采用高效的转换算法，保证坐标转换的准确性和实时性。

空间投影

1.将球面或椭球面上的数据投影到平面坐标系，以便于二维可视化和分析。

2.应用不同的投影方法，如墨卡托投影、等角投影等，满足不同应用场景的需求。

3.考虑投影变形的影响，采取措施减小投影误差，确保数据的精度。

空间配准

1.对齐不同坐标系下的数据，消除几何变形和空间差异。

2.利用配准算法，如最小二乘法、迭代最近点等，根据特征点或空间关系进行数据配准。

3.评估配准精度，优化配准参数，确保配准结果的准确性和鲁棒性。

空间数据标准化

1.制定异构逻辑坐标系互操作的数据标准，包括坐标系定义、数据格式、转换规则等。

2.促进数据共享和互换，避免不同系统间的数据不兼容问题。

3.推动技术标准的统一，加速异构逻辑坐标系互操作的发展进程。

未来趋势

1.云端空间数据互操作：利用分布式计算和云存储技术，实现大规模异构空间数据的协同处理和互操作。

2.人工智能辅助坐标变换：引入人工智能算法，提升坐标变换的自动化程度和精度。

3.多维空间数据互操作：拓展异构坐标系互操作到多维空间，满足高维数据分析和可视化的需求。异构逻辑坐标系统间的映射关系

异构逻辑坐标系统互操作中，关键问题之一是建立不同坐标系统之间的映射关系，以实现空间数据的无缝转换和共享。映射关系的建立涉及坐标系参数转换和几何变换两个主要方面。

坐标系参数转换

坐标系参数转换是指将一种坐标系的坐标值转换为另一种坐标系的坐标值的过程。对于异构逻辑坐标系统，需要进行如下坐标系参数转换：

*大地坐标系转换：将一种大地坐标系（如WGS84、CGCS2000）转换为另一种大地坐标系。涉及大地水准面、椭球体参数和坐标原点的转换。

*投影坐标系转换：将一种投影坐标系（如Web墨卡托、UTM）转换为另一种投影坐标系。涉及投影变换参数（如中央经线、标准纬线、比例因子等）的转换。

坐标系参数转换可通过坐标转换公式或第三方库函数实现。

几何变换

几何变换是指将一种坐标系的几何形状转换为另一种坐标系的几何形状的过程。对于异构逻辑坐标系统，需要进行如下几何变换：

*仿射变换：一种线性变换，包括平移、旋转、缩放和反射。用于转换具有相似方向和比例的空间对象。

*投影变换：一种非线性变换，用于将三维空间中的对象投影到二维平面上。如正射投影、斜射投影等。

*拓扑变换：涉及空间对象的连接关系和拓扑结构的转换。如线段的分割、多边形的合并等。

几何变换可通过变换矩阵或第三方几何处理库实现。

映射关系类型

异构逻辑坐标系统间的映射关系主要有以下几种类型：

*一对一映射：一种坐标系中的每个点对应另一种坐标系中的唯一点。

*多对一映射：一种坐标系中的一组点对应另一种坐标系中的一个点。

*一对多映射：一种坐标系中的一个点对应另一种坐标系中的一组点。

映射关系的类型取决于坐标系统的拓扑结构和几何特性。

映射精度

映射关系的精度受以下因素影响：

*坐标系参数转换的精度

*几何变换的精度

*空间数据本身的精度

映射精度至关重要，因为它影响着空间数据转换和共享的准确性和可靠性。

映射关系建立方法

异构逻辑坐标系统间映射关系的建立可采取以下方法：

*手动映射：通过人工识别和配准相对应的位置点来建立映射关系，通常用于精度要求较低的情况。

*自动化映射：利用计算机算法和第三方库函数进行坐标系参数转换和几何变换，实现自动化映射关系建立。

*基于模型映射：建立坐标系统之间的数学模型或变换规则，用于快速高效地进行映射。

适用的方法取决于映射关系的精度要求、数据量和大规模数据集处理的需要。

应用

异构逻辑坐标系统间的映射关系在以下领域有着广泛的应用：

*空间数据集成：将来自不同来源和格式的空间数据集成到统一的视图中。

*空间分析：对来自异构坐标系统的数据进行空间分析和处理。

*地图投影：将空间数据从一种投影坐标系转换为另一种投影坐标系，以满足不同的用途。

*地理信息系统（GIS）：实现异构坐标系统数据之间的无缝交互和共享。

总之，异构逻辑坐标系统间的映射关系是空间数据互操作的关键，涉及坐标系参数转换、几何变换和映射精度等多个方面。通过建立准确可靠的映射关系，可以实现不同坐标系统空间数据之间的无缝转换和共享，从而促进地理信息技术的应用和发展。第二部分坐标变换矩阵及其性质坐标变换矩阵及其性质

坐标变换

异构逻辑坐标系统之间的转换需要进行坐标变换，即在不同坐标系下同一点的坐标转换。坐标变换可表示为矩阵形式：

```

[x',y',z']=[T]*[x,y,z]

```

其中：

*[x',y',z']是转换后的坐标

*[x,y,z]是转换前的坐标

*[T]是坐标变换矩阵

坐标变换矩阵

坐标变换矩阵[T]是一个4x4的矩阵，其形式为：

```

[T]=[R|t]

[0|1]

```

其中：

*[R]是3x3的旋转矩阵，用于表示坐标系的旋转

*[t]是3x1的平移向量，用于表示坐标系的平移

*[0|1]是齐次坐标的第四行，用于保持齐次性

坐标变换矩阵的性质

坐标变换矩阵具有以下性质：

1.恒等变换：

当坐标变换矩阵为单位矩阵时，表示没有进行任何变换。

```

[T]=[I]=[1000]

[0100]

[0010]

[0001]

```

2.旋转变换：

旋转变换矩阵[R]是正交矩阵，其逆矩阵等于其转置矩阵。

```

[R]=[R]^T

```

3.平移变换：

平移变换矩阵[t]是平移向量，其各个元素表示沿不同轴的平移量。

```

[t]=[tx,ty,tz]^T

```

4.刚体变换：

刚体变换是旋转和平移的组合，其变换矩阵[T]也是正交矩阵。

```

[T]=[R|t]=[R][I|t]

```

5.齐次坐标：

齐次坐标的第四行[0|1]表示的是一个比例因子，不会影响点的坐标值。它用于保持齐次性，并在进行透视投影时起到重要作用。

坐标变换的步骤

进行坐标变换的步骤如下：

1.构建坐标变换矩阵[T]

2.将待转换的坐标[x,y,z]转换成齐次坐标[x,y,z,1]

3.进行矩阵乘法，得到转换后的齐次坐标[x',y',z',1]

4.忽略第四行，得到转换后的笛卡尔坐标[x',y',z']

需要注意的是，坐标变换矩阵是坐标系之间转换的根本，其准确性和可靠性至关重要。第三部分空间逆向变换的理论基础关键词关键要点空间逆向变换的理论基础

1.坐标变换

1.异构逻辑坐标系统之间进行交互和转换需要进行坐标变换。

2.坐标变换涉及空间点的坐标从一个系统转换到另一个系统。

3.坐标变换的类型包括刚性变换（旋转、平移）和非刚性变换（缩放、形变）。

2.齐次坐标

空间逆向变换的理论基础

空间逆向变换是异构逻辑坐标系统互操作的基础，其理论基础涵盖几何变换、拓扑变换和变量代换等数学理论。

1.几何变换

几何变换主要涉及刚体变换和仿射变换。

*刚体变换：平移、旋转、反射。刚体变换保持物体的形状和大小。

*仿射变换：缩放、剪切、倾斜。仿射变换改变物体的形状和大小。

2.拓扑变换

拓扑变换主要涉及同伦和同胚。

*同伦：连续变形。同伦变换在不撕裂或粘连的情况下，将一个拓扑空间连续变形为另一个拓扑空间。

*同胚：一一对应且连续的映射。同胚变换保持拓扑结构不变。

3.变量代换

变量代换是指通过代数方程组变换坐标变量，实现不同坐标系之间的转换。

空间逆向变换的数学模型

空间逆向变换的数学模型可以表示为：

```

y=f(x)

```

其中：

*x和y分别是源坐标系和目标坐标系的坐标向量。

*f是从源坐标系到目标坐标系的映射函数。

映射函数f可以通过几何变换、拓扑变换和变量代换等方式构造。

空间逆向变换的类型

根据映射函数的不同，空间逆向变换可以分为以下类型：

*刚体逆向变换：使用刚体变换作为映射函数。

*仿射逆向变换：使用仿射变换作为映射函数。

*同胚逆向变换：使用同胚映射作为映射函数。

*变量代换逆向变换：使用变量代换作为映射函数。

空间逆向变换的应用

空间逆向变换在异构逻辑坐标系统互操作中有着广泛的应用，包括：

*不同坐标系之间的数据转换和交换。

*多源异构空间数据的融合和集成。

*虚拟现实和增强现实中的空间定位和跟踪。

*机器人导航和操作中的空间规划和控制。第四部分多维空间中的坐标系转换关键词关键要点多维空间中的坐标系转换

主题名称：空间几何转换

1.利用线性代数中的旋转矩阵和平移向量，实现不同坐标系之间的旋转、平移和缩放。

2.采用射影变换，将不同维度的空间进行相互映射，保证几何特征保持不变。

3.考虑非刚性转换，如弯曲、形变等，使用弹性网格或流形学习进行坐标变换。

主题名称：异构坐标系建模

异构逻辑坐标系统的互操作：多维空间中的坐标系转换

引言

异构逻辑坐标系统是不同应用程序或平台中使用的不同坐标系。它们通常具有不同的原点、单位、方向性和尺寸。为了实现跨平台协作和数据集成，需要转换这些异构坐标系统。本文介绍了多维空间中坐标系转换的关键概念和方法。

转换类型

坐标系转换可分为以下类型：

*刚体转换：平移、旋转、尺度和反射等保持形状和大小的转换。

*仿射转换：保持平行线平行但可能改变形状和大小的转换。

*投影转换：将一种坐标系的形状投影到另一种坐标系的转换。

刚体转换

刚体转换矩阵如下：

```

[R|t]

```

其中：

*R是旋转矩阵

*t是平移向量

仿射转换

仿射转换矩阵如下：

```

[A|b]

```

其中：

*A是线性变换矩阵

*b是平移向量

投影转换

投影转换矩阵的形式取决于投影类型。一些常见的投影转换包括：

*正交投影：将三维坐标投影到二维平面

*透视投影：模拟人眼的透视效果

转换方法

坐标系转换的方法包括：

*直接方法：使用给定的转换矩阵直接应用转换。

*间接方法：通过一系列更简单的转换逐个应用转换。

*迭代方法：使用重复的逼近来逐步求解转换。

多维空间中的转换

在多维空间中，坐标系转换与三维空间类似。转换矩阵通常是更大的维度，并且包含额外的旋转和缩放参数。

特殊情况

某些情况下，坐标系转换可能不存在：

*坐标系是不可比的，例如，三维空间和二维平面。

*坐标系是奇异的，例如，具有零行列式的旋转矩阵。

应用

坐标系转换在许多领域都有应用，包括：

*数据集成和互操作性

*CAD/CAM

*机器人和自动驾驶

*虚拟和增强现实

结论

坐标系转换在多维空间中实现异构逻辑坐标系统的互操作至关重要。了解不同类型的转换、方法和特殊情况对于成功执行转换至关重要。通过采用合适的技术，可以在不同坐标系之间无缝转换数据，从而提高协作和数据集成能力。第五部分异构系统中的时空对齐技术异构系统中的时空对齐技术

异构系统时空对齐技术旨在克服不同逻辑坐标系统之间的差异，实现数据交换和协作的无缝衔接。

#时空对齐方法

1.直接坐标转换

通过预先建立的转换公式或查找表，直接将一个坐标系统中的坐标转换为另一个坐标系统中的坐标。该方法简单高效，但需要系统之间具有明确的坐标转换关系。

2.基于特征的配准

利用图像或激光雷达数据中的特征点或特征区域，通过匹配和对齐这些特征，实现不同坐标系统下的数据配准。该方法适用于缺乏明确转换关系的系统，但需要较强的特征提取和匹配算法。

3.基于网格的配准

将数据划分成网格单元，并通过网格单元的匹配或变形，实现不同坐标系统下的数据配准。该方法适用于大规模数据处理，但需要较大的计算量和存储空间。

4.基于深度学习的配准

利用深度神经网络学习从一个坐标系统到另一个坐标系统的映射关系。该方法具有较高的精度和鲁棒性，但需要大量标注数据进行训练。

#时空对齐模型

1.单次对齐模型

一次性将不同坐标系统下的数据对齐，适用于静态数据或者数据变化较小的场景。

2.连续对齐模型

持续监控和更新不同坐标系统下的数据对齐状态，适用于数据动态变化的场景。

3.分层对齐模型

将数据划分为不同层级，根据不同层级的特征或需求进行对齐，适用于复杂异构系统。

4.鲁棒对齐模型

针对数据噪声、异常值等因素，提升对齐的鲁棒性和准确性。

#时空对齐度量

1.空间位移

不同坐标系统下对应点的空间距离偏差，可用于评估对齐的绝对误差。

2.旋转偏差

不同坐标系统下对应点的旋转偏差，可用于评估对齐的相对误差。

3.缩放偏差

不同坐标系统下对应点的缩放偏差，可用于评估对齐的尺度误差。

4.匹配率

不同坐标系统下成功匹配的特征或数据点的比例，可用于评估对齐的成功率。

#实际应用

异构系统时空对齐技术广泛应用于：

1.多传感器融合

实现来自不同传感器（如摄像头、激光雷达、IMU）的数据对齐，用于自动驾驶、机器人导航等领域。

2.地图融合

对齐不同来源、不同格式的地图数据，用于构建统一的室内外导航地图。

3.数据共享

实现不同地理信息系统（GIS）平台之间的数据共享和协作，用于城市规划、资源管理等领域。

4.虚拟现实/增强现实

将虚拟世界与物理世界对齐，实现沉浸式交互体验。第六部分逻辑坐标系统的语义互操作关键词关键要点【语义互操作】

1.语义互操作是不同的逻辑坐标系统在语义层面上的互通，目的是实现数据和信息的无缝交换和理解。

2.它涉及到概念、属性和关系的定义和对齐，以确保不同系统中的相同概念具有相同的含义。

3.语义互操作可以提高系统的集成度、降低维护成本，并促进知识的共享和复用。

【本体工程】

异构逻辑坐标系统的语义互操作

引言

异构逻辑坐标系统在不同的应用程序和环境中广泛使用，它们提供了一系列不同的抽象级别和坐标转换。在许多领域，例如地理空间信息系统、计算机图形学和机器人技术，需要在这些系统之间进行语义互操作。

语义互操作

语义互操作是指两个或多个系统能够以有意义的方式相互理解和交换信息的能力。在异构逻辑坐标系统的情况下，语义互操作包括能够理解和转换不同坐标系统中表示的空间概念。

语义互操作的挑战

实现异构逻辑坐标系统的语义互操作面临着几个挑战：

*语义异质性：不同坐标系统可能有不同的语义，例如，定义原点、方向和单位的方法。

*多重几何表述：同一实体可能在不同的坐标系统中具有多个几何表述，这取决于所使用的投影和转换。

*转换精度：坐标转换可能引入误差，这取决于所使用的转换算法和数据质量。

语义互操作方法

克服这些挑战的几种方法包括：

*本体映射：创建明确定义的映射，将不同坐标系统中的概念和术语联系起来。

*几何推理：使用几何定理和规则推断和转换坐标系中的几何关系。

*基于规则的转换：定义明确的规则，以转换不同坐标系中的空间数据。

*人工干预：在某些情况下，可能需要人工干预来解决复杂或语义不确定的转换。

现有解决方案

目前，有几种解决方案可以实现异构逻辑坐标系统的语义互操作，包括：

*OGC空间操作标准：该标准提供了一系列接口和规范，用于转换和操作异构空间数据。

*CityGML：这是一个开放的地理信息建模标准，它为表示和交换城市环境中的三维地理空间数据提供了框架。

*OntologyDesignPatternsforSpatialOntologies：这是一组模式，用于构建和集成描述空间概念的本体。

应用

异构逻辑坐标系统的语义互操作在各种领域具有重要意义，包括：

*地理空间数据集成：在不同的坐标系统中收集和管理地理空间数据。

*三维建模和可视化：转换和可视化来自不同来源的三维模型。

*机器人导航：理解和转换不同传感器和地图中使用的坐标系统。

*建筑信息建模（BIM）：集成来自不同参与者和学科的BIM模型。

结论

异构逻辑坐标系统的语义互操作对于在不同系统和应用程序之间有效交换和理解空间数据至关重要。通过解决语义异质性、多重几何表述和转换精度的挑战，可以实现语义互操作，从而促进跨系统和学科的空间信息共享和协作。第七部分逻辑坐标系统间转换的误差分析逻辑坐标系统间转换的误差分析

1.几何误差

几何误差是指由于不同的逻辑坐标系统采用不同的几何基准和投影方式，导致实体位置在不同坐标系统下的表示出现偏差。常见的几何误差包括：

*投影变形误差：不同投影方式会产生不同的投影变形，导致点、线和面的形状和尺寸发生变化。

*坐标原点偏移误差：不同坐标系统的坐标原点位置可能不同，导致同一实体在不同系统下的坐标值出现偏移。

*旋转误差：不同坐标系统的坐标轴可能旋转了不同的角度，导致同一实体在不同系统下的坐标值出现旋转偏差。

2.数据精度误差

数据精度误差是指由于数据采集和处理中的误差，导致原始数据中包含的不确定性。常见的数据精度误差包括：

*量测误差：数据采集过程中测量的误差，如设备精度、操作人员因素等。

*数字化误差：将模拟数据数字化过程中引入的误差，如扫描精度、栅格化分辨率等。

*数据处理误差：数据处理过程中引入的误差，如数据清洗、转换和变换等。

3.数据一致性误差

数据一致性误差是指不同来源或不同时间采集的数据之间存在差异。常见的数据一致性误差包括：

*时间不一致性：数据采集时间不同，导致同一实体在不同时间点的状态不同，从而产生数据偏差。

*空间不一致性：数据在不同空间范围内采集，导致同一实体在不同空间位置的状态不同，从而产生数据偏差。

*属性不一致性：同一实体的不同属性由不同来源或不同方法采集，导致属性值出现偏差。

4.误差叠加效应

几何误差、数据精度误差和数据一致性误差常常会同时存在并叠加，产生更严重的转换误差。例如：

*几何变形误差和量测误差共同作用，导致实体在不同坐标系统下的形状和尺寸明显失真。

*坐标原点偏移误差和数据处理误差共同作用，导致同一实体在不同坐标系统下的位置出现较大偏差。

*数据一致性误差和数字化误差共同作用，导致同一实体在不同来源或不同时间采集的数据之间差异巨大。

5.误差评估与控制

为了评估和控制逻辑坐标系统间转换误差，需要采取以下措施：

*误差模型建立：建立误差模型来量化不同类型误差对转换结果的影响。

*误差评估：通过对比转换结果与已知参考数据，评估转换误差的实际大小和分布。

*误差控制：通过采用适当的数据处理方法、完善数据采集流程和配置高精度设备等措施，最大程度地减少误差的影响。

6.误差影响与应用

逻辑坐标系统间转换误差对地理信息应用有着显著影响，需要根据应用场景和要求合理考虑误差的容忍度。例如：

*空间分析：转换误差会影响空间分析结果的准确性，如距离计算、面积计算和形状分析等。

*数据可视化：转换误差会影响地理信息在不同坐标系统下的可视化效果，导致地图上的实体位置出现偏差或变形。

*空间决策：转换误差会影响基于地理信息的决策，如选址、规划和资源管理等。

综上所述，逻辑坐标系统间转换误差是影响地理信息应用准确性、一致性和有效性的重要因素。通过全面分析误差类型、评估误差大小和采取有效措施控制误差，可以有效提高逻辑坐标系统间转换的精度和可靠性，为地理信息应用提供准确的基础数据支撑。第八部分异构坐标系统互操作的应用前景关键词关键要点【数字孪生技术】

1.异构坐标系统互操作为数字孪生技术的构建奠定基础，通过统一不同的空间数据格式和坐标参考系，实现虚拟空间与物理空间的无缝连接。

2.融合不同来源的地理信息数据，如遥感影像、激光雷达点云、BIM模型等，构建多维度、高精度的数字孪生体，为城市规划、交通模拟和应急管理等领域提供决策支持。

3.通过时空信息协调，实现数字孪生体与现实世界的实时交互，为智能城市管理、智慧交通和精准农业等应用提供关键技术支撑。

【智慧城市建设】

异构逻辑坐标系统的互操作的应用前景

在现代化数字系统中，异构坐标系统互操作具有广泛的应用前景，为跨不同系统和平台的数据交换和协作提供了至关重要的基础。

地理信息系统（GIS）

异构坐标系统互操作在GIS领域尤为重要，它使不同来源和格式的空间数据能够无缝集成和分析。通过转换和投影，不同的坐标系统（如WGS84、UTM、Lambert等）可以相互映射，从而实现不同数据集之间的空间对齐和互操作。

计算机辅助设计（CAD）

CAD系统通常使用不同的坐标系统来表示设计模型。通过异构坐标系统互操作，可以将不同CAD系统中的模型导入、导出和转换，实现无缝协作和数据交换。例如，建筑师和工程师可以使用不同的CAD软件，但可以通过异构坐标系统互操作功能协同工作，确保模型的准确性和一致性。

物联网（IoT）

IoT设备和传感器通常位于不同的物理空间，以不同的坐标系统收集数据。异构坐标系统互操作可以实现不同设备生成的空间数据的统一和整合，从而为位置感知应用、位置服务和空间分析提供支持。

机器人技术

机器人系统需要在复杂的空间环境中导航和操作。通过异构坐标系统互操作，机器人可以无缝转换和映射不同的坐标系统，实现准确的定位、路径规划和运动控制。

模拟和仿真

模拟和仿真系统通常使用不同的坐标系统来表示虚拟环境。异构坐标系统互操作允许不同模拟平台和工具之间的数据交换和协作，从而增强仿真模型的保真度和可靠性。

虚拟现实和增强现实（VR/AR）

VR/AR技术需要将虚拟或增强内容与现实世界叠加。异构坐标系统互操作确保虚拟和现实环境之间的准确空间对齐，从而提供身临其境的沉浸式体验。

位置服务

位置服务依靠准确的空间数据和坐标转换来提供位置信息。异构坐标系统互操作可以提高位置服务的精度和可靠性，从而支持各种基于位置的应用程序，例如导航、定位和追踪。

数据科学和机器学习

数据科学和机器学习算法通常处理来自不同来源和格式的空间数据。异构坐标系统互操作使数据科学家和机器学习工程师能够整合和分析来自不同坐标系的数据，从而获得更准确和全面的见解。

除了这些直接应用之外，异构逻辑坐标系统的互操作还带来了以下间接优势：

*数据共享和协作增强：异构坐标系统互操作促进了不同组织和个人之间的数据交换和协作，打破了数据孤岛，释放了数据潜能。

*提高效率和生产力：通过消除坐标系统转换的障碍，异构坐标系统互操作提高了工作效率和生产力，使专业人员可以专注于更重要的任务。

*提升用户体验：无缝的数据集成和空间对齐为用户提供了更直观和一致的体验，提高了系统的可用性和易用性。关键词关键要点坐标变换矩阵及其性质

主题名称：坐标变换矩阵

关键要点：

1.定义：坐标变换矩阵是将一个逻辑坐标系中的点转换到另一个逻辑坐标系中点的线性变换矩阵。它表示两个坐标系之间的旋转、平移和缩放关系。

2.表示：坐标变换矩阵通常表示为一个4x4矩阵，其中前三个分量表示旋转和平移，最后一个分量是齐次坐标。

3.性