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第二十七章双限趋势预设态估值拟合算法（第3页）

“没有必要那么细致，我说的是像柳德米拉那么细致，你知道柳德米拉有一种偏执，就是她热爱的苏联卫国战争中的女英雄，为了‘狙击手柳德米拉’，她要把精度测量到毫米级以下，然后让他们的机器人狙击手达到最优的视觉捕捉视觉定位能力，结果。。。结果。。。就是狙击手机器人的视觉系统会非常昂贵。”林久浩说道。

“是呀，那样的话，是不是磨一万个镜片，才能得到一对合格的。。。还有其他变焦机械部分，都是最昂贵的。”丁琪琪毕竟是机器人研究所出来的，都明白。

“是的。。。。。。我们继续吧，这个算法理解了吗？”林久浩。

“理解了，但是我有一个问题，就是对A做上下限定义的时候，实际的A超越了上下限怎么办？”丁琪琪问道。

“我明白你的意思，就是说A的实际值是0.4低于下限，或者A的实际值是1.6高于上限，对吧？”林久浩问道。

“是呀，怎么办？”丁琪琪。

“这里的【双限趋势预设态估值拟合算法】是循环算法，所以通过两种方法解决你说的问题，一是上下限可以定义的很宽泛，确保把A的实际数值包括在里面，二是通过a1a2与a的误差比对函数，会发现超出应有的范围内的偏离值，这样机器人的拟脑算法就知道上下限的估值错误，然后调整上下限估值继续计算。。。如此循环得到最终的精确值。”林久浩边比划边解释。

“哦，明白了，彻底明白了，狙击手就是要我们协助她完成，把【双限趋势变化估值拟合算法】加入多元关联拟脑模型中的预设态计算，形成基于多元关联拟脑的【双限趋势预设态估值拟合算法】，对不对？”丁琪琪问道。

“不是，你说的那一步她自己已经完成了，而且在狙击手型机器人身上完成了测试，我们的铁原队长也用上了。”林久浩。

“哥，你不是都不喜欢军事用途了吗？怎么还这么清楚。”丁琪琪。

“安静师姐现在定期给我发技术简报，而且有重大的军用测试，我必须参加，她还一直希望我们去更高的层次做拟脑系统，不只是满脑子想着做民用机器人。”林久浩。

“哥，你愿意去吗？”丁琪琪问道。

“当然愿意，但是，我还是要告诉安静师姐，我要把民用机器人先做好，让机器人可以进入家庭，服务于老人，这个任务不完成，就不去。”林久浩。

“你虽然现在专注做民用机器人，不过，还要帮着安静师姐，把她需要的军用级别的算法完成。”丁琪琪。

“是呀，这是我们的专长。”林久浩自豪的说。

“哥，继续，后面还有什么？我们继续讲解吧。”丁琪琪。

“【动对静】多组双限动态拟合计算，这一部分技术也完成了。”林久浩。

“又是完成的技术，怎么完成的？”丁琪琪继续学习。

“举例，【动对静】模式下，在机器人观察参照物的时候，采样了三个参照物ABC，ABC每一个参照物按照刚才的【双限趋势变化估值拟合算法】计算ABC的精确值，并计算机器人O与ABC的位置，如果按照柳德米拉的算法，她只能一个一个计算，这种顺序算法虽然可以解决O与A，O与B，O与C的位置，但是运动并不遵循顺序，当O运动的时候，与ABC的位置都发生了变化，所以顺序计算变得实用价值很低。”林久浩。

“很难吗？你不是说解决了吗？”丁琪琪。

“对，看上去很难的条件环境问题，恰恰是多元关联拟脑技术能提供更好的计算方式，我们把O设定为核心信息元，而ABC为关联信息元，再把ABC互相关联在一起，当O运动的时候，实际环境是ABC的相对关系没有变化，但是，由于ABC是估值而不是实际数值，那么在O相对运动的时候，不但是‘双限趋势变化估值对’产生的预设态值与实际‘观察值’发生误差，而ABC相对位置的‘预设态值’与ABC实际观察的‘相对位置’也会发生误差，在连续运动中，这种变化也是连续的，这种‘观察位置’误差又能够在更高的层次，校准ABC的实际数值，这就是多元关联拟脑技术的优势。”林久浩解释了很多。

“多元关联拟脑用多重三维平行空间技术，计算多组【双限趋势预设态估值拟合算法】，然后把计算结果在多个平行脑中做数据同步，这样就得到了更准确的数据。”丁琪琪也理解的很快。

“很对，但是，这还是【动对静】状态下的算法，铁原队长、瓦西里和狙击手都具备这些算法，所以在模拟测试中可以准确的完成目标。”林久浩。

“哥，【动对动】是不是更复杂？”丁琪琪。

“不是吧，【动对动】的算法复杂，但是，样本库好整理，不管是飞行器、地面移动物体，还海里面的物体，当今世界所有的移动物体可以穷尽一下，按照模型尺寸分类定义，然后通过感应层内容分析，将参照物定义在不同的距离段内，然后通过刚才的算法，获得精确的数值。”林久浩。

“【动对动】不复杂吗？我怎么觉得【动对动】模式下，测量起来很复杂呀？”丁琪琪还是有疑问。

“严格讲【动对动】应该更复杂，不过，【动对动】模式中，我们增加了两个转换过程，就是【静对动静结合】模式，【静对动】模式，然后才是【动对动】模式。”林久浩。

“什么是【静对动静结合】？”丁琪琪。

“首先，我们可以把自己作为静止观察者，这一点你明白吧？”林久浩。

“如果我是机器人，我就停下来，静止的去观察目标”丁琪琪。

“这大脑袋，怎么又糊涂了。。。采用运动算法还原，机器人做的任何运动，机器人自己都有明确的位置移动数据，把这部分运动位移数据加入算法，还原目标参照物，就可以实现【静对静】模式。”林久浩。

“对了，确实啊~~，又糊涂了。。。嘻嘻。”丁琪琪。

“【静对动静结合】要开设多重平行三维空间，独立去运行目标参照物，然后在多个条件空间里面做数据同步，校准数据失真，当我观察的目标是运动的，但是，这个目标与我处于同一条件环境空间，我们可以把移动目标周围的物体采集为参照物，利用刚才【动对静】模式算法，确定固定参照物的精确数值，这样我们就又有了固定参照物，在多参照物参照下，我们就可以完成对移动目标的测定，这就形成了【静对动静结合】模式的算法。。。但是这个算法必须在同一个条件环境空间。”林久浩解释着。

“机器人的同一个条件环境空间设定能有多大？”丁琪琪问道。

“条件环境空间是分梯次递减模型，就是我们通过轮廓扫描采样，设置复杂粗细粒度，这样采用的条件环境空间是有弹性的，可以达到几公里范围，也可以小到800米以内。”林久浩。

“这个档次是根据机器人内部算力配置的处理能力决定的吗？”丁琪琪问答。

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