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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)

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另外,雷达和激光系统用于民用可以,而军用机器人,一旦开启雷达和激光测距,就容易暴露自己的位置,所以现在最尖端的技术就是视觉测距及分析系统。”

林久浩解释道。

“哥,狙击手做的算法就是解决这个问题的吗?”

丁琪琪接着问。

“是的,狙击手创新了一种算法,就是【双限趋势变化估值拟合算法】,然后和我一起把这种算法构建在多元关联拟脑动态库模型上,实现【多组双限趋势预设态估值拟合算法】。”

林久浩继续解释。

“这是什么算法,就是这个文件吗?”

丁琪琪滚动着鼠标问道。

“这个文件里面就是【双限趋势变化估值拟合算法】,针对被观察物,也是参照物,【动对静】模式下的距离测定算法理论模型,及部分测量值。”

林久浩说道。

“被观察物还是参照物?”

丁琪琪不解。

“所有的静态被观察物,也是作为机器人条件环境空间的参照物使用,这就是多元关联的理念。”

林久浩。

“哥,【动对静】是不是指的,观察点处于运动状态,而被观察物,也是参照物处于静止状态的模式?”

丁琪琪开始进入状态了。

“对,先解决【动对静】模式,再解决【动对静+动】模式,再解决【动对动】模式,很复杂的。”

林久浩。

“哥,你先给我讲一下【动对静】模式好吗,我觉得这是最简单,而且是最基础的算法模型,理解了这个,才能理解后面的。”

丁琪琪。

“好的,【动对静】模式,是指观察者在观察参照物A的时候,是处于运动状态,我们把运动状态规定为,最简单的‘正面对向’,沿着直线的线性靠近或者远离的运动,在这种最简单的运动状态去观察A的变化,然后通过观察值a来测准A的值,然后计算出与A的距离H。”

林久浩暂时不讲变焦原理,而是用最基本的原理讲解。

“哥,可实际情况肯定不是这样的,机器人往往无法做到‘正面对向’的直线运动,所以这种理想状态是无法出现的,不具备普遍性。”

丁琪琪。

“琪琪,你错了,具备普遍性,例如,我们以前说的姿态还原理论,当我们知道一架飞机的实际尺寸,当观察到它的时候,我们可以通过轮廓及长宽比测定,知道它与我们观察者的角度偏差,我们在模型里面就可以还原姿态,然后获得A的投影数值,所以飞机的任何姿态,我们都可以通过算法还原。”

林久浩。

“哦,就是正面可以用姿态还原算法来实现正确的面对问题,看来,我们国家所有军事设备的具体尺寸参数,千万不要泄露,一旦泄露,敌人就可以通过建模,然后在远距离上实现视觉定位了。”

丁琪琪。

“是呀,所以保密要做到每一个人。”

林久浩。

“那么怎么做到线性的直线运动呢?”

丁琪琪继续问道。

“首先我们做了姿态还原,那么就可以知道我们与参照物之间的大体位置关系,即使不能做到正面直线运动,我们可以用算法补偿,还原出正面直线运动的状态。”

林久浩。

“哦,明白了,就是我们知道了参照物的姿态,然后我们把自己的运动方式,转换成与参照物的正面直线运动,这种算法可以开放运动方式,即使是不做直线运动,也可以还原成我们需要的相对运动模型。”

丁琪琪理解着说道。

“你知道这个原理的意义吗?”

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