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林久浩。
“是不是机器人在面对敌人的时候，需要做战术动作和其他协助的动作，运动状态不能按照理想状态，这种情况下测量参照物，就需要算法还原。
。
。
另外，不规则线性运动的实际观察值是不是也有作用？”
丁琪琪。
“当然有作用了，单纯的面对垂直运动，由于物体的近大远小，实际是无法直接测定物体距离我们的位置，但是，不规则线性运动产生的观察值，可以通过多角度连线产生的焦点，来确定大致位置范围，这就给‘双限趋势估值拟合算法’提供了大致的范围。”
林久浩。
“哦，这个大致的范围是不是很粗糙，然后就要用资料库里面的经验样本再做一次估值范围的估算。”
丁琪琪确实大脑在线了。
“对，你现在处于脑子在线状态，不只是这些，不规则线性运动，同时也会产生两组数值，计算值和实际观察值，实际观察值可以用来做参照补偿。
。
。
很复杂的，这就是狙击手的算法理论模型。”
林久浩。
“哥，那么A的姿态是不是都在数据库里面了？”
丁琪琪接着问道。
“对，A是要有模糊计算后的粗模型样本，就是我们看到汽车，就知道它大概的样子和尺寸，看到箱子就知道它的模型和大小尺寸。”
林久浩。
“哥，完全不认识的物体呢？”
丁琪琪。
“这涉及到物体拆分，模糊约等算法，就是不认识的物体，我可以把它拆分了，然后去发现里面那个部分，可以模糊约等于的样本，那是另外一部分的算法，不是我们今天要讲的部分。”
林久浩。
“哦，知道了，就是狙击手的算法模型，是针对有模糊值的样本库，通过模糊值测定准确距离的算法。”
丁琪琪。
“你说的很对，这个算法是通过模糊值，在运动中测量出准确数值的算法，可以让机器人更准确的执行任务。”
林久浩。
“可不可以用模糊值直接测定距离。”
丁琪琪问道。
“这是两个问题，首先模糊值测定的距离不准确，另外，模糊值需要校对，例如箱子的尺寸有大小之分，你用什么去估值，也许估值偏差会很大，那么这个估值怎么调校？”
林久浩反问道。
“哦，虽然样本库中有样本，然而，取哪一个模糊值就很难确定，所以。
。
。
怎么办？”
丁琪琪继续问。
“这就是狙击手的算法，估值拟合循环算法，直到得到A的精确值，然后所有都解决了。”
林久浩。
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