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“哥，你快讲一讲吧，算法具体是怎么做到的。”
丁琪琪。
“好的，例如机器人面前有一个箱子，机器人内部数据库中的箱子样本有很多，宽0.1米到宽2米的，不多说了，这是举例子，然后机器人先提取一个估值1米，然后为这个1米设定一个上限值1.5米，然后，再设定一个下限值0.5米。”
林久浩。
“这样就是既有估值1米，也有上下限0.5~1.5米。”
丁琪琪重复着。
“对，我们建立两个趋势预设态跟踪变化拟脑模型，把0.5米放入计算下限的拟脑模型，把1.5米放入计算上限的拟脑模型，然后进入运动模式。”
林久浩。
“这个运动模型就会自动做姿态还原和运动算法还原，达到我们需要的相对运动的条件环境。”
丁琪琪跟得很紧。
“对，我们把上限预设态的计算函数定义为A1，那么在运动状态下就会得到预设态的输出估值a1，这一点明白吗？”
林久浩。
“输出估值，这个值不是A的实际观察值，是预设态在预设运动模式下，下一个态中A应该出现的输出估值，所以定义为a1。”
丁琪琪的大脑完全打开了。
“非常好，这个a1不是A的实际观察值a，而是上限预设态根据上限值1.5米，在运动中预设的下一个态中，应该出现的A的预设观察估值，但是，这个预设估值与a一定有误差。”
林久浩。
“是的，确实会有误差，因为A=1是估值，而且上限预设态使用的A=1.5计算的。”
丁琪琪。
“对，我们再看A=0.5的下限预设态，同理下限预设态的计算函数为A2，那么在运动状态下，就会得到预设的观察估值a2，同理，这个a2也不是A的实际观察值a，所以a2与a也会有误差。”
林久浩。
“肯定有，a1和a2相对于a都有误差，而且这种误差之间的关系，决定了。
。
。
决定了。
。
。
什么？哥，这里有点儿糊涂。”
丁琪琪不是不知道，而是不知道怎么确定。
“测量确定，a1和a2相对于a的误差关系，决定了A的实际值是趋向下限还是趋向上限，而a1和a2相对于a的误差关系，通过实际测量，我们可以得到二者的函数关系，或者是连续的数列关系，狙击手正在还原这部分的函数，这种函数在不同环境下会发生跳变现象，所以需要在多种环境条件下继续完善测量值。”
林久浩说道。
“测量的工作也不是今天我们要讲的内容，你继续吧，我们就当测量工作做完了，继续理论部分。”
丁琪琪催着林久浩继续讲解。
“测量的工作我们也要做，虽然狙击手他们对我们在算法和测量值是共享的，但是，我们也要测量，我们可以通过测量发现更多的原理。
。
。
并确保我们在技术体系上的闭环完整性。”
林久浩说道。
“我们可以测量的更细致。”
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