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第二十七章双限趋势预设态估值拟合算法(第9页)

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“我们人的观察空间以人为中心,形成一个半径为R的半球,而机器人的观察空间可以通过视觉系统的放大倍焦,将这个半径为R的球体,放置到远处,例如,狙击手的视觉系统可以看到三十公里,那么狙击手就可以把自己作为O,进行三维坐标系位移到29公里的位置,把这个半径为R的球体,平移到29公里的位置,就像有一个虚拟的狙击手已经站在了29公里外,虚拟狙击手的观察半径是1的半球面。

这是举例。”

林久浩比划着解释。

“明白了,比人厉害多了,机器人可以通过算法,把虚拟的自己放置到可观察的任何位置,但是,远处空中的飞行器物体,由于在空中没有固定的参照物,怎么办?”

丁琪琪继续问道。

“观察飞行器有偷懒的办法,就是观察飞行器轮廓,在样本库中查找目标样本,然后通过姿态还原完成目标A值的计算,这个计算值是通过样本具体数值计算得出的,相对准确,所以可以直接用来测距。”

林久浩。

“如果没有样本库精确数值呢?”

丁琪琪。

“那就用估值匹配,飞行器都是人造的,只要认识就能知道数值,如果不认识,那么用向上集合类查询,知道大概属于哪一类飞行器,再把这类飞行器放进估值数值段内,用前面的上下限方法继续计算,你都说飞行器了,距离上差个几十米不是大事,而且这种计算随着距离接近会越来越准确的。”

林久浩。

“哦,明白了,如果同时多架飞机一起,是不是更复杂了?”

丁琪琪。

“最好多架,如果是多架一起,那么就可以开设多重平行三维空间,开设多组方向预设态,多组【双限趋势预设态估值拟合算法】,多组【静对动静结合】及【静对动】算法,并在更高的拟脑层次做数据拟合,反而算得更准确。”

林久浩说道。

“老哥,你原来的多组可是静态参照物呀,现在多架可是动态的呀。”

丁琪琪。

“首先,我们能够看到动态,就说明我们可以用算法测定他们大致的运动轨迹,然后通过算法还原获得更多的数据,总之,对于多元关联拟脑模型,越复杂就会有越多的数据,数据越多关联关系越多,那么测定的参照也越多,反而更利于测定的准确性,这就是多元关联拟脑模型算法的优势。”

林久浩说完,喝完最后一口茶,茶已经凉了。

“哥,我怎么觉得某一个电动车厂家的视觉自动驾驶系统,他们是不是这么用的?”

丁琪琪继续问道。

“双限趋势估值拟合算法应该差不多吧,但是,它们肯定没有使用多元关联拟脑动态库模型,肯定没有做多组双限趋势估值拟合计算,所以他们的自动驾驶无法真实感受当前的态环境,也就做不出好的自动驾驶技术。”

林久浩边思考边说道。

“所以,大火箭变成大烟花,是吧?”

丁琪琪问道。

“技术有差别,一个是电动车一个是火箭,但是,原理一样,越复杂的环境越需要多元关联拟脑模型,传统计算模型无法应对复杂环境。”

林久浩回答。

“哦,知道了,多谢老哥指点。

喝茶,喝茶,请喝茶。”

丁琪琪抱了一下拳。

“你。

倒茶。”

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