解决完病毒溯源的问题,“智械未来”的李经理对轩峰感激不已。展会结束当天,他特意带着技术员找到轩峰和张工,手里还提着满满两大袋伴手礼:“这次真是太感谢你们了,尤其是轩峰,不仅帮我们止住了失控的机器人,还找到了传播源,不然我们公司这次真要栽大跟头。”
张工笑着推辞:“都是同行,互相帮忙是应该的,礼物就不用了。”
李经理却坚持把礼物塞到轩峰手里,话锋一转:“其实还有个不情之请,想请轩峰帮个忙。我们这机器人虽然恢复正常了,但一直有个老问题——反应速度跟不上,尤其是在复杂环境下,避障、转身都慢半拍,这次展会也因为这个丢了不少潜在客户。我们的技术员试了好几种优化方案,效果都不好,想请轩峰帮忙看看,能不能给点思路?”
轩峰愣了一下,他虽然做过智能安防机器人,但主攻的是算法逻辑和安防功能,对人形机器人的运动控制不算精通。可看着李经理恳切的眼神,再想想之前帮他们解决问题时的默契,他还是点了点头:“可以去你们的技术中心看看,一起研究下,不敢保证一定能解决,但可以试试。”
第二天,轩峰跟着李经理去了“智械未来”的技术中心。这里比他想象的大,车间里摆放着好几台待测试的人形机器人,技术员们正围着电脑讨论着什么。李经理指着一台银色的机器人:“这就是我们主推的型号,你看它的避障测试。”
技术员启动程序,机器人前方突然落下一个模拟障碍物的纸箱。机器人的传感器捕捉到信号后,屏幕上的代码快速滚动,可等它做出“后退-转身”的动作时,已经慢了半秒,纸箱撞到了它的腿部。
“问题就在这。”李经理无奈地说,“传感器能快速捕捉到信号,但算法处理数据、生成运动指令,再传到执行模块,这个过程有延迟。我们试过优化代码效率、升级硬件,可最多只能提速10%,离行业顶尖水平还差得远。”
轩峰凑到电脑前,仔细查看运动控制模块的代码。代码逻辑很清晰,是行业常用的“实时感知-路径计算-动作执行”流程,每一步都经过了优化,确实没什么明显的漏洞。他又让技术员演示了几次不同场景的测试——躲避移动的物体、快速转身、上下台阶,每次都因为反应延迟导致动作不够流畅。
“要是能让机器人提前‘知道’该往哪动,就好了。”一个年轻的技术员小声嘀咕。这句话点醒了轩峰,可怎么让机器人“提前知道”?提前预设场景?不行,环境太复杂,预设不完;增加传感器数量?会加重数据处理负担,反而更慢。
轩峰陷入了沉思,他走到窗边,看着车间里正在调试的机器人,脑子里反复琢磨着“提前预判”这四个字。就在这时,手腕上突然传来一阵清甜的暖意,是那颗淡粉色的珠子,正亮得像朵含苞待放的桃花,接着,一道清脆、灵动又带着点俏皮的声音钻进他的耳朵:“预判其轨,改其算法,以动制动,方为上策。”
这声音像个活泼的小姑娘,却一下子戳中了问题的核心。“预判其轨”——不是等传感器捕捉到信号再计算,而是根据物体的运动趋势,提前预判轨迹,这样就能省去中间的反应时间!
轩峰眼前一亮,他想起刚才珠子传递的“动作预判”思路——就像人在走路时,看到前方有人过来,会下意识提前侧身避让,而不是等快撞上了才反应。这种预判,是基于对“运动规律”的理解。
他立刻回到电脑前,对技术员说:“我们试试在算法里加一个‘动态趋势分析模块’,不要等障碍物动了再计算,而是根据它的初始速度、方向,结合环境参数,提前预判它接下来的运动轨迹,同时生成对应的规避动作指令。”
技术员愣了一下:“可是怎么预判?不同物体的运动规律不一样,比如滚动的球和移动的箱子,轨迹完全不同。”
“用历史数据和特征提取。”轩峰指着屏幕,“我们先收集大量不同物体的运动数据——比如球体滚动、立方体滑动、不规则物体的坠落,把这些数据输入AI模型,让模型学习不同物体的运动特征。然后在机器人的算法里加入这个预训练好的模型,当传感器捕捉到物体的初始状态时,模型就能快速预判出它接下来0.5秒内的轨迹,提前生成动作指令。”
李经理眼睛一亮:“这个思路好!之前我们只想着‘实时处理’,没想到‘提前预判’这一步!”
技术员们立刻行动起来,按照轩峰的思路搭建模型。轩峰也没闲着,他结合珠子传递的“动作预判”细节——比如如何通过物体的初始受力点判断运动方向,如何根据环境阻力调整预判轨迹,帮技术员优化模型的特征提取逻辑。
比如在训练模型时,他建议加入“物体材质权重”:同样速度的塑料球和金属球,因为重量不同,落地后的反弹轨迹不一样,模型要根据材质调整预判参数;还有“地面摩擦系数”,光滑地面和粗糙地面上,物体的滑动距离不同,这些都要纳入预判范围。
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