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第二十七章双限趋势预设态估值拟合算法（第4页）

“不完全是，还根据观察目标的大小，例如，我们观察的是一只小老鼠，我们就需要细粒度的条件环境空间，如果观察的是敌方的机器人，我们就可以把条件环境空间粒度放大，而只在目标范围内的条件环境空间粒度变细就可以。”林久浩。

“哦，知道了，条件环境空间的观察粒度不是统一的，观察物体的大小尺寸决定了空间的粒度，而且这种被观察物体附近采用细粒度的方式，有点像。。。”丁琪琪在想。

“像用望远镜，对不对，其实望远镜就是把我们观察的空间粒度平衡打破，望远镜内部的空间粒度细，而不在望远镜观察范围内的粒度粗。”林久浩。

“超出条件空间的移动物体呢，这种是纯粹的【静对动】模式，例如狙击手说的，观察飞行器。”丁琪琪。

“超出条件空间这个概念是人的概念，不是机器人的概念，实际上，机器人的可观察条件空间并不是以机器人作为中心的，是以观察估值空间为条件空间，具体来说，我们人的观察空间是以人为中心的一个范围，而机器人的观察空间是以视觉系统能够到达的位置。”林久浩解释着。

“没懂？”丁琪琪。

“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。”林久浩拿着空杯子看着丁琪琪，快三十年了还这么。。。。。。然后悄悄地把后面的文档目录关闭了。

其实，狙击手的【双限趋势估值拟合算法】中还有很重要的两个部分，一：利用快速连续变焦曝光技术分析慢速运动的物体，慢速运动的物体的自身速度，在快速连续变焦曝光下可以忽略不计，那么可以视为静态物体测量；二：当面对远处快速运动的物体，如果能够分析出对方的运动轨迹及趋势，可以通过算法补偿的方法，还原成对静态物体的测量，只不过这个测量的误差偏大，适用于对远处的飞行器的距离测量。

【双限趋势预设态估值拟合计算】不但给A一个估值，而且还要给A的估值规定上下限A1A2，并对上下限做趋势预设态计算，得出a1a2，同时观察A的观察值a，这样a1a2都与a产生误差，通过测量实验得到误差经验，在连续的趋势预设态计算中，我们不断调整A的估值向实际值无限靠近。

测量经验是在连续运动中完成的，而且物体大小也是具备连续变化，面对观察物体的大小的非线性变化，只要调节A估值的比率就可以。所以跳变现象来自于移动物体的选择的运动方式的不确定性，但是这一点也可以用多种方法解决。

而多元关联拟脑还完成了多组【双限趋势预设态估值拟合计算】，采样多组参照物联合计算，能够得到很精确的条件环境空间。

‘多元关联拟脑动态库模型太重要了，既信息元自身呈现变化并传导参数到关联信息元中，形成一个观察期内的‘永动态’，这个‘态’向上层拟脑模型提供所需的溢出参数，这种模式可以将很多无法测定的问题，通过关联‘态’方式测出来，所以，未来动态库的应用将非常广泛。。。。。。安静师姐，你错了’林久浩。

【好消息和坏消息】

好消息：

安静很重视多元关联拟脑动态库模型的建设，并利用自己有限的资源，以及机器人研究所的研究成果，采用可计算存储芯片模组，为军用机器人定制了小规模动态库模型，军用机器人铁原队长的性能大幅度提升了，已经完全适应作战需要。

同时，该小规模动态库模型也在各个领域开始应用。初期的动态库模型还不够成熟，但是，已经给各个领域的应用效果带来质的变化。

坏消息：

我国最新059型驱逐舰，尝试着采用多元关联拟脑模型的动态库技术，定义了控制监测等底层驱动程序模块为信息元，构建了中间动态库模型层，将作战过程关心的信息定义为动态库核心信息元，形成永动态模型。但是，遗憾的是，由于我国059型驱逐舰内部应用系统太过成熟，所以测试结果不理想。在效能和反应速度上，多元关联拟脑动态库都不如现有的程序更优秀，只是在人工智能辅助决策方面更灵活更全面，最终结论，暂时不采用。

“师弟，我不反对发展并大规模推广动态库模型，不过，要在我们的军队系统中，用动态库模型替换现有的系统，需要充分的理由和不可辩驳的测试数据，如果你能证明你是对的，我道歉并负责纠正。”安静给出了意见。

“师姐，059驱逐舰测试工程我们没有参与，他们不可能构建最优的多元关联拟脑动态库模型，这样比较不太公平。而且，动态库与上层拟脑是拟合计算的，未来在整体的战场感知能力上，必然会大大优于现有的系统。只是，只是，现在的计算能力还跟不上要求，一旦计算能力上去，实现059计算自由，从上层拟脑到下层控制，统一使用多元关联技术完成，优势可以碾压现有的系统，所以，安静师姐，你错了。”林久浩固执的认为，自己的想法是正确的。

下一章节===《第二十八章.谢廖沙带着狙击手回来了》

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