初一這天,羅平感覺腦袋裡靈感不斷,前面困擾了好長時間的問題,忽然之間就豁然開朗,機器人面部幾十塊肌肉的佈置,只花了一上午的時間就設計好了。
不過,光有設計不行,還需要實際裝到機器人腦袋上進行驗證,模擬肌肉也需要專門的材料調變,過年期間很多東西不方便買到,也只能暫時擱置。
硬體暫時做不了,那就研究軟體。
先前在學校裡和陸偉除錯機器人,半個多月的時間,羅平對於C語言基本運用也算熟悉了,尤其是那些動作函式的設計思路,如何疊加,如何設定引數,如何發揮作用,他是已經知道是怎麼回事。
機器人每根骨骼形狀,每一根代替肌腱的鋼絲都是出自羅平的設計,他親手組裝起來,沒有人比他更瞭解機器人的身體,現在對底層動作函式又有了深入的瞭解,他覺得可以自己設計一套不同的驅動程式。
陸偉把動作函式編寫的很精確,每個動作分解步驟,每根骨頭如何驅動,動作時間,動作行程都能透過引數精密控制,可以把機器人的每一分力量都發揮出來。
正是由於這樣的程式設計思想侷限,陸偉編寫的驅動程式對錯誤容忍度很低,總想做出能效比最高的動作,每個動作都控制的很精準,這也導致了機器人只能亦步亦趨,在特定場景下行動沒問題,環境變化稍微大一點就難以適應。
羅平想換一種程式思路,在陸偉這套動作函式的基礎上,編寫一套容錯率高的驅動程式,迴歸到他最初的構想,透過遊戲手柄簡單的指令,普通人也能很輕鬆的上手操作機器人活動。
這樣的驅動程式,需要採用一種截然相反的底層邏輯框架,不追求動作精準度,不追求最高能效比,容許機器人動作誤差,以完成操控指令為驅動導向。
按照這樣的程式思路,機器人不再是單純的指令機器,而要有一定邏輯判斷能力,必須知道什麼是目標,怎麼樣才算達成指令,有了這些判斷,才可能以結果為導向。
想要機器人識別目標,現有的攝像頭,麥克風,陀螺儀等感應裝置都應該發揮作用,不像現在大部分時間都是擺設。
陀螺儀只涉及到幾個簡單的訊號反饋,判斷相對容易,聲音以及影像包含的資訊量就太大了,如何提取有效資訊做出判斷,好像並沒有那麼容易。
羅平在網上搜集相關的資訊,頓時感覺無比頭大,影像識別是當前人工智慧領域最熱門的研究領域,還搜出好幾篇論文概要,當前主導研究的都是世界頂級大公司,投入的資金數以億計,還需要海量的影像資料和算力支援,根本不是他所能涉足的領域。
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