这一天下班后,林自强和明婉晴回到家里,发现屋子里突然多了一部拟人型的机器人,在客厅中央倒立支撑着。

  二人正在不知所以的时候,艾久四号溜了过来。

  “林爸,琪琪大人说,别理艾久六号,它在练功,如果它不听话,等琪琪大人回来收拾它。”艾久四号对林自强和明婉晴说道,并用屏幕上的箭头指着倒立的艾久六号。

  “家就这么大,不能在客厅里胡闹呀,这又倒立又劈叉的,碰到奶奶怎么办。”明婉晴埋怨道。

  “是呀,自强,你可要跟琪琪说说,今天上午拉回来,就把我吓了一跳,它居然跑冰箱顶上去了。”奶奶也过来告状,突然发现艾久六号机器人又动了。

  “哎!你看,它还走了,这是。。要去。。怎么去我屋里了?”奶奶。

  “它听懂了?”明婉晴疑惑的看着艾久六号进了奶奶的房间。

  林自强气哼哼地跟到奶奶屋里。“丁琪琪,你给我出来,别以为我不知道,你是不是从单位登录了艾久六号?”林自强冲过去对着艾久六号喊。

  “自强,这边,这小祖宗在四号这里呢。”婉晴指着四号的显示屏,上面写着“爸妈,我一会儿回家,先让六号在奶奶屋里待一会儿。”

  “还是我们艾久四号这个胖墩好,乖。”奶奶看着艾久四号

  “谢谢奶奶夸奖,请在琪琪大人面前,给小的多美言几句。”艾久四号听到了奶奶的话。

  【艾久六号是机器人研究所最新的拟人型机器人,现在测试进入了第二阶段,研究所安排机器人进入家庭测试,通过与人类家庭长期伴随,利于后续的研发】

  几天前的上午,动平衡部门开会,刘工召集全部门开会,会议内容,第一批拟人型机器人第二阶段测试【进入家庭】,全部门二十几个员工都到齐了,宁雪也来凑热闹。

  “咱们全院呀!咱们部门呀!名额就一个,大家自己说,给谁?”刘工像个大领导发言。

  底下开始交头接耳,不过,没有统一意见。

  “说话呀?大家给个意见,要么投票,要么我来定。”刘工催促着各位。

  “要不,我来,刘工,我来。”宁雪第一个发言,发言的时候还像小学生一样,举手。

  “宁雪,你又不是我们部门的,做好你的助理工作,你再乱发言,我就让你。。。OUT。”刘工。

  “(ˉ▽ ̄~) 切~~,要不是我们老大在这儿,谁稀罕呀。”宁雪小声嘟囔着。

  “宁雪!”丁琪琪叫了一声,随后说:“shut up,sit down”。

  “哦!”宁雪赶快低头,在电脑上创建一个日期和会议纪要题目。

  “大家都不发言,就是默认我来定了,最后机会,有没有毛遂,毛遂!小毛?。。。最后机会啊。”刘工再次催促着。

  丁琪琪把头埋起来念叨着“天灵灵,地灵灵,太上佛祖来显灵,看不见我,你,现在看不见我。”。

  “好,既然大家都同意让小丁同志作为首批测试人员,我这个做领导的,也不能违背大家意见,小丁!丁琪琪!”刘工一锤定音。

  “领导。我没投票呀!”丁琪琪一下抬起头来。

  “没有呀,没说你投票呀,你投票最多也就一票呀。。。全院就一部机器人,全国就三部,十四亿人把机会让你们三个,你还不高兴了?”刘工。

  “我用十四亿人让了吗?”丁琪琪小声嘟囔着。

  “对呀,琪琪老大,这比中彩票几率还低呢。”宁雪又凑上来说了一句,大家还想发言劝丁琪琪。

  “嘭!”只见丁琪琪使劲砸了一下桌子,“行,谁怕谁呀,就我了”,大家被丁琪琪突如其来的视死如归的英雄形象震惊了。

  “继续,继续,我们今天的主要议题,不是通知丁琪琪作为测试家庭,这是内定好的。今天的议题是多元关联拟脑4.5版本升级后,机器人对应的应用算法升级。”刘工说到会议的正题了。

  “主任,视频通讯准备好了,咱们连线多元关联智能科技的许工程师一起讨论吧。”一个工程师说道。

  “好,好,准备好了就开始。”刘工说着,另一个工程师连接好了视频通讯,并开启了多元关联拟脑模型。

  多元的工程师出现在屏幕中。

  “三多,今天是你来讲解呀,你不结巴了?”丁琪琪在视频上看到了,多元今天派的是许成才。

  “我。。我。。我不~~~结巴,有时候紧张才~~结巴。。。你看一说,我又~~又~~结巴了。”三多,底下的人哄堂大笑。

  “嘭!”丁琪琪又砸了一下桌子“不许笑,这是我兄弟”,大家又被丁琪琪突如其来的高大威猛的英雄形象惊呆了。

  “不笑,不笑,大家严肃点。”刘工也出来维持会议秩序。

  会议开始了,许成才先说话。

  “各位领导好,各位专家好,我要在下面的时间开始讲解了,大家如果有问题,可以直接打断我的发言,提出问题来,我们多沟通。”许成才还知道客套一下。

  “许工,咱们直接开始,不客套。”刘工。

  “好的,直接~~开~始。。。4.5版本升级主要有几个功能,我们先说多重条件闭环,原有的系统只能设定了主判断条件,以路径择优。”三多讲解起技术来,确实不结巴。

  “许工,多重条件闭环是什么?”刘工首先发问。

  “多重条件闭环,在条件设定上要更加灵活和丰富,例如,一个关联元与核心元,在关联上有多个参数,这些参数都可以作为判定条件,加入闭环比对。”三多解释着。

  “等等,我理解一下,比如我们的系统,力关联信息元中,我们把方向和力矩混合到力信息元中,所以主要有两个参数,力和力臂,而力和力臂拟合为综合力,这个综合力对核心元产生影响,然后。。。”刘工边思考边说着。

  “是的,刘工,我们是做多元关联拟脑模型的,这种底层模型并不是只服务于拟人机器人的动平衡系统,而是服务于广泛应用场景通用型模型,所以我不太清楚您们的具体技术,请您多指教指教。”三多很谦虚。

  “好~好~好~,我们看一个力有几个条件,例如,力是有方向也是有力矩的,我们所构建的力信息元通过向量定义,可以看到方向和力矩,而这个力矩还不只是力和力臂的向量积,我们在特定力信息元保留这个参数,是因为这个参数在机器人运动过程中是变化的,构件组成模式及容忍度都会受到影响,还有我们把力臂提炼出来为单独的信息元参数,是因为力臂变化会导致后期的机器人动作行程计算,当然最后对核心重心条件产生影响的是计算后的综合力。。。我们这样划分也是为了好用,小。。。三多同志,你要是有更好的建议,我们也可以尝试着采纳。”刘工解释了一通。

  “刘工,您说笑了,我们不是这个专业的,我们只懂拟脑模型。”三多一句话打退堂鼓,差点把天聊死。

  “嘿,不能这么说,要不是丁琪琪她的那个由她哥哥帮着写的论文,我们今天也不会用到多元关联拟脑技术,这个技术建议就非常好,质的飞跃呀。”刘工赶紧夸一句。

  “有必要重点强调是‘我哥帮着写的’,用得着说的那么明白吗?”丁琪琪小声嘟囔着。

  “老刘故意的,揍他。”宁雪也在一边小声建议。

  丁琪琪转头看了宁雪一眼,“闭嘴”。

  “那好,我们还是按照您们原来的定义,去讲解新功能升级部分如何应用。。。核心元条件是合力为0,现在多重条件闭环,条件的地方不只是综合力,还可以定义力和力臂,包括更详细的力的方向和力矩等参数。”三多继续。

  “这个功能很好呀,大家听听,这个功能解决了我们一个问题,大家明白吗?”刘工问周围的工程师。

  “什么问题呀?要不,您举例说明一下?”三多不明白。

  “举例说明一下,还是用力和力臂的参数说明一下。”刘工说完开始向四周找着什么。

  “您说。”三多。

  刘工目光扫过众人,停在丁琪琪身上。“小丁,丁琪琪,你来讲一讲,就是你两周前发现的那个问题,4.3版本里没办法解决,我们后来是手动在执行脑设定的条件参数选择的问题。”。

  “哦,是不是那个,拿重物就用手臂平衡的。。。那个问题?”丁琪琪反问。

  “对,对,你跟大家说说。”刘工。

  “大约两周前,我去测试拟人形机器人,当时宁雪也在场,我们一起带着艾久机器人,想去做点什么。。。”丁琪琪叙述着。

  “停,停,不用这么麻烦,你直接说问题。”刘工赶快制止了丁琪琪,再说下去估计中午吃什么饭都要叙述一遍。

  “哦,就是机器人右手拿了重物,这个重物超越了容忍度,影响了重心平衡,然后机器人就左手举起来,又形成了平衡。”丁琪琪一口气复述完了。

  “怎么了?”三多还一头雾水。

  “怎么了,谁拿个水壶还要跳段舞蹈呀?”刘工。

  “不行吗?我没有明白。”三多继续一头雾水。

  这时,“就是这样,看我。”丁琪琪说完站起来,走到饮水机处,右手提起一个还有半桶水的水桶,然后左手打开,平衡,然后把左手收回,平衡。

  “我的噶的呀,老大,你好厉害。”宁雪发出惊叹。

  “琪琪是挺厉害的,不过这又怎么了?”三多还不明白。

  “这里。”丁琪琪在左手收回的状态下,用脚跺了跺地。

  “怎么了?”三多还不明白。

  “两种平衡态,一种是左臂打开形成力臂,平衡掉右边的力。一种是左臂不打开,脚发力平衡掉右边的力。”刘工解释。

  “哦,明白了,两种平衡态,一种是用手臂平衡掉水桶的重量,一种是用脚部发力平衡掉水桶的重量,现在,机器人是怎么选择的?”三多问道。

  “先别管机器人怎么选择的,我们人类肯定不会选择伸出手臂来平衡,像跳舞似的,脑子有问题呀?傻了吧唧的,自己试试就知道了。”刘工说完还笑了,众人一起看向了丁琪琪,刘工好像也意识到了什么,立刻收起笑容,“嗯!嗯!”清了清嗓子。

  “我就经常伸手臂平衡,干嘛,说我脑子有问题呀~,还傻了吧唧的,有必要这么讽刺人嘛。”丁琪琪小声嘟囔了一声,突然发现自己说错话了,赶快补充一句:“对,一般人都是脚发力来平衡,不会像跳舞似的,虽然跳舞也可以平衡,而且还挺好看的,但是,不是所有人都能跳的好看,有些人跳的就‘傻!了!吧!唧!的’,是吧,刘工?。。。所以,他们就希望用单纯的脚部发力解决问题,只有在无法满足要求的时候,才会用跳舞,也就是伸出手臂的姿势来平衡”。

  “小丁,你说的确实是这个道理,但是,怎么听着。。。好像。。。说的又不是技术。”刘工皱着眉头看着丁琪琪,有必要报复心这么强嘛。

  “我明白了,就是怎么选择,这两种情况在4.3版本里都是符合闭环条件的闭环,都可以执行,所以在算法择优时,就采用了先到先选的方式,对吧?”三多明白了。

  “对,所以我们在测试这个部分的时候,机器人的动作都是举起左臂,恢复平衡,这样看左臂平衡的闭环先到了。”刘工。

  “所以您认为,在4.5版本里的新功能可以解决这个问题?”三多问道。

  “是的,我来推演一下,许工,如果说错了,你可以给我纠正。”刘工。

  “好的,您说。”三多。

  “我们在核心元闭环条件里面设置多个条件,拟合力条件、力条件和力臂条件,这样,在到达的符合条件的闭环里面就会带出三份参数,三份参数都符合,才可以执行。”刘工说道。

  “等一下,刘工,我们设定不是这样的,多重条件闭环中的条件设定分为几种,比您说的更灵活,功能更强大。”三多发现刘工理解有误,赶紧纠正。

  “哦,那,还是你来说吧。”刘工。

  “首先,条件不但可以设置多个,而且还可以设置为正向的执行判定条件和反向的参数收集条件。”三多讲解。

  “执行判定条件我们都知道,这个4.3版本就有了,反向参数收集条件是什么?”刘工问道。

  “反向参数收集条件,是在达成执行判定条件的闭环形成时,可以对闭环上的信息元相关参数做反向收集,可以执行计算定义收集。”三多说完,写了一个公式,其实这个公式大家都明白,只是做个例子。

  例如,设Y1为一条可执行闭环上的力和值,Y2、Y3、Y4。。。Yn。

  公式:Y=∑(上n下i)Li的绝对值,多元关联拟脑执行脑算法看到后,就会将可执行闭环上的力参数取绝对值后累加到穷尽。

  用冒泡法对【Y1、Y2、Y3、Y4。。。Yn】排序,择优。

  “执行计算定义收集是什么?”刘工接着问道。

  “收集闭环过程中路径产生的各个参数,按照规定的计算方式输出值,例如,您刚才说的力问题,综合力是由力和力臂拟合成的,综合力为0,不代表力为0。”三多回答。

  “是的。”刘工。

  “对这些力,可以做定义计算,例如,定义计算合力,但是,这个合力不为0,也不影响正向的执行条件判定,而是输出闭环的【力和】状态。”三多继续解释。

  “闭环的【力和】状态又是什么?”刘工接着问。

  “力和是参数定义呀,例如,定义计算力和,我们把所有的力可以定义为正,然后计算,得出全过程输出力和,我们就知道这个过程,机器人付出了多少力的总和。”三多答道。

  “哦,明白了,这是定义计算,就是我可以按照我的方式,来计算我想得到的参数,那么力臂也是,我定义力臂的角度差值的绝对值的和,可以得到全过程机器人动作行程的总和参数。”刘工明白了。

  “是的,我们继续刚才琪琪说的那个问题,我们可以通过条件闭环的多重条件作为辅助选择,【力臂和】综合值高代表机器人用力小动作大,【力和】综合值高代表机器人输出【力和】大而动作小。”三多。

  “明白了,我们如果把【力和】综合值高的优先级上调,把【力臂和】综合值高的优先级下调,刚才琪琪拿水桶的动作,机器人就可以选择第二种平衡态。”刘工。

  “是的,而且多重条件选择有两种方式,固定选择方式,和算法选择方式,刘工,您刚才说的优先级选择是固定选择方式。”三多。

  “哦,区别是什么?”刘工问道。

  “固定选择方式,例如,优先级设置,直接在多重条件闭环中,反向参数收集条件位置定义,所以可以在拟脑模型中直接带出选择。”三多继续解释。

  “哦,另一种呢?”刘工接着问。

  “另一种算法选择方式,更灵活的面对多种问题,例如,刚才的选择不是简单的以谁优先选择,而是在不同阶段不同条件下多种对应选择。”三多。

  “你举个例子,这样我们好明白。”刘工

  “综合力值在某一个范围内选择【力和】值高优先,范围外选择【力臂和】值高优先,而且这些参数在不同动作中,可以设定不同的选择条件,选择条件还可以用函数选择,例如,把综合力值、力和值和力臂和值的变化做成函数,这三个函数在变化的不同阶段的同一时间点,看三个函数的关系选择。”三多。

  “哦,这样就是开放了选择的范围,能够更灵活方便的解决多种问题,这个也是拟脑模型中的设定吗?”刘工继续问。

  “不是,拟脑模型可以代出参数和优先级选择,而算法选择是在执行脑部分中定义完成的。”三多答道。

  “这个功能升级的好,对我们现在的系统帮助很大呀!”刘工做了总结性发言,又环顾了四周,发现没有人接他的话茬。。。

  “丁琪琪!丁琪琪!注意听讲,我们尽快升级系统,这是你回去的测试内容之一,你少干点体力活,多动动脑子,让机器人多干点体力活。”刘工又盯上了丁琪琪。

  “能不能让我多干点体力活,少动脑子,我可不想秃顶。”丁琪琪说完,大家都笑了,有的人还摸了摸自己的脑袋。

  “下一个问题,下一个。”刘工也摸了摸自己的秃顶。

  “下一个功能升级,在4.5版本中,容忍度不用在执行脑中设定了,可以直接体现在信息元相互关联的路径上,这种定义可以在模型中完成。”三多指着屏幕上的多元关联拟脑模型讲解。

  “这个好,这个也好理解,我们以前是在执行脑中设定一个数值,小于这个数值的忽略掉,如果能直接在拟脑模型路径中设定了,就减少了执行脑代码,太好了。”刘工又发现了宝贝。

  “对,这个功能可以简化很多计算,尤其是您们用的重心力臂中,分重心产生的力对核心重心影响的容忍度问题,可以直接在信息元的关联路径上定义。”三多。

  “明白,原来都是在执行脑中设定,当某值小于阈值,忽略不计。”刘工。

  “原来的做法,执行脑里的判断很多,现在,信息元与直接关联元的路径上设定,如关联元综合力2
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