“徐教授。”
“關於翼龍無人機智慧演算法平臺，資料都在這了。”
“目前我們面對的問題，主要是飛控系統移植過來後出現了飛控震動情況，以及多機協同演算法互相干擾。”
“先前幾次的模擬測試資料，也在裡面。”
辦公室內宋振宇簡單做完報告，便直接安靜站在旁邊耐心等待。
生怕影響到徐銘檢視資料。
徐銘把宋振宇的話悉數聽進耳中，很快注意力便沉浸在剛拿到的資料上，決定先對整體狀況做一個詳細瞭解。
首先飛控系統作為近乎完美的存在，讓其發揮更大的作用移植到無人機平臺上的，無疑是可行的做法，並且能極大提高無人機的自主操作效能。至於讓宋振宇他們苦惱的飛控震動問題，在他這裡無非是用一個數學模型的事。
根本不需要過多去擔心。
反而是平臺的其他演算法才需更加重視。
隨著時間一點點流逝，徐銘吸收資料資料的同時，對智慧演算法平臺的搭建思路逐漸清晰。
藉助多執行緒並行思維，能同時分析幾種核心演算法。
根據他知道的訊息，新一代翼龍無人機，出口的國家主要是紗特等石油大戶。
對於那些白袍佬而言，相比較需要駕駛的戰機，無人機無疑更加安全。
但要想無人機實現世界領先，甚至綜合性能超過海外名氣最大的死神無人機，必須將一架優秀遙控飛機，轉變成智慧空中殺手才行。
其中最核心的，便是自主任務規劃與動態重規劃。
畢竟目前的無人機，其系統平臺，依賴地面站預程式設計序或者即時遙控。
面對突發情況，做不到及時反饋。
而他則準備開發一種任務演算法，在輸入任務目標後無人機能自主規劃路線，且在遇到危險或者變故時，能在極快的速度下計算並執行新的攻擊或撤離路徑。
另外則就是多機協同演算法。
使得無人機能自主組網，協同探測，以及飽和攻擊。
可以最大程度發揮出無人機優勢。
不過若演算法存在問題，非但形成不了多機協同，還會互相干擾。
這也是宋振宇他們目前最頭疼的地方。
但所謂多機協同演算法，核心無非是基於數學和物理模型的複雜系統最佳化，這對他而言卻稱不上多麻煩的事。
至於智慧識別目標並追蹤，主要涉及機器學習，更是他擅長的演算法模型。
基本上在大致看完相關的資料資料後，徐銘對無人機智慧演算法平臺的搭建，思路與思路均非常清晰明瞭，有把握在較短的週期內便徹底完成。
思維運轉至此，他暫時停下自己的動作，抬起視線看向旁邊的宋振宇進行交代。
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