奶奶的机器人九号三城迷雾 第二十四章.艾久六号测试

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