“注意,3号机即将进入C区堆场,那里GPS多路径效应最严重,且有一台移动吊车正在作业。”操作员报告。
所有人屏住呼吸。只见屏幕上,代表3号机定位轨迹的曲线在进入C区边缘时,出现了轻微的波动。GPS的精度因子(DOP值)迅速恶化,视觉系统也短暂地丢失了部分特征点。但融合算法的输出轨迹并没有出现之前那种明显的漂移或跳跃,而是保持了一种“平滑的迟疑”,速度略微放慢,轨迹略显“粗壮”(表示不确定性增加),但整体方向稳定。
“置信度权重显示,算法自动降低了当前GPS的权重,提升了IMU和视觉里程计的权重。”李明指着一条曲线说,“同时,环境匹配模块正在利用已知的集装箱排布规则,辅助判断并剔除明显异常的GPS伪距测量值。”
当移动吊车巨大的阴影从无人机下方掠过,造成视觉短暂遮挡时,融合轨迹再次表现出稳健的适应性,短暂地更依赖IMU进行航位推算,待视觉恢复后迅速修正。
整个测试飞行持续了约四十分钟,覆盖了港口最复杂的几个区域。当所有无人机安全返航,最终的数据分析报告生成时,结果令人振奋:在同等环境下,新算法的定位漂移误差比原有方案平均降低了62%,在强干扰区域的可用性(定位精度保持在可接受范围内的时间占比)从原来的不足50%提升到了85%以上。
“成功了!”周海用力挥了一下拳头,转身紧紧握住李明博士的手,“李博士,太感谢了!你们的算法框架太关键了!”
李明也难掩激动,但他更冷静一些:“这只是第一步,周工。算法还有很多参数需要针对你们的具体平台和传感器进行精细调优,而且今天天气晴好,我们还没测试雨天、夜晚等更极端情况。但至少证明,这个方向是可行的,我们确实可以找到一种既满足民用成本约束,又能显着提升复杂环境鲁棒性的技术路径。”
这次联合测试的成功,是“砺刃”计划首个正式挑战取得的实质性突破。它不仅仅解决了一个具体的应用难题,更重要的是,它验证了李卫国构想的“双向滋养”模式的有效性——一线应用提出的棘手问题,能够牵引核心研发向更务实、更鲁棒的方向探索;而核心研发的前沿思路和方法,又能显着提升应用产品的性能和竞争力。
当晚,李卫国接到了李振华上校从港口现场打来的卫星电话。电话里,李振华的声音带着一丝不易察觉的振奋:“李院长,港口这边,初战告捷。你们那个‘砺刃’计划,看样子不是花架子。算法组那帮眼高于顶的家伙,这次算是被民用的‘泥巴路’好好磨了磨刀。我感觉,这路子对了。”
听着电话,李卫国望向窗外城市的万家灯火,脸上露出了欣慰的笑容。校园里,一个中学生制作的简易报警器得到了认可;港口上,融合了顶尖军事研发思路的无人机突破了定位瓶颈。这两件看似风马牛不相及的事,此刻在他心中产生了奇妙的共鸣。它们都在诉说着同一个道理:当创新的齿轮,无论大小,开始与真实世界的需求紧紧咬合时,便能迸发出照亮一隅、甚至推动向前的力量。冰点与沸点之间,那条曾被质疑的航道,正被一点一滴的成功,标注出越来越清晰的航标。
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