《崛起于2009》第356章 有皮有馅的大狗

    就在叶晓奇走的这天，“大狗”发生了翻天覆地的变化。
    “突突突突突……”
    大狗摇摇晃晃的走在仓库的厂房里，知道的，知道这是正在研发机器的机器人，不知道的，还以为仓库里面开了抽水泵。
    以汽油机作为动力的“大狗”，嗓音方面的表现是极其不合格的，这完全是从原版的“大狗”身上抄来的毛病，反正能达到目的就行，细枝末节没有人关心。
    “大狗”的动力系统就是这个样子的，汽油机带动液压泵，液压泵带动液压杆，液压杆带动四肢，从而完成运动，王久明半年来的成果就是这个了。
    而今天，大狗开始往上面加装配件了。
    两个高清摄像头组成的类人眼，装在了大狗的头部位置，链接着传感器，而传感器链接着运动控制中枢，这就是视觉sm。
    大狗头部顶着一个lds激光雷达，跟救护车的顶灯一样，不停的旋转，对周边环境进行扫描，这是为了补偿视觉sm技术不成熟造成的缺陷。
    叶晓奇并不清楚原装大狗最后是怎么实现的，只能从两辈子有限的视频和技术资料里，知道大狗它是可以完成局部环境感知的。
    但是没关系，这项技术并不是大狗的亮点，扫地机研发的技术平移过去就是了。黑猫白猫，逮到老鼠就是好猫。
    所以大狗其实是拥有了三只眼和两套视觉系统，两只视觉眼是一个系统，一只激光眼是另外一个系统。
    拥有三只眼的有很多人，最有名的那个人叫杨戬。但是三只眼的大狗和杨戬一点也不像，更像是顶了一支竹蜻蜓的多来a梦，而lds上方的金属保护盖，则让这个脑袋看起来像那么回事了。
    “突突突突突……”
    环境很嘈杂，嘈杂的环境中，“大狗”没走出两步，好似膝盖一软，这台金属野兽轰然倒下。
    “突突突突突……”
    倒下的大狗依旧没消停，似是在痛苦的挣扎。
    王久明做了个手势，立即就有坐在旁边的小弟，操作电脑发出了wifi指令，大狗瞬时停住了挣扎，像是认了命一般。
    如果不是“突突突突突”的声音，没准会有人以为大狗已经死了也说不定。随着有人上前关掉了发动机，“突突突突突”的声音也没有了，大狗的“尸体”，就安安静静的侧着躺在地上，一动不动。
    “这能行吗？从编程步态改为学习步态，这表现反倒是还不如从前。”
    王久明怀疑的语气对着旁边一来人说道。
    这人不是别人，正是周从文，叶晓奇临走特地交代关注这个项目。
    小周道:“不行也得行，就这个方案。咱们是拿钱办事的，老板怎么说那就怎么干，方案有问题那是老板的问题，跟我们没关系。”
    小周拍了拍王久明肩膀，“跟老板共事这么久，我相信老板的方案肯定没问题的，老板说行那就肯定行。”
    不行？不行也得行！
    叶晓奇多次强调过这个问题，大狗必须是学习式的运动处理逻辑，编程式的没有意义。
    因为只有潜力更高的深度学习步态，对未来机器人的研究方向才是有用的，也是最有价值的一部分。
    大狗只是科技树的一个地基和过路的，绝不是终点，反倒是，只有可学习式的步态，对后期机器人的成长影响最大。
    除了视觉感知，作为一款靠四肢移动的设备，“大狗”另一项必备的技能有个专业的名词:动态平衡。
    动态平衡是啥意思呢……
    就是说，一个人，想要往前走，无论是先迈左脚也好还是先迈右脚也好，他首先是先把重心前移，然后才能完成行走。
    一个人假如要摔倒了，他肯定第一反应是向摔倒的方向便宜，以保持自己的稳定。
    一个人想要从蹲起来或者爬下来的姿势站起来，他也要调整自己的重心，也就是前倾，没有前倾的人是起不来的。
    对大狗来说，四肢的十六支液压杆上连带的触底传感器，就是大狗的神经系统的一部分，靠这个感知是踩空了还是踩到了东西。
    大狗内部安装的陀螺仪、水平仪等元件，则是让大狗对自身的状态有了基本认知。
    通过这些数据，大狗的运动中枢芯片，可以做出反应，随时调整自己的步态，保持动态平衡。
    这是理论上的，大狗有了翻天覆地的变化，就是指这套东西，被加装了数据收集程序，并按照数据集进行策略编程。
    万事开头难，第一次用这个东西，大狗的表现当然是不尽人意的，但是却是为后续的研发打基础的重要环节。
    但是从今天开始，大狗不再是一副皮囊，而是饺子皮里有了馅儿。
    类人机器人有很多。
    常见的，餐厅服务、迎宾接待，一般都是轮式或者固定式，这种当然无所谓平衡不平衡。
    再往后数，就是各个大学或者研发机构做的双足机器人，这些机器人具有一个显著的特征:足部非常大！
    这类机器人跟动态平衡也没关系，他们能够站立，靠的是物理设计。巨大的脚掌前后各算一个支点，两只脚掌就是四个支点，从而完成平衡。
    动态平衡有什么用？
    它可以让机器人跑的快，这就是叶晓奇被波士顿动力公司折服的原因。
    没有动态平衡的机器人，走起路来像龟爬一样，只有有了动态平衡的机器人，才能惊艳的如同运动员一般，飞檐走壁健步如飞。
    这跟神经网络卷积深度学习还不一样，不是说只要素材足够就能暴力的堆出来一个结果。大狗自身的运动结果，就是素材，跌倒了的一组运动数据会被标记为失败，没跌倒的则是被标记为成功，底层设定还是人工编程实现。
    动态平衡属于仿生学，仿的就是人，没有什么研究对象比研究和模仿人本身来的更容易。
    大狗的逻辑处理，则是和扫地机一样，分为主控、运动控制中心和感知中心三部分。
    主控就相当于大脑，有简单的听从指挥的能力，运动控制中心连带感知中心，相当于小脑。机器人的设计都是分开的，也必须是分开的，为了利于维护、开发，通俗的说，这么做bug少。
    大脑和小脑的比方是不太恰当的，因为大狗的运动中枢编程要比控制中心复杂的多，小脑的“分量”远超大脑。如果要打个比方的话，大狗乃至所有机器人的仿生原理，大概可以用五个字来阐述:
    龙族和兽族……