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第38章 灵感

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林墨那把抽象派地图生成扫帚的视频片段被热心网友剪辑出来,配上了各种鬼畜音乐和“人类早期驯服SLAM技术珍贵影像”的标题,在各大平台疯狂传播,收获了成吨的“哈哈哈”和“主播人才”。绝大多数人都将其视为一场成功的沙雕行为艺术,科技圈博主们也纷纷下场调侃,分析着主播用了哪种特效软件才能做出如此具有复古颗粒感的渣画质实时渲染。

然而,在普通人看不到的层面,一场无声的风暴正在酝酿。

深夜,深海市,“智洁”科技有限公司研发中心。

作为国内扫地机器人行业的领头羊之一,“智洁”正面临着成本与性能难以兼顾的瓶颈。高端机型用的激光雷达SLAM方案效果稳定,但成本高昂,难以打入更广阔的中低端市场;而采用视觉或惯性导航的低端机型则经常被诟病为“智障”机器人,撞墙、卡困、漏扫问题频出。

首席算法工程师张工已经连续加班一周,试图优化基于视觉惯性里程计(VIO)的低成本导航方案,但效果甚微。MEMS器件的噪声和温漂像跗骨之蛆,难以剔除;算力有限的芯片也难以运行复杂的特征提取与优化算法。

凌晨三点,他疲惫地揉了揉干涩的眼睛,习惯性地点开一个技术交流群想换换脑子,却看到群里正在疯传那个“整活主播用扫帚画地图”的录屏链接和截图,附带各种调侃。

张工本来只是想当个乐子看,但当他看到屏幕上那虽然颤抖却始终没有完全发散崩溃的轨迹线,以及主播“无意”间提到的“经验补偿值”、“电压补偿”、“线程优先级”等字眼,还有背景板上那惊鸿一瞥的公式参数时,他身为工程师的直觉猛地被触动了。

这轨迹…这噪声模型…这种在极端资源受限下保持系统稳定的思路…

他猛地坐直身体,睡意全无。他立刻让手下的人想办法搞到了更清晰的直播录屏(来自某些“特殊渠道”),尤其是主播指向白板参数和抱怨各种问题时的特写片段。

“把这段轨迹数据想办法提取出来!分析它的噪声统计特性!” “他提到的‘经验补偿值’,结合他指的这几个参数,立刻代入我们的模型进行仿真!” “还有他说光线暗摄像头就瞎…他是不是暗示了某种基于环境光自适应的特征提取阈值调整?”

整个“智洁”的低成本SLAM算法小组被一个电话从睡梦中叫醒,连夜投入了工作。

奇迹般的,当他们将那些看似滑稽的“整活”细节进行量化分析和模型代入后,几个困扰他们许久的难题,竟然真的出现了突破的迹象!

那个“经验补偿值”虽然粗糙,却提供了一个极其优秀的初始迭代点,大大缩短了卡尔曼滤波器的收敛时间! 那种“激进”的滤波参数配置,虽然在高端设备上会导致不稳定,但在他们低端芯片的算力约束下,反而取得了性能与资源消耗的最佳平衡! 主播抱怨“电量低数据飘”后随口提的“电压补偿”,竟然启发他们发现了一个之前忽略的电源噪声对MEMS输出的耦合影响路径,并找到了简单的软件补偿方法! 甚至那种通过“刮擦”物体来获取额外信息的“土法”思路,也让他们开始思考如何利用机器人碰撞(哪怕是轻微碰撞)的反馈信息来辅助建图和定位!

“天才!不!是鬼才!”张工看着初步仿真结果,激动得手都在抖,“这种极端条件下的优化思路…简直是为我们低成本产品线量身定做的!虽然粗糙,但方向完全正确!能省下大笔的硬件成本!”

他立刻连夜撰写报告,将分析结果和基于主播“思路”提出的全新算法优化方案向上汇报。

无独有偶,几乎在同一时间,国内另一家家电巨头“美家”的机器人事业部、专注于性价比市场的“石头快扫”公司、甚至几家正在研发家用或商用清洁机器人的初创企业,其技术团队也或多或少地通过不同渠道,关注并分析起了林墨的直播。

他们得出的结论惊人地相似:这个主播看似胡闹的行为背后,隐藏着一套极其契合低成本SLAM应用场景的、充满想象力的工程优化技巧!虽然不成体系,但每一个点都像一把钥匙,恰好能打开他们当前遇到的一把锁。

资本市场总是最敏锐的。

第二天上午,A股开盘。 原本走势平稳的智能家居和机器人板块,在开盘半小时后,突然出现了异动。

以“智洁科技”为首,股价毫无征兆地开始小幅拉升,成交量温和放大。起初市场并未太在意,以为是正常的波动。

到了十点左右,“美家集团”的股价也开始启动,拉升幅度逐渐加大。

随后,“石头快扫”以及其他几家涉及清洁机器人业务的上市公司,股价如同听到了无声的发令枪,纷纷开始上扬。

市场分析师们一开始是懵的。没有利好消息发布,没有政策面支持,行业也没有突发性利好事件。这些股票为什么涨?

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