第106章 苏小远优化程序：加入智能避障算法（1/2）

王胖子被“轰炸机”设计图激发的热情，迅速转化为了骚扰各大供应商和快递公司的动力。旧厂房里，各种贴着“精密仪器”、“轻拿轻放”标签的纸箱和木箱堆积起来，几乎要占领了碳纤维板材试制区的地盘。

“让一让！让一让！国之重器……不是，是农用利器到了！”王胖子吭哧吭哧地抱着一个半人高的箱子挪进来，箱子上印着某知名电机品牌的LoGo。

林枫则收到了一个来自“海外”的、包装严实得如同核材料般的特殊快递。里面正是他通过系统“定制”的燃料电池核心部件——那些有着奇异纹路的金属双极板、特制的膜电极以及一小罐用于测试的、充满纳米孔隙的固态储氢合金材料。苏小远看到这些部件时，眼睛都在发光，立刻小心翼翼地接过去，仿佛捧着传国玉玺，开始在她的实验台上进行初步的电堆搭建和测试。

而苏小远本人，在完成了飞控程序的基础框架和整合了翼人族平衡算法后，并未停歇。她知道，一款能够在复杂农田环境（尤其是军方可能使用的、更加复杂恶劣的环境）下稳定工作的无人机，智能避障能力至关重要。

“林枫，基础飞控和平衡已经没问题了，仿真测试通过率百分之百。”苏小远找到正在核对涵道加工尺寸的林枫，汇报进度，“但我觉得，必须加入强大的智能避障算法。农田里有电线杆、树木、大棚，甚至偶尔还有飞鸟，更不用说……可能存在的一些‘非自然’障碍物。”

林枫放下手中的游标卡尺，点了点头：“没错，这是关键一环。你有什么想法？”

“传统的超声波、红外或者激光雷达方案，要么探测距离近，要么成本高，要么在复杂光线和天气下效果不佳。”苏小远调出电脑上的资料，“我研究了一下，觉得结合视觉识别与多传感器融合是目前性价比比较高的方案。我们可以用便宜的单目摄像头为主，辅以几个关键点布置的超声波传感器，通过算法实现实时障碍物检测与路径规划。”

“视觉识别？这对算法要求很高啊。”林枫微微皱眉。他知道苏小远是编程天才，但视觉识别涉及复杂的图像处理和深度学习，工作量巨大。

苏小远推了推眼镜，镜片上反射着电脑屏幕的蓝光，脸上带着技术宅特有的专注和自信：“算法核心部分我可以尝试编写和训练。我们可以先建立一个简单的障碍物图像库，让无人机学会识别电线、树干、人等常见物体。关键是处理速度和准确性。”

就在这时，王胖子凑了过来，听到“视觉识别”和“图像库”，立刻来了兴致：“识别障碍物？这个我熟啊！不就是看图说话嘛！小远，你需要什么样的图片？我电脑里存了好多‘学习资料’……呃，是各种丰富的素材图片！从花鸟鱼虫到飞机大炮，应有尽有！”

林枫和苏小远同时用怀疑的目光看向他。

王胖子被看得发毛，连忙解释：“真的！都是为了工作！我之前不是研究网络营销嘛，收集了海量图片素材！绝对健康向上！”他边说边掏出自己的笔记本电脑，飞快打开一个文件夹，里面果然分门别类存放着各种图片，虽然有些分类名称如“炫酷机械”、“壮丽山河（部分带水印）”看起来有点可疑，但内容确实包罗万象。

苏小远将信将疑地看了看，指着其中一个名为“障碍物参考”的子文件夹：“这个里面的图片，我能用吗？”

“能用！绝对能用！”王胖子拍着胸脯，“这是我精心整理的！包括各种角度的树木、电线杆、房屋、甚至还有模拟的……呃，铁丝网和矮墙？反正都是可能出现在野外的玩意儿！”

苏小远拷贝了那个文件夹，开始着手构建最初的视觉识别模型。她夜以继日地编写代码，标注图像，训练模型。林枫偶尔会提供一些来自翼人族算法中关于“动态目标轨迹预测”的模糊灵感（翼人族幼崽需要预判空中漂浮的絮状物和同伴的飞行路径），让苏小远大受启发，将简单的静态障碍物识别，升级为了具备一定动态避障能力的初级AI。

几天后，苏小远宣布视觉避障算法的初版完成了，需要在实际场景中进行测试。

“测试？好说啊！”王胖子自告奋勇，“咱们厂区后面不是有片小树林和废弃的篮球场吗？那里有树、有杆子、有破篮筐，正好当障碍物！”

于是，在一个风和日丽的下午，“龙芯工业”首次户外飞行测试（虽然还不是整机）悄然进行。测试对象是一个临时搭建的简易四轴飞行器架子，上面安装了苏小远编写的飞控板、视觉识别摄像头和几个超声波传感器。

林枫、苏小远、王胖子（以及非要跟来凑热闹的铁砧）来到了厂区后方的废弃篮球场。

“首先，静态障碍物规避测试。”苏小远拿着平板电脑，上面显示着无人机第一视角的画面和算法识别结果。她操控着无人机缓缓起飞。

无人机平稳升空，摄像头不断扫描着周围环境。很快，平板屏幕上，远处的篮球架、旁边的树木被算法用绿色的框标识出来，并标注为“障碍物”。

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