而类人机器人跑步，主要依赖整体平衡系统和相对单一的动力系统，并不能调动身体所有机能共同努力。
而且机械结构有其固有的很多缺陷，是无论如何都无法超越生物结构的，例如能耗，发热等等。
“最高速度确实可以达到我刚才说的数据，只是不能持续很长时间，根据我们的测试，一旦超过10分钟，就会导致动力关节发热过大。
同时相关材料存在过度疲劳，继续下去会损坏关节结构的稳定性。
所以我们不建议如此做，毕竟我们这是家政服务机器人，基本没有这样的使用场景。”
听完实验室负责人的话，韩朔点了点头，没有说什么。
因为这才正常，反而让他感到惊讶的地方在于动态视觉。
“我听说你们的眼球使用的视觉传感器很一般，怎么做到如此好的动态视觉效果？”韩朔问道。
实验室负责人不好意思道：“其实我们的动态视觉并没有想象中那么厉害，毕竟硬件限制在这里。
为了弥补这一点，我们模拟人脑对环境的记忆，使用了环境感知差值记忆算法，让机器人提前感知到周围环境。
然后在行动的时候，不需要完全依靠眼睛捕获周围的环境，仅仅依靠机器人的记忆和综合环境分析系统，就能做到刚才的表现。”
听完解释，韩朔这才恍然，不得不说，这是一个聪明的做法。
如果完全依靠视觉实时动态感知，光是这个传感器的成本就难以承受。
本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！如果完全记忆周边的环境细节，那么意味着需要庞大的数据存储系统，成本同样难以承受。
环境感知差值记忆算法，就是为了解决这两个矛盾而诞生的算法。
凭借有限的关键记忆点，就能模糊还原周边的状态，再配合不算太先进的传感器，基本能真实还原周边的环境状态。
所以这款类人机器人，最先进的地方不在于这些硬件，甚至很多硬件还不如韩朔前世看到的硬件。
真正先进的就是这些先进的算法，在有限的条件下，能够实现匪夷所思的效果。
这就是系统性工程，最终的结果不完全依赖于某一个细节和零部件，而是调动所有能调动的部分，共同促进目标的实现。
这么做的好处，就是降低了整体硬件的要求，但难处就是只要某一方面没有调教好，或者算法存在瑕疵，就容易出问题。
至少现在看来，表现还不错。
不用说，这里面很多算法估计是从内宇宙带过来的，或者有内宇宙技术的启发。
从无到有设计算法可不是那么容易的事情，甚至比这款机器人使用的硬件还要难。
随后又测试了这台机器人的避障能力，测试全部通过，效果同样不错，至少韩朔没看出不舒服的情况。
现在只剩下最重要的测试项，那就是手的灵活性，甚至比走步稳更加重要。
实验室负责人也知道其重要性，所以分成很多测试项目。
首先就是手工测试，这里使用了折纸手工。
韩朔仔细看了机器人的折纸流畅度，发现虽然没有人手那么灵活，但问题不算很大，动作稍微迟缓了一点。
这是相对人而言。
毕竟人脑的算力比这台机器人的算力大得多，反应慢才正常，如果反应和人一样，那就不正常了。
随后开展了叠被子、打扫卫生、搬家具、炒菜做饭等测试项目，基本都能比较好完成。
特别是搬家具，让韩朔感到很意外，竟然有这么大的力气。
因为这台机器人的体格并不算很大，本以为能搬动百来斤的物体就不错了，没想到竟然能搬动两百斤的物体，而且移动还很平稳。
炒菜做饭的动作，甚至比折纸更加流畅。
原因就是这种大幅度的动作，可以利用高级算法弥补，能大幅降低对算力的要求。
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