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"": "“你是怎麼想到的？”
尹文石幾乎不敢相信困擾整個小組兩個多月的難題就被江倫一句話解決了。
江倫撓撓頭說：“我的電腦配置不行，沒那麼大空間，我就邊建模邊刪，可能就是那樣想到的吧……”
尹文石的小組一直陷入一個思維怪圈，那就是好不容易建成的模，自然要保存起來才對，就這樣攝像頭不停地攝，對存儲空間的需求也越來越大，然後就導致軟件啟動異常緩慢，然後再添置更大的硬盤……
誰都沒有想到，視覺導航係統就像人的眼睛一樣，用來辨識物體的形狀、顏色，高級一點的還能辨識材質，但是它的功能也像人眼一樣，過目後不用把所有畫麵都儲存在大腦裡，把不用的信息刪掉就好了，回來再看同樣物體的時候重新辨識就可以，這才是智能的真諦嘛，至於對空間建模的存儲……
走出了這個思維誤區，進度馬上加快了。
原本需要龐大儲存空間的係統現在隻需要一塊小硬盤就能搞定，設備的大小也剛好合適的安放在原本預留的位置，為了保險起見，江倫原本為試驗車輛性能的遙控器並沒有拆除。
試驗開始。
為了模擬倉庫，試驗場地擺放了很多木箱，中間設置固定障礙及移動障礙。
模擬倉庫有三個出入口，假設A口接到貨物進入指令，伴於C口的車輛即刻前往A接貨，模擬貨物堆放場共劃分16個區，接到運送到指定區的命令後，機器人開始帶貨行動。
試驗小組的人在一旁觀察智能車的走向，走平地的時候很穩定，繼續向前走，遇到第一個障礙物，是一個稍小一點的木箱子，物流車笨拙地繞開，從旁邊經過，很完美的繞過了障礙物。
一片掌聲手，智能車遇到了第一個難題。
江倫扮演移動障礙物阻擋了物流車的前進，物流車開始思考然後根據掃描到的距離開始繞彎，但是江倫開始移動，再次擋在車輛麵前，物流車在連續做出三個躲避動作均遭到失敗後開始倒車，然後抵達先前的一個路口拐了進去。
這時才是體現智能車究竟“智能”在哪裡。
另一個路口有坡，坡度超過了5度，這對爬坡能力幾乎為零的智能車來說是不可逾越的障礙，智能車沒有選擇強行闖入，而是發出了報警。
這種時候做出報警的選擇極為恰當。
假設現場是繁忙的物流貨運場，一輛物流車的堵塞會影響整個貨運場的效率，報警交給人工解決是最佳選擇方案，物流車做到了。
當試驗小組人員把坡度降到2度左右的時候，物流車自行判斷可以通過，於是緩緩走上鋼板。
雖然繞了一大圈，但還是精準的抵達了預設場地，非常完美的一次運輸，充分展現了物流車過障以及緊急處理功能。
接下來試驗物流車的持續運輸能力。
指令比先前更為複雜，運送三件貨去3號泊位，運送兩件貨去11號泊位，再折回C點取貨送至B出口。
這是一個複雜的裝配過程，這其中雖然需要人工負責，但是省卻了運輸環節，充分體現了讓機器人做屬於機器人的事，將來是要替換掉重複、循環、機械化的勞動的。
智能車動作有些緩慢，行駛姿態也不算太穩，有本身自重過重的原因，也有動力不足和機械構造不精確的緣故，緩慢的移動速度讓人看上去的時候有點兒著急，不過從另一個角度來看也可以算作人類所達不到的一絲不苟……
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這組相對複雜的運動耗時有點兒長，但是大家都認真地盯著這台龜速前進的小車，它可是大家耗費了近三個月時間心血的結晶，能不能拿下大學生設計大賽，全靠它了。
偌大的廠房安靜下來，隻有機器人行進時，機械構件摩擦的聲音，那“咯吱咯吱”的聲音牽動著大家的心，眼看著這台小車從11號泊位卸載貨物出來，然後轉向至C點重新取貨。
小車突然停下來，好像在思考什麼一樣止步不前。
起初以為是機械故障，但是江倫使用遙控器後，車輛前進後退自如，看來故障的原因應該在智能係統。
“是視訊出了問題還是CPU燒腦不足啊？”柯靜曼口無遮攔地說。
智能小組的人是最多的，光編程一項就雇了五個人，機器人視覺這一塊由尹文石親自操刀，預算不斷超出，最終燒了十幾萬才出的成果，這個時候出了問題是很打臉的。
可是現場一眾“專家”搬出筆記本電腦現場辦公，但是誰也沒察覺問題出在哪兒。
“不應該呀，接到指令後應該就可以自動駕駛了，可是為什麼……”尹文石也急得直撓頭。
係統、軟硬件全查了，也沒查出個所以然。
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