第284章 解決方法很簡單
徐洋站在螢幕前，翻開了手裡那本已經被翻了無數次的測試記錄本。
這本記錄本的邊角已經起了邊，裡面麻麻寫滿了每次測試的引數和備註，有些頁面上還沾著咖啡漬和機油印，看起來像是被翻了很多年了。
他清了清嗓子，開始給肖宿彙報目前的進展。
“肖教授，目前我們在研的這個機械臂原型機對標的是達芬奇第四代的En do Wrist系列，自由度構型基本相同，包含肩部三個自由度、肘部一個自由度、腕部三個自由度，末端執行額外集了一組微型鉗口用於細組織作。”
“在低速、小角度工況下，末端軌跡誤差可以控制在零點二毫米以，和達芬奇標稱的零點一毫米相比還有差距，但已經在可接的範圍了。
問題在於當末端執行進高速啟停或者大角度偏轉的時候，關節伺服電機的力矩響應會出現一個我們無法解釋的延遲尖峰，導致末端軌跡誤差急劇放大到零點八甚至一點二毫米。”
他在螢幕上點開了一組對比資料，左側是達芬奇在相同工況下的誤差曲線，平得像一條被熨過的帶。
右側是武原型機的誤差曲線，上面佈滿了尖銳的刺和波峰。
“這個級別的誤差在神經外科手裡是不可接的。
在腦幹附近作的度要求是亞毫米級，零點五毫米的偏差就可能導致不可逆的神經損傷。
我們的伺服控制演算法已經迭代了十幾個版本，PID引數調了上千組，甚至連關節軸承的預力矩都重新做了標定，但這個尖峰始終消不掉。”
徐洋合上記錄本，臉上的表有些苦。
“我們懷疑問題出在伺服電機的即時力反饋迴路裡面。
從力矩測捕捉到外界阻力變化，到控制演算法調整電機輸出扭矩，這個過程裡面可能存在一個我們檢測不到的延遲源，導致電機在高速工況下無法及時補償力矩波。
但這個延遲源在哪裡，是測的取樣頻率不夠，還是控制演算法的收斂速度跟不上，還是電機本的機電時間常數存在我們沒有意識到的非線......”
他頓了一下，嘆了口氣，把記錄本放在了桌上。
“我們還沒有找到確定的答案。”
站在旁邊的沈凌接過話頭。
他負責的雖然是像模組，機械臂的控制演算法不是他的主戰場，但武醫療的手機人專案是一個整，每個子系統之間的耦合關係誰都跑不掉。
他推了推眼鏡，語氣比徐洋更直白一些。
“像這邊的問題也不小。
我們的三維窺鏡模組在靜態顯示上已經能達到達芬奇同等水平的解析度，但在態追蹤場景下，當機械臂做大幅度快速移時，影像重建會出現幀間畸變。
最後經過排查，我們發現問題出在演算法上，我們現在用的多檢視幾何重建演算法依賴的是傳統的對極幾何約束，這套方法在低速場景下沒問題，但高速態場景下，兩個微型攝像頭之間的視差資料會出現亞畫素級的漂移，導致深度資訊的重建度下降。
我們試過用梯度下降、卡爾曼濾波、幀間值來修正，但是都沒有徹底解決。”
徐洋和沈凌彙報完，實驗室裡安靜了下來。
幾個年輕工程師站在角落裡，大氣都不敢出。
他們都知道今天來的這位是什麼級別的人，也都知道自家專案卡了這麼久，這是唯一的希了。
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