面对徐铭交代的任务，当天下午便整理妥当，并亲自过去进行汇报。
「徐教授。」
「关于翼龙无人机智能算法平台，资料都在这了。「
「目前我们面对的问题，主要是飞控系统移植过来后出现了飞控震动情况，
以及多机协同算法互相干扰。「
「先前几次的模拟测试数据，也在里面。
办公室内宋振宇简单做完报告，便直接安静站在旁边耐心等待。
生怕影响到徐铭查看资料。
徐铭把宋振宇的话悉数听进耳中，很快注意力便沉浸在刚拿到的数据上，决定先对整体状况做一个详细了解。
首先飞控系统作为近乎完美的存在，让其发挥更大的作用移植到无人机平台上的，无疑是可行的做法，并且能极大提高无人机的自主操作性能。至于让宋振宇他们苦恼的飞控震动问题，在他这里无非是用一个数学模型的事。
根本不需要过多去担心。
反而是平台的其他算法才需更加重视。
随着时间一点点流逝，徐铭吸收数据资料的同时，对智能算法平台的搭建思路逐渐清晰。
藉助多线程并行思维，能同时分析几种核心算法。
根据他知道的消息，新一代翼龙无人机，出口的国家主要是纱特等石油大户O
对于那些白袍佬而言，相比较需要驾驶的战机，无人机无疑更加安全。
但要想无人机实现世界领先，甚至综合性能超过海外名气最大的死神无人机，必须将一架优秀遥控飞机，转变成智能空中杀手才行。
其中最核心的，便是自主任务规划与动态重规划。
——
毕竟目前的无人机，其系统平台，依赖地面站预编程序或者实时遥控。
面对突发情况，做不到及时反馈。
而他则准备开发一种任务算法，在输入任务目标后无人机能自主规划路线，
且在遇到危险或者变故时，能在极快的速度下计算并执行新的攻击或撤离路径。
另外则就是多机协同算法。
使得无人机能自主组网，协同探测，以及饱和攻击。
可以最大程度发挥出无人机优势。
不过若算法存在问题，非但形成不了多机协同，还会互相干扰。
这也是宋振宇他们目前最头疼的地方。
但所谓多机协同算法，核心无非是基于数学和物理模型的复杂系统优化，这对他而言却称不上多麻烦的事。
至于智能识别目标并追踪，主要涉及机器学习，更是他擅长的算法模型。
基本上在大致看完相关的资料数据后，徐铭对无人机智能算法平台的搭建，
思路与思路均非常清晰明了，有把握在较短的周期内便彻底完成。
思维运转至此，他暂时停下自己的动作，擡起视线看向旁边的宋振宇进行交代。
「资料我已经看完了，明天安排大家开一个会，把平台搭建方向彻底确定下来。」
原本还在耐心等待的宋振宇，闻言不由一惊。
