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    刚才就说过，因为要进行各种计算，要真正弄懂，这个学习的时间非常长，前面两个多月，各个项目组都在深度学习。

    也就这几天，才真正开始图纸设计，这个时间也会非常长，因为他们要购买各种材料做实验，才能计算出最适合的材料用量与零部件规格。

    刚好这段时间，王勇夫妇都没管他们，他们没有上头的压力，各个项目组都在按步就班的开展研发工作。

    其他两个项目组人数较多，学习与研发工作开展得要快上许多，只有苗伟团队因为人数太少，还在学习，而且他们的计算任务更多更复杂，短期内别想从坑里爬上来。

    还有宋庆伟领导的团队比较特别，他们没有学习借鉴的对象，一切只能靠自己。

    从一张白纸上挥毫泼墨，要画出一副传世作品来非常难，在科研行业，走在行业前头搞创新发明也最难。

    这两种的难度基本上是一个水平。

    宋庆伟团队遇到的困难数不胜数，远不是当初想象的那么容易。

    就以智能输送车为例，它由电机驱动，以蓄电池作能源，又要有精准的起动与刹车功能，这种难度等级，和一辆智能无人电动车底盘已经没什么区别。

    说起来很容易，你怎么实现精准驱动？使用伺服电机，用脉冲信号精准控制，这是一个办法，这个可以和张志东团队合作研发伺服电机。

    但是仅有电机还不行，还要有减速装置，因为电机的转速太快了，做不到细微移动的能力。

    减速装置很容易吗？中国都还没有一台合用的变速器呢！这又是一个大难题。

    还有高效的刹车系统，这也是汽车领域的一个大难题。

    这还只是机械方面，几个明显的难题，在路径识别上面又出现了问题。

    刚开始设想的是在地上埋铁钉，但是一计算，发现不行，做不到精准控制，那要埋整块钢板才行。

    必须另寻他法。

    要重新找一种方法很难，最后经过了几十个工程师花了近十天的时间，才想出了用虚拟地图加埋铁钉的办法。

    说白了就是加上数学计算的方法，已知两点之间的距离，加上输送车行驶的距离，就能做到精准定位了。

    这样一来，铁钉反而不要埋这么多，精确度由数学算法控制，与铁钉已经没有多大的关系了。

    铁钉的多少，由存储器容量决定，这个时候的存储器容量有限，就是装上硬盘都只有可怜的500M。
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