第260章 那就自己造好了
划着鼠标，把达芬奇系统的核心技术拆开来一条一条细细研究。
等把所有检索到的资料看过一遍之后，肖宿歪了一下头。
有意思。
他虽然不懂所谓的工艺，但抛去所有不知所云的设计，直面本质，电机的运转精度，剥掉那层工程外皮，内核不就是一个多变量动态系统的控制优化问题吗？
关节的运动轨迹、受力平衡、误差补偿，每一项都可以写成连续可微的几何函数。
而恰好，他之前研究出的加权度量和流形优化理论，核心就是在一个高维几何空间里，给定一堆约束条件，找出一条最优路径。
它要解决的就是这样的难题。
也就是说，只要学懂了他之前的理论，那么完全可以解决达芬奇的电机精度问题。
用一个他更熟悉的说法，伺服电机的控制问题本质上是在一个非交换李群上求解测地线方程。
这条测地线对应着电机从当前位置到目标位置的最优运动轨迹，而关节的摩擦、惯性、回差，不过是在测地线上加了几组扰动项而已。
甚至都不需要怎么思考，只需要计算就可以了。
他拿出笔和纸把需要的定理和方法写了下来，越写，他发现熟悉的东西越多。
扰动项的处理方法其实也已经有解决办法了。
他在《粘性流体中和乐的演化方程与耗散结构》那篇论文里写得很详细，把耗散源拆成频带分量，逐一带宽约束，系统稳定性就能守住。
肖宿蹙着眉又在草稿纸的空白处多加了几行字。
继续往下看，他发现力反馈的信号处理问题其实也不是很难。
他之前在TOIS发的那篇《基于李群理论的图分割框架》，核心思路是把一个大规模网络分割成若干子图，让子图之间的连接尽量稀疏、子图内部的连接尽量紧密。
当时用到的数学工具是李群表示论，就是通过群作用约束分割边界，保证拓扑结构的稳定性。
这个思路只要稍微转一个弯，完全就可以用到这里来。
毕竟力反馈本质上也是一个动态信号在闭环回路里的实时解算问题。
传感器的采样信号是一堆高频数据，里面有医生的主动操作，有手部的生理震颤，还有机械本身的噪声。
要把这三样东西在毫秒之内分离开，过滤掉震颤和噪声，只把真正的力反馈信号传给医生。
这不就是个信号的特征解耦问题吗？
他在SACI上发的那七篇自监督学习论文，做的就是特征解耦。
用群论框架把纠缠在一起的特征表示一层一层剥开，每个特征对应一个独立的群表示，互不干扰。
平移过来的话，力反馈信号也可以被模型分解成几个独立的频带分量：
低于一赫兹的是医生的操作意图，八到十二赫兹是生理震颤，更高频的是机械噪声。
用一个基于小波变换的频带滤波器把这三个分量拆开，医生的操作信号走一条快速通道，震颤和噪声各走各的滤波通道，最终合成回来的时候，延迟就被压缩到了采样周期的量级。
肖宿一旦思考起来，脑子就活跃的不得了。
夏日的夜晚寂静安逸，整个房间里，就只剩下笔尖落在纸上的沙沙声，清晰又急促。
他写字一直很快，不过十分钟，纸面上已经写满了计算方程和相关的定理，墨迹还未完全干透，他就毫不犹豫地抽过下一张，埋头继续写。
待思绪落到第三项核心技术的时候，肖宿手上的笔停了一下。
这项技术的数学内核，怎么看怎么熟悉。他仔细一想，发现竟然和自己证明哥德巴赫猜想时用到的方法很相似。
当时，他为了让分层筛法与鞍点圆法的融合，就通过把二维的素数分布信息，“ lift ”到更高维的流形上去处理，从而构造了一个新的几何工具。
而达芬奇的成像方式也是另一种形式的升维。
它是通过把两个微型摄像头伸进人体，将拍摄的二维画面实时合成，然后放大十倍，就变成的医生能够看到的三维立体影像。
这种多视图几何重建，说白了就是把多个二维投影还原成三维空间结构。
这件事的数学基础是辛几何，因为光学成像系统的哈密顿量天然具有辛结构，两个摄像头之间的视差关系可以用一个辛矩阵来描述。
而辛几何。
现在全世界最完整的辛几何统一框架，是他写的。
只要把光学系统的辛矩阵往他构建的顾辛流型里一套，投影关系自动就解出来了，而且可以绕开直觉外科那套算法里好几个冗余的计算步骤，重建速度会更快，画面精度会更高。
他看着屏幕上的内容，放下笔，沉默了几秒。
这三项核心技术，每一项拆开来，底层全是他已经解决的东西，几何优化、群论解耦、辛几何重建，这些东西在他的论文里已经被翻来覆去地用了不知道多少遍。
肖宿皱了皱眉，怎么也没发现这个东西的难度在哪儿。
可他分明记得刚才看的材料里写着，全世界能造出这种精度手术机器人的公司，只有直觉外科一家。
从二零零零年到现在，整整二十六年过去了，德国的西门子、日本的奥林巴斯、华国的几家企业，投了不知道多少钱，全卡在这三个地方过不去。
这就很奇怪了。
突然，许铭拿着框架上门的场景又出现在了眼前，也许，那些研究员和许铭差不多呢？
肖宿摇了摇头，已经放弃去思考他们为什么不会了。
他把手稿收好，打算明天让高长安去打听一下。
如果实在没有，那就自己造好了。
指挥小智把所有的资料全部整理归档之后，肖宿躺在床上，慢慢沉入了彻底的黑暗中。
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