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这次是宇树的李工举手回答。
“江总，这个问题我们注意到了。
视觉系统识別出圆柱体后，力学模型调用的是通用抓取参数，没有针对易变形物体做特殊处理。
我们计划在物品资料库里增加材质属性，让机器人能根据物体材质调整抓取策略。”
“这个思路可以。”
江倾表示认可，但又接著补充了一句。
“不过要注意，实际场景中的物体材质可能无法完全准確识別。
我建议加一个实时力反馈的闭环控制，在抓取过程中动態调整力度，而不是完全依赖预先设定的参数。”
李工眼睛一亮，连忙记下来。
“好的江总！
这个建议很关键！”
江倾笑著点点头，继续往下说。
“第三个问题，也是最重要的一个。”
他调出测试视频的一个片段，投影到大屏幕上。
画面中，机器人在通过那摊酱油时，虽然最终稳住了，但初始的晃动量比预期大了15%。
“湿滑地面自適应模块確实起了作用，但反应速度还可以更快。
从检测到地面摩擦係数变化，到调整步態，中间有0.5秒的决策时间。
这个时间在紧急情况下可能会不够。”
徐朗与李工对视一眼，都露出了凝重的表情。
“江总，这个问题我们討论过。”
徐朗开口解释，神色认真。
“目前的决策流程是，传感器检测到异常，上报中央处理器，调用地形识別模块，匹配应对策略，最后执行。
这个过程確实需要时间。”
“能不能简化？”
江倾直接问，没有过多去討论原因，而是给出了解决的方向。
“比如，把常见的地形应对策略下放到局部控制器？让腿部的控制器自己就能处理简单的异常情况，不需要每次都上报中央处理器。”
这话一出，会议室里响起一阵低低的討论声。
李工沉思了几秒，突然一拍桌子，表情兴奋。
“对啊！
我们可以设计一个分层决策系统！
简单的、重复性高的应对动作，让关节层面的控制器自己处理。
复杂的、需要全局协调的，再上报中央处理器。
这样既能加快反应速度，又能减轻主控的负担！”
“就是这个思路。”
江倾笑著点头，对他的回应很满意。
“不过具体怎么分层，哪些决策下放，哪些保留，需要你们仔细设计。
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