馬清運自然不會拒絕劉天陽的請求，不過如今完成燒錄和除錯的飛控板只有一份，而且開發、測試都需要這個東西。

所以當時劉天陽帶著全套東西離開後，這邊的專案進度只能暫時停住了。

幾個暫時沒了事幹的博士紛紛圍到馬清運身邊，好奇最終的解決方案是什麼。

“什麼，那個劉天陽說要自己回去研究一下，他能看懂嗎？”

一個博士聽馬清運講完現在的情況，頓時大撥出聲，他之前也不是沒有做過類似的橫向課題。

就他自己的感受，甲方的那些所謂搞技術的人基本上都是些水貨，能少提點拖後腿的意見就算不錯了，哪可能自己去研究技術。

不過前些天那篇論文的事情教研室的其他人也都清楚，知道劉天陽是一朵甲方之中的奇葩。

“他不會想用神經網路去擬合這個控制器吧，這樣能行嗎，師兄？”

幾人之中唯一對神經網路有所瞭解的就只有馬清運了，只不過他搖了搖頭，顯然對這條路線很不看好。

“在特定的工況下，針對特定的指標，神經網路確實能在效率、控制精準度和所需算力上取得不錯的平衡。”

“畢竟其大部分運算都放在訓練的時候完成了。”

“只不過實際環境中需要考慮的因素很多，這樣一來，神經網路的層級也會變得非常龐雜，計算速度會直線下降。”

“而且要是處理不當，很容易出現維度爆炸的情況，連訓練時的收斂都做不到。”

工大這邊幾位博士也只是好奇了一陣，在沒猜到什麼名堂之後也都回了各自的位置，幹起了自己的事情。

博士嘛，畢業要緊。

除了像馬清運這般，已經博士後進站打定主意跟著李福生教授混教職的人，其他幾個才不關心這個專案最後能幹成什麼樣呢。

至於劉天陽，他卻是真的如自己所說，仔仔細細的鑽研手中凝結了數人智慧結晶的飛控程式。

只不過，方式卻和馬清運他們想的有些不同。

既不是用他們提供的測試工具除錯飛控，然後寫一份報告。

也不是把程式拷出來，打通閉環跑模擬測試，然後用深度學習去鎮定其中的引數。

此時的劉天陽，坐在初級製作臺前，手裡拿著那塊飛控板，但精神卻已經進入了那奇妙的空間之中。

和構建神經網路時一樣，一些積木一般的東西正擺在他的面前，只不過其中的知識卻換成了飛行器相關的東西。

一個看上去頗具規模的飛控程式出現在劉天陽的面前，這，就是馬清運幾個人這些天的勞動成果了。

劉天陽並沒有急著做出調整，而是從頭到尾，從裡到外仔細的摸索著這個飛控程式。

‘與感測器配套，用來消除隨機誤差的卡爾曼濾波模組。’

‘接受既定航線，並解算出無人機所需過載指令的外環制導模組。’

‘解算鐳射感測器資訊，並給出運動方向的末制導模組。’

一環套一環，整個控制程式從外到裡，如同洋蔥一般在劉天陽面前被剝開。

在瞭解整個飛控結構的同時，前些天囫圇吞棗學習的那些知識此時也都被重溫了好多遍。

頻域分析，傳遞函式，相圖，這些之前劉天陽只是知道卻不瞭解的東西一點一點的被他吸收、消化。

就這樣，用了兩三天時間，劉天陽不僅完全解析了整個飛控程式的結構，而且還想好了該如何去對這個程式進行最佳化和修改。

讓其在不改動硬體的情況下，達到最初設計的目標。

用最少的成本，賺到老毛子最多的錢！

不過由於整個控制程式之後還要走馬清運那邊過一遍，所以劉天陽並沒有直接使用系統對其進行最佳化。

他只是將其當做一個非常方便的測試框架，在完成一部分模組的修改後，就在製作臺上進行效能測試和評估。

如此迭代幾輪，也能達到完全使用系統最佳化的程度。

“馬博士，東西就在這，你們拿去測一下吧，看看結果怎麼樣。”

一週之後，馬清運看著擺在面前的飛控板套件，心中依然有種不真實的感覺。

其實在劉天陽說要拿飛控回去研究的時候，他的心裡就已經有了猜測。

畢竟之前搞深度學習的事情還歷歷在目，已經被震碎過一次三觀了，馬清運自然對劉天陽已經有了充分的估計。

不過當他