adi在旁边听著，脸上的表情从严肃变成了若有所思。
第三项测试：自动航线规划在不规则种植园中的覆盖率。
这个测试耗时最长。无人机需要根据预先导入的园区地图自动生成巡检航线，要求覆盖所有种植区域。
四十分钟后结果出来了。覆盖率百分之九十二。剩下的百分之八集中在园区西北角——那片区域的地形数据精度不够，导致航线规划器无法生成可靠的飞行路径。
“这部分可以通过补充地形数据解决。“小陈说，“不是飞控本身的问题。“
三项测试全部结束。
小陈和刘羽在收拾设备的时候，adi走过来。他在热带阳光下站了一整个上午，衬衫上的汗渍已经干了又湿了三四遍。
“陈先生，刘先生，“adi用带著浓重口音的英语说，“这已经是我们测试过的最好的巡检飞控方案。“
他顿了一下，然后补充道：“如果避障的光照问题解决了，我们愿意签长期採购协议。不是一两年的——我们说的是三到五年。“
刘羽和小陈对视了一眼。
当天晚上小陈把完整的测试报告发回了深圳。数据、视频、环境参数、adi的原话，一字不漏。
苏辰收到报告时已经是晚上十一点。他看了两遍测试数据，然后打开了虚擬拆解实验室。
实验室里，他调出了双目视觉避障模块的完整算法架构。光照突变导致误判的根本原因他在看到数据的瞬间就明白了——曝光补偿的响应周期是200毫秒，但在热带强光环境下，云层遮挡导致的光照变化可以在100毫秒內完成。算法跟不上现实世界的速度。
解决方案有两个方向。一是提升硬体层面的感光元件响应速度，但这意味著更换传感器，成本和周期都不可接受。二是在软体层面做预测性补偿——通过分析光照变化的趋势来提前调整曝光参数，而不是被动响应。
苏辰选了第二条路。他用了三个小时在虚擬环境中模擬了热带棕櫚园的光照条件，测试了四种不同的预测补偿算法，最终选定了一种基於滑动窗口的自適应方案。这个方案的响应周期可以压缩到80毫秒以內。
凌晨两点，他把优化方案发给了刘羽。
一周后，刘羽在实验室验证通过。补偿响应周期实测72毫秒，在模擬的热带光照突变条件下无误判。
印尼场景——通过。
韶关的测试排在三月。那个场景会更难。但苏辰不著急。他知道自己手里的飞控已经在什么水平了。
接下来就是证明它能適应更极端的环境。