接下来的舞台再次交给了方舟，方舟从建立整个无人机运动学模型开始讲起，用多个传感器对无人机当前所处状态，即位置、速度和姿态进行滤波求解。
以超声波传感器对障碍物的相对位置、速度、大小和形状进行感知，这里其中的一部分算法借用了给魏莱设计的定位模型算法，因为采用了比光敏电阻更为灵敏和快速的超声波传感器，所以感知距离进一步加大，感知速度也进一步加快。
最后便是高速运动下的避障姿态匹配模型，即以最小的动作得到最大的躲避成功率。
毫秒级别的识别速度，加上线性输出的马达功率，将整个无人机的飞行控制系统做到了武林高手的身法级走位。
要不是这款无人机的价格略低，马达功率和电池输出不够，整个无人机在空中做一套战斗机的眼镜蛇机动，也不是什么太大的问题。
整套模型讲述下来，时间很快超过了答辩要求的十五分钟，主持人想起身宣布答辩时间已过，但被汉东大学本校的教授以手势压下。
这么多大佬都听的津津有味，答辩规则还有个毛线用处。
用最好的状态讲完之后，方舟整个人有些口干舌燥，忍不住舔了舔干涸的嘴唇，想找瓶水喝，但是入眼所见都是主办方给各位老教授准备的茶叶水，有专人负责不断添水，所以此时还冒着热气。
汜减Zcwx.*OrG汜。可能是中午吃完之后等待的太久又没有补水，方舟此时的嗓子稍微有点干涩。
方舟自然知道此时正处于答辩环节，想着还是等答辩完再去喝水好了。
此时两瓶矿泉水从一前一后递了过来，前方是大匠无人机的王正平递过来主办方发的水，后方则是魏莱从讲台边递过来一瓶水。
方舟愣了一下，见其他评委都不太介意自己答辩途中喝水，于是接过魏莱的水，对着身前的王正平微笑说了声“谢谢。”
自古攻城为下，攻心为上。虽然没有收下自己递过来的水，但是已经成功建立了对方的好感，这一递水的动作对于王正平来说，不亏。
稍微喝了一口，润了润喉咙，便将水放回了讲台上，此时评委们的提问也正式开始。
为首的于教授看了一眼旁边递水归来的王正平，主动开口问道：“目前行业里普遍以灰度图像为识别障碍物的核心算法，在你的描述中，并没有提到这一算法，我想知道你们的模型是如何对障碍物进行识别的？”
“升维！”方舟用坚定的语气吐出了两个另所有评委眼前一亮的字眼。
“传统的灰度识别，实际上是利用摄像头或传感器拍摄的一帧帧图像灰度转换后得到的静态距离数据，我们组使用光线传感器替换原本摄像头的功能，将测得的障碍物光线强度加以时间维度，以光线变化，模拟物体
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