第二天拂晓，陈延森缓缓睁开眼。
叶秋萍睡在身旁，呼吸均匀悠长，半透明的真丝睡裙下，身材曲线隐约可见，实力雄厚。
陈延森掀开被角，穿上拖鞋向外走去。
地板上随意丢着一套慢羊羊和青蛇的Cos服，旁边还放着一节会动的尾巴。
走进书房，他打开电脑，像往常一样先查看各子公司的核心经营指标，待确认没有问题后，才着手处理邮件。
以他的记忆力和领悟力，哪怕是一封内容长达数千字的邮件，他通常只需扫一眼，就能把所有内容记下来，还能在短短几秒内，给出精准、专业且成熟的回复。
因此，不到十分钟，他就忙完了手头工作。
“嗡”的一声！
桌子上的手机震动了一下。
陈延森拿起来一看，是宋允澄发来的信息，他略一思索，回复了一个“好”字。
上午八点五十，他准时赶到光学研发中心，领着算法组的成员简单开了个短会，便投入到接下来的工作中。
掩膜台的超精密运动控制技术，需要纳米级精度的运动控制算法和软件来支撑。
陈延森在吃透该项技术的核心后，设计了一种复合控制架构，采用“前馈+反馈+扰动补偿”的三层结构。
首先，基于运动轨迹的加速度前馈和摩擦前馈，补偿系统滞后。
说人话就是提前预判，主动发力！
就像老司机看到前面有坡，提前踩油门加速，而不是等车速降下来才反应。
加速度前馈的含义是，依托事先规划好的路线，比如要加速到多少、什么时候减速，先给电机“发指令”，让它在该用力的时候用力，避免动作滞后。
而摩擦前馈则是，既然知道机器运行时零件间会产生摩擦，类似车胎与地面之间有阻力，那就预先计算出克服这份摩擦所需的额外作用力，进而保障机器动作的精准度。
其次，使用PID加LQR的混合控制方式。
换而言之，即实时修正，盯着目标调整。
好比开车时盯着仪表盘，发现速度快了就松油门，慢了就踩一点，随时修正偏差。
PID是工业控制中最常用的一种控制算法，说白了就是一套“根据误差来调整行动”的规则，能让设备的运行状态稳定在目标值上。
LQR即线性二次调节器，是一种更为智能的自动控制算法。
以机械臂精准停到指定位置为例，普通控制方式只能通过紧盯“当前位置与目标位置的偏差”来进行调整。
而LQR能够同时考量多个因素，比如当前位置偏离了多少、移动速度是否合适、电机输出的力矩大小、零件是否会因受力过大产生晃动等。
一旦将这项技术突破到纳米级别，它不仅能用于掩膜台的制造，还能应用于机器人运动控制以及卫星姿态调整等场景。
最后是扰动补偿技术，它通过扩展卡尔曼滤波器估算外部扰动的数值，并实时进行抵消。
就像开车时突然刮来一阵风，方向盘会抖一下，司机要立刻微调稳住方向。
扩展卡尔曼滤波器就如同一个“敏感传感器+高效计算器”的组合，能快速察觉到外界的突发干扰，然后立刻算出力量补偿，从而抵消这些干扰的影响，确保精度不受影响。
当这三种方式配合使用，整套控制逻辑就像一位擅长预判、精通精细调节且抗干扰能力出色的超级司机，既能让机器动作又快又准，还能面对各种小干扰，将精度稳定控制在纳米级别。
实际上，国内的一众高校和科研院所，如哈工大、清华、华科自动化研究所等，在PID、LQR、卡尔曼滤波等经典控制算法上已有深入研究，并发表了大量相关论文。
当前算法大多仅完成了仿真或小范围实验，还没有在高精度运动平台上经历过应用层面的验证。
理论模型与实际机械非线性之间的匹配经验存在严重欠缺！
并且就摩擦、间隙的补偿而言，目前只能做到微米级。
制约该项技术实现极速突破的主要原因在于，精密轴承、气浮组件、高稳定性电源等关键配套产品的国产化率过低，且性能与国外产品存在较大差距，这使得在进行系统集成时，极难跨越精度瓶颈。
即便陈延森每天都把【普朗克时钟】的天赋拉到极限，前路依旧困难重重。
刚解决完A问题，转眼又冒出一个B问题，再次把路堵得死死的。