AI移动距离非常大，不能细微移动怎么办？
当AI系统出现移动距离过大而缺乏细微调整能力时，核心问题往往出现在运动算法的精度设计与执行层面。此时需要从感知、决策、执行三个环节进行系统性优化。
在动态策略上，可引入分级式运动模型。通过建立粗调与微调双闭环系统，外层环负责长距离快速移动的路径规划，内层环则通过高频采样的位置反馈实现毫米级精度校准。这种结构能在确保大范围移动效率的同时，为末端执行提供精准的缓冲调节空间。
传感器数据融合技术是提升细微移动能力的关键。将视觉识别、激光定位与惯性测量单元IMU的数据进行时空同步，构建多模态感知矩阵。通过卡尔曼滤波算法实时修正运动偏差，使系统在大尺度移动中仍能保持对环境细节的感知精度，为细微调整提供数据支撑。
算法层面可采用增量式运动规划。将大距离移动分为若干微段路径，每段后触发精度校验机制。引入强化学习模块，通过持续训练优化微动作参数，使系统逐渐掌握不同负载、不同环境下的细微移动规律，形成动态调整的动作库。
在执行机构层面，需匹配高精度驱动系统。采用带谐波减速器的伺服电机，配合力矩反馈传感器，构建力-位混合模式。当检测到细微移动指令时，自动切换至低转速高扭矩输出模式，通过力反馈实现柔顺，避免因惯性导致的超调问题。
通过多层级优化，AI系统便能在保持动态范围的同时，获得毫米级的精度。这种方案已在精密装配机器人、微创手术设备等场景得到验证，证明了通过系统性优化决大范围移动与精细操作矛盾的可行性。