想要预测目标的动作，最大的难点是坐标变换。

由于摄像头是安装在机体上的，当机身不动的时候，可以看做是第三视角。

这样，以自身机体为原点的坐标系，就可以看成和大地坐标系是等价的。

这种情况下，计算起来相对简单。

只需要通过图片识别，得到的敌机在大地坐标系中的坐标，就可以通过相邻两帧的时间差和位置差，计算出敌机的移动速度。

然后用速度×时间，就可以得到预测量，从而进行预测补偿操作了。

如果本机处于运动中，情况就要复杂得多了。

很多选手在这一步，都会退而求其次，采用近似算法，用自身机体的坐标系，来近似大地坐标系。

这当然也是可行的，因为实战之中，完全可以停下来再开枪。

而且当机体运动速度不快时，误差并不会大到无法接受。

但江寒并没有这么做，而是老老实实地写了一个坐标系变换函数。

当机体处于运动中时，自身坐标系和大地坐标系不再重合，想要得到准确的预测结果，就需要规定一个原点，比如场地的某个标志物，从而建立固定的坐标系。

然后再测出自身位移，再与之前从图片识别过程中计算出来的敌机位置和角度进行叠加变换，就能得到敌机在大地坐标系中的坐标了。

江寒刚弄到这里，一个20岁出头，清秀可人的女服务员，拎着外卖袋子走了过来。

“请问哪位是2602的客人？”小前台问。

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