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第八章远程介绍多元关联模型下（第2页）

“第一种，形成【符合合力为0条件】的闭环，第二种形成【不符合合力为0条件】的闭环，第三种路径发散了，没有形成闭环的路径行走，只有这三种。”林久浩依然严肃。

“明白了，全明白了，第一种提取，第二种放弃，第三种不管他了。”宁老先明白了。

“对，第一种【符合合力为0条件】，如果出现多个闭环，以路径比对择优先到先被选择，第二种抛弃，第三种在选路完成后停止时，自动湮灭掉。”林久浩。

那边一直低头装猫的。。。“老哥，你自己也说自动湮灭，是终止思维行走进程。”丁琪琪被教训过，所以记清楚了，小声嘟囔了一句，还好，大家都没有注意。

“知道了，只要符合条件的第一种闭环，执行中不管是什么动作，都是最佳的平衡态，我们可以把机器人的动作设定启动点和终止点，然后切割为小过程。”刘工说道。

看到没有人接话，刘工继续说“在小过程运动中，不断的通过反向态输出，达到所有运动过程的动平衡，而且是最佳的”。

大家都看着刘工。。。。

“小刘，你继续。。”宁老说道。

“我说完了，林工，你说是不是这么回事？”刘工。

“实际情况可以举例，执行脑模拟一个小过程命名为b，由向量力A的发起者A1部件进行动作，产生A=5给核心元O，核心元O发出预设态合力为0的条件闭环要求，并传导-5给直接【力关联信息元】B，B原值为2，则出现了B=2-5=-3的结果，-3传导给C=1产生C=1-3=-2的结果，-2传导给D=2产生D=2-2=0的结果，并到达核心元O，这样就产生了一个符合核心元条件的闭环，这个闭环是ABCD，我们刚才举例用了数字参数，实际是向量力还有角度参数同理计算，而ABCD把计算好的参数返回到【生我】象限，产生力的部件去驱动部件做动作。”林久浩。

“然后由部件执行，就可以实现这些部件的力及角度的改变。”刘工。

“是的，刘工。”林久浩。

“我问一下。”又一个半秃顶工程师问道：“这些力在开始的时刻，不是都为0吗，怎么会有数值？”

“小王，你糊涂呀，都为0的状态是关机状态，当一个机器人启动处于平衡态的时候，它的各个力不可能都为0，是合力为0。。。不过林工，但是，也会有为0的力信息元怎么办？”刘工先解释后问。

“确实，也有直连【力关联信息元】为0，例如，机器人在平衡中，腿部的力由于站立不为0，而胳膊部分，由于不动所以力为0，不过，这并不影响计算呀。”林久浩。

“为什么0不影响计算，是不是一直为0，不能动了？”刘工。

“不是，我们还是按照刚才的例子，假设C到D之间还插入一个E=0，C=-2，-2传给E=0-2=-2，E要参与计算，这样E就变成-2了，也要动的。”林久浩解释。

“明白了，那么其他的路径呢？”刘工继续问道。

“发散路径由于无法返回核心元，所以对核心元不产生影响，自动湮灭掉。”林久浩。

“不符合合力为0的闭环呢？因为你的这些信息元行走，必然也会产生不符合为0的回路，例如，核心元与C有连接，ABC后，C同样向核心元延展产生闭环连接，形成ABC的闭环，但是，这个闭环计算结果不为0，不会影响核心元及动平衡吗？”刘工问道。

“丢弃呀，我们是在影子脑中做的预设态计算，并没有真实行动，所以不符合合力为0的闭环不采用就可以，不会影响机器人现有的动平衡模型的状态。我们从影子脑模型中，提取出合力为0的闭环，将这条闭环反向输出给动平衡脑模型，这条闭环上的信息元，直接改变参数就可以，不用从A-B-C-D传导。”林久浩。

“这样直接改变参数，那么其他很多关联元的数值是不是也随着改变，他们之间互相影响的。”刘工继续追问。

“湮灭的路径不计算，不符合闭环条件的丢弃，从现在这个平衡态到达另一个平衡态，只需要调整符合条件闭环上的力信息元，其他不在闭环上的信息元不参与行动，默认不受影响不传导参数，机器人最终得到的是另一个平衡态。。。解释起来相对简单，而实际操作会很复杂的，也需要机器人动平衡容忍度参与计算。”林久浩。

“哦，明白了，不过林工，你这是一个小过程b，我们要完成从平衡态甲到平衡态乙的完整动作，怎么办？”刘工追问。

“执行脑规定一个动作组【b1、b2、bn】，到达平衡态乙。”林久浩解释。

刚解释完，“这不还是要规定动作吗？我们现在从平衡态甲到平衡态乙，就是采用规定的动作呀。”还是刚才那个半秃顶的工程师发言。

“不一样，你原来的动作，小过程b是规定了平衡态，这个平衡态是你们测量后定义出来的，而多元拟脑的b平衡态是计算出来的，差别很大的。”林久浩继续解释。

“差别在哪里？”半秃顶工程师继续追问。

“至少三种，可能还有很多，第一，执行脑可以无级变化【b】过程工作，例如角度和力度，只要达到动平衡就可以执行；第二，受外力影响的时候，也可以计算出动平衡继续执行；第三，针对【b】过程，可以通过函数定义，从而形成多连续函数叠加模型。。。。。。不好意思，刘工，我好像说多了，函数模式是我自己胡思乱想的，不一定适用。”林久浩说的时候，突然发现把自己的想法也说出来了，所以立刻停止了。

“林工，你说的很好，以后我们也会考虑函数方式的，谢谢你的建议。”宁老怕林久浩退缩，先肯定了一下。

“小王，你又绕回去了，以原来的方式从平衡态甲到平衡态乙你能规定几种，你测量了几种就有几种，而这个拟脑是开放了算法，可以无级线性变化动作，理论上可以是无数种，这就是算法解放。”刘工又发话了。

“是的。”林久浩。

“另外，第二个功能是面对外力，可以重新计算动平衡，不像你做的实验，外力影响，如果产生超越机器人动平衡容忍度的偏差，你的机器人就走不下去了。”刘工。

“是的，刘工，不过，针对外力要更复杂一些。”林久浩。

“我们继续分析。”刘工。

“主动的动作产生的力，执行脑做预设态选用【b】过程组，可以实现动平衡，还有一种情况就是不可预见外力，需要判断外力，然后加入计算，或者受力反馈加入计算，快速恢复平衡。”林久浩继续。

“林工说的这个大家都明白，就是外力分可预测外力和不可预测外力，作为人，受了不可预测外力，也会被击倒，需要重新爬起。”刘工已经开始帮着林久浩解释了。

“是的，可预测外力直接加入计算就可以，例如风力阻力，支撑物运动等；不可预测外力很麻烦，需要在受力影响击倒前，用拟脑算法算出恢复平衡的动作，重回平衡。”林久浩。

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