“反向态输出我们明白了，但是，机器人怎么靠这个技术做运动？

又怎么能在运动中达到动平衡？”刘工继续发问。

“运动的过程，一定是从一个平衡态到另一个平衡态，比如机器人需要抬腿，那么抬腿这个动作会打破现有的平衡，导致合力不为0，那么你先预设抬腿这个动作，在打破合力为0态后的那个态里面，对核心元强行设定合力为0条件参数，然后重新计算，我们把它叫预设态，完成预设态合力为0计算后，才能做抬腿这个动作。”林久浩。

“林工，预设态是破坏了合力为0的态，改变条件参数可以，不过，怎么计算出预设态合力为0？”刘工紧跟着发问。

“各位领导，大家一定要记住，多元关联拟脑模型的执行脑，这是关键点，就是思维是在信息元中行走而成的，以形成闭环为终结。”林久浩加大了声音。

“执行脑？

行走？”刘工又疑惑了。

“对，反向态输出，预设态设定条件为合力为0，然后向【动平衡多元关联拟脑模型】的影子脑，发送全路径行走思维指令，然后核心信息元会向所有直接【力关联信息元】发出思维行走指令。”林久浩比刚才要严肃多了。

“影子脑是什么？”刘工继续紧跟着问道。

“当我们建立了关于动平衡的多元关联拟脑模型后，我们会对这个模型现在的状态中的力及力臂关联模型复制一个模型，所有预设态计算在复制的脑模型中执行，复制的脑模型就是动平衡脑模型的影子脑。”林久浩解释道。

“影子脑，全部复制吗？”刘工继续问。

“不是，不用全部复制，只需要复制‘力’影响的关联部分信息元就可以了。”林久浩。

“那，向所有的信息元发出行走，这是什么？”刘工问道。

“不是，是以核心元o为出发点发出，向直接【力关联信息元】行走，这个直接关联元再向它的直接【力关联信息元】行走，不走回头路，到达核心元的时候，最终会出现三种情况。”林久浩继续严肃而认真的说道。

“哪三种情况？”宁老的思维明显高于刘工，刘工高于其他工程师，其他工程师高于正在走神儿的丁琪琪。

“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。
本章未完，请翻下一页继续阅读.........