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我们继续吧，影响核心重心条件组，举例就可以了，我们不讨论细节。”刘工的思路很清晰，他今天不是给林久浩普及机器人知识的，而是要得到自己需要的信息。

“哦，知道了，我还是不太明白你们的技术。

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我感觉这里不应该把分布的动力部件及力臂加进去，而是在多元关联拟脑的象限里，加入力信息元，各种带角度距离的力信息元，因为这些力是影响核心重心的关联信息元。”林久浩一直在思考。

“为什么只有力，那些分布的动力部件和力臂驱动器不是也影响核心重心吗？

怎么关联？”刘工陷在以前的思维里。

“不是，动力部件及力臂驱动器在平衡的时候也存在，所以，不是直接影响核心信息元的关联元。”林久浩思索着说道。

“什么意思？

‘动力部件及力臂驱动器在平衡的时候也存在’这是什么意思？”刘工问道。

“就是机器人处于平衡态的时候，这些力部件也存在，所以，这些动力部件不是直接影响核心信息元的关联元。”林久浩考虑清楚了讲解道。

“当然存在，这些动力部件就是分布在机器人各个部位的驱动部件，那什么是关联元，你说说。

。”刘工疑惑的说道。

“应该是力，核心信息元的关联元应该是各种作用力，因为只有关联元为力的时候，这些力的计算才能得出合力为0的条件。”林久浩肯定地说道。

“哦。

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我明白了。”刘工的理解非常快，继续说道：“是力，而这些【力】的【生我】关联元才是各个分【动力部件】”。

“刘工，我觉得应该是这样，而且这些力不只是动力部件产生的，也有条件变化而产生的外力，这些外力需要你们的力反馈器之类的感应器，这些力即使没有，也要设为0值的信息元，关联到多元关联动态模型中。”林久浩说道。

“这些力是怎么分类的，我看到你们的多元关联拟脑是按照，我生我克之类的分类，而我们对力的理解是方向角度大小，所以我们做的力在三维坐标系象限里面是按照方位分类。”刘工。

“多元的生克是一种分类方法，适用于思维空间的你脑计算，在感知空间坐标中一般不使用生克原理，而直接用方向分类。

不过，我们要理解一个概念，思维空间就越需要按照生克增减分类的。

例如这些力，有些是外力有些是内部生成的动力，所以在拟脑模型中，更高级的拟脑部分，是按照生克分类的，这并不影响感知空间坐标。

例如，机器人驱动部分的动力部件及力臂驱动器就在对应的‘力信息元’的‘生我象限’。”林久浩解释道。

“林工，你的意思是多元关联拟脑模型中的三维坐标系类型很多是吗？

怎么区别这些类型，在哪里定义？”刘工继续问。

“每一个信息元的核心信息存储单元，都有一个标识集合，在这个存储区域里，有专门为存储三维坐标系类型的特定位置，一个标识就可以，不过，我们刚才说的思维空间和感知空间，在信息元关联关系中，直接定义了两类坐标。”林久浩继续解释。

“哦，看到了，你刚才定义信息元的时候确实有，还有很多关联信息元，每一个关联信息元都有两个坐标，一个是思维空间坐标，一个是感知空间坐标，还有都条件参数，还有。

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对了，标识只是表明坐标系吗？”刘工继续问。

“标识可以有很多，例如，标识坐标系类型，标识信息元类型等。

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作用很多，这一点以后可以讲解。”林久浩。

“知道了，思维空间和感知空间是在直接关联位置定义的。”刘工看似明白。

“是的，多元关联拟脑还提供的信息元定义方式，信息象限与方向象限是叠加，所以在我们动平衡拟脑中，也可以直接采用这种叠加方式。”林久浩继续解释。

“叠加方式，什么是叠加方式？”刘工不明白。

“大家看我们多元关联拟脑信息元定义，其中，思维空间针对象限是按照分区标识的，信息元分在哪个分区，那么这个信息元就属于那个象限，而这种象限定义是用于思维行走，大家再看同一个象限，信息元的角度角度距离定义，这里可以把八个方向象限全部写进去，也就是在思维象限中的任何一个象限内，可以表示八个象限所有的方向，这是感知空间的坐标。”林久浩。

“哦，看到了，也就是我们可以把各个方向的力，写进多元关联信息元定义中的一个象限，虽然这些力在多元关联模型中的一个象限，但是信息元定义距离角度角度，其实已经表示了所有的方向。”刘工明白了。

“是的，多元关联拟脑模型现有版本已经有这些功能了，具体应用还是要看实际情况，而且信息元的类型也很丰富。”林久浩。
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