三种“数”条件:necessary condition X-scale, sufficient condition Y-size , INUS condition Z-score。 带自己的下标 。下标值范围:scale(水平) 1~5, size(垂直) 1~3,score(正交基) 1~10 。三个轴 各自的运动规律( 平移,竖划,旋转)
给出由图形算法支持的具有伺服跟随能力的变形机器人。
利用不同感觉器官发挥不同跟随能力优势的三种不同机器人关键部件:
撇开继续当前讨论的话题,看看下面的三组表达:
让所有实现了的技术概念(平移表面 面板):穿过躯壳(旋转顶面 盖板)直击心灵; 透过层层阻挡(竖划侧面 蒙板) 直接转化为生产力
necessary condition X-scale, sufficient condition Y-size , INUS condition Z-score。 带自己的下标 。下标值范围:scale(水平) 1~5, size(垂直) 1~3,score(正交基) 1~10 。三个轴 各自的运动规律( 平移,竖划,旋转)
necessary condition ( X-scale), sufficient condition ( Y-size) , INUS condition (Z-score)
1、三种条件以及各自的下标变量
每一个格子都是 一个语言文字单子词项
2、 我 (暗盒或黑盒):身体(法我<< body>>)/生理(人我 <
利用不同感觉器官发挥不同跟随能力优势的三种不同机器人关键部件:
三种语言(凝聚式/组织式/分析式)结构 分别图形化显示为 上下相翻(一语双关correlative -制约门 )双三角形,前后相继(一线牵Common -行动门)九宫格和 左右相邻( 特征composite-感知门 )六边形。
关键 能力: 三角形上下相翻(转-- 底边轴线 中枢固定 。神经系统功能),六边形左右相邻( 传--中位不变。行为能力体系),九宫格 一多互摄 (定-中心稳固。新陈代谢机能)
三角形绕固定轴(底边)上下旋转(力点为三角形的中心点), 六边形 三对中分点虚线和左右均分这个六边形的上下两个端点画出的虚线的 正交点--三个中位 完成 左右传递,九宫格阴阳两极的欠时空首尾相接“环” 为边界 (类似于不同空间层次中的速度极限)和 虚实双部两个特例的超时空重合“零”点 为中心 形成的稳固的中心点的因果影响锥。 整体表述了 伺服三个跟随功能: 力矩跟随 /位置跟随/ 速度跟随
以上讨论的是,图形算法的关键能力。 通过三种图形及其在伺服跟随中的能力方面给出了图形算法模型(作为执行机构的驱动力)。执行机构的驱动( 其物理形态 是一个 伺服电机 ) 的通用可编程序控制器
意思是:图像算法 的最后结果 是一个 “执行机构的驱动( 其物理形态 是一个 伺服电机 ) 的通用可编程序控制器”,其模型(图形算法模型)是 有三种图形分布在三种跟随能力上的一个 综合控制器用于保证执行设备按照规划路线运行
整体合起来是一个变形机器人的设计--通过 组装三种不同机器人(人形机器人/智能机器人/移动机器人)的关键部件(关键能力在不同维度运用不同时间规模-能力成熟度平面上通过不同图形变现不同伺服跟随能力)而构成的一个变形机器人
Q563、撇开继续当前讨论的话题,看看下面的三组表达:
让所有实现了的技术概念(平移表面 面板):穿过躯壳(旋转顶面 盖板)直击心灵; 透过层层阻挡(竖划侧面 蒙板) 直接转化为生产力
necessary condition X-scale, sufficient condition Y-size , INUS condition Z-score。 每个条件都带自己的下标 。下标值范围:scale(水平) 1~5, size(垂直) 1~3,score(正交基) 1~10 。三个轴 各自的运动规律( 平移,竖划,旋转)
Q567、三种语言的特点
Q568、您的理解问题比较多。 我换种方式吧。 三种语言(凝聚式/组织式/分析式)结构 分别图形化显示为 上下相翻(一语双关correlative -制约门 )双三角形,前后相继(一线牵Common -行动门)九宫格和 左右相邻( 特征composite-感知门 )六边形。 你能看出来吗?
Q569、改一下图: 九宫格 的每个格子为实线但外框加粗,九个--ABC PQR XYZ。因为每一个字母都有确定的符号逻辑意义; 六边形:六个边均为实线, 上下两个顶点形成各对称的三个边。相对的每条边的中点之间作辅助性--虚线--形成三对虚线;上下相翻的两个三角形(三条边均为实线)且底边重合-转轴。各自的中心到 重合的底边中点 有一根虚线,两者形成相反方向的力矩保持这个双三角的稳固 。
Q570、注意:“左右相邻( 特征composite-感知门 )六边形”和“上下两个顶点形成各对称的三个边” 等边六边形 左右分布 的六边 最高和最低的位置都是 点而不是边,因为 需要 “相对的每条边的中点之间作辅助性--虚线--形成三对虚线”。修改一下,并单独完善 分析式语言的所有特征 以及这些特征 背后的意思
Q571、您给出的图形还是错的。您参考一下 领域驱动设计中的六边形 (我这个六边形 就是领域六边形)
Q572、您的理解一直没跟上--尽管我很明白 这些图形(九宫格【料】/六边形【边】/三角形 【角】)什么样但您还是画对 表述也不太正确。我在换个角度说吧。
necessary condition ( X-scale), sufficient condition ( Y-size) , INUS condition (Z-score)
1、三种条件以及各自的下标变量
每一个格子都是 一个语言文字单子词项
2、 我 (暗盒或黑盒):身体(法我<< body>>)/生理(人我 <
三种语言(凝聚式/组织式/分析式)结构 分别图形化显示为 上下相翻(一语双关correlative -制约门 )双三角形,前后相继(一线牵Common -行动门)九宫格和 左右相邻( 特征composite-感知门 )六边形。
Q573、关键 能力: 三角形上下相翻(转-- 底边轴线 中枢固定 。神经系统功能),六边形左右相邻( 传--中位不变。行为能力体系),九宫格 一多互摄 (定-中心稳固。新陈代谢机能)
Q574、三角形绕固定轴(底边)上下旋转(力点为三角形的中心点), 六边形 三对中分点虚线和左右均分这个六边形的上两个端点画出的虚线的三个中位 完成 左右传递,九宫格阴阳两极的欠时空首尾相接为边界 (类似于不同空间层次中的速度极限)和 虚实双部两个特例的超时空零点 为中心 形成的稳固的中心点的因果影响锥
Q575、三角形绕固定轴(底边)上下旋转(力点为三角形的中心点), 六边形 三对中分点虚线和左右均分这个六边形的上下两个端点画出的虚线的 正交点--三个中位 完成 左右传递,九宫格阴阳两极的欠时空首尾相接“环” 为边界 (类似于不同空间层次中的速度极限)和 虚实双部两个特例的超时空重合“零”点 为中心 形成的稳固的中心点的因果影响锥。 整体表述了 伺服三个跟随功能: 力矩跟随 /位置跟随/ 速度跟随
Q576、等腰三角形(稳定平面: 角度变化--内部变化:导入导出 ),等边六边形( 固定形状, 但深度有别-- 三层嵌套--外部 变:输入输出),和 均均分布九宫格(因果影响锥。 稳固中心但最大传播速度变化且有上限-- 中心流变(因变) 外围随变(应变):插入删除 )
Q577、以上讨论的是,图形算法的关键能力。 通过三种图形及其在伺服跟随中的能力方面给出了图形算法模型(作为执行机构的驱动力)。您能给出设计文档和程序吗?或者由问题先讨论
Q578、执行机构的驱动( 其物理形态 是一个 伺服电机 ) 的通用可编程序控制器
Q579、我后面说的“执行机构的驱动( 其物理形态 是一个 伺服电机 ) 的通用可编程序控制器” 是指“以上讨论的是,图形算法的关键能力。 通过三种图形及其在伺服跟随中的能力方面给出了图形算法模型(作为执行机构的驱动力)。您能给出设计文档和程序吗?”这个设计的本质。您可以将您的设计和气门前面的讨论综合考虑,重现给出设计文档和程序
Q580、意思是:图像算法 的最后结果 是一个 “执行机构的驱动( 其物理形态 是一个 伺服电机 ) 的通用可编程序控制器”,其模型(图形算法模型)是 有三种图形分布在三种跟随能力上的一个 综合控制器用于保证执行设备按照规划路线运行
Q581、您的理解一直没跟上--尽管我很明白 这些图形(九宫格【料】/六边形【边】/三角形 【角】)什么样但您还是画对 表述也不太正确。我在换个角度说吧。
1、三种条件以及各自的下标变量
自明X-scale (block的程序表单 “法我”)九宫格/自述Y-size(source的述职报告 “”人我”Z-score) 六边形 / 描述(resource的描述文档“无我”) 三角形。 每一个格子都是 一个语言文字单子词项
2、 我 (暗盒或黑盒):身体(法我<< body>>)/生理(人我 <
利用不同感觉器官发挥不同跟随能力优势的三种不同机器人关键部件:
Q582、整体合起来是一个变形机器人的设计--通过 组装三种不同机器人(人形机器人/智能机器人/移动机器人)的关键部件(关键能力在不同维度运用不同时间规模-能力成熟度平面上通过不同图形变现不同伺服跟随能力)而构成的一个变形机器人
Q583、我刚才的思路(变形机器人或变形金刚),现在有没有很接近或者已经的实现?
Q584、问的是 在概念上,目标上和设计上 和我前面的想法很接近或者已经的实现?
Q584、请画出 六边形以及位置跟随的图形
Q585、等边六边形:六个边均为实线, 上下两个顶点连虚线形成两边对称的三个边。相对的三对边每条边的中点之间作辅助性--虚线--形成三对平行虚线。请画出这个六边形
Q586、请给出力矩跟随 和位置跟随的图形表现
Q587、请给出位置跟随、力矩跟随 和位置跟随的图形表现
Q588、请说明在动态伺服控制中位置跟随、力矩跟随 和位置跟随的详细原理,包括三种跟随如何协同
Q563、撇开继续当前讨论的话题,看看下面的三组表达:
让所有实现了的技术概念(平移表面 面板):穿过躯壳(旋转顶面 盖板)直击心灵; 透过层层阻挡(竖划侧面 蒙板) 直接转化为生产力
necessary condition X-scale, sufficient condition Y-size , INUS condition Z-score。 每个条件都带自己的下标 。下标值范围:scale(水平) 1~5, size(垂直) 1~3,score(正交基) 1~10 。三个轴 各自的运动规律( 平移,竖划,旋转)
这三组表达清晰地展示了技术概念的层次性和交互性,通过技术实现、逻辑条件、语言表达三个维度构建了一个高度抽象的表达框架。以下是对三组表达的深入解析与关联:
技术概念的三面:
路径描述:
三种逻辑条件:
三轴运动规律:
Topic
,通过Method()
方法定义技术的行为相关性。Subject
,通过Type()
范畴定义结构因果性。Theme
,通过Class()
构造定义规则相对性。Topic
、Method()
。Subject
、Type()
。Theme
、Class()
。text
技术概念(表面、核心、阻挡):
- 平移、旋转、竖划运动,转化为实际生产力。
逻辑条件(三维坐标系):
- X-scale(水平方向):必要条件。
- Y-size(垂直方向):充分条件。
- Z-score(正交基):INUS条件组合。
语言表达(语法、语义、逻辑):
- Reserved(知识图谱):语法规则,行为相关性(Topic)。
- Preserving(语义网络):意义传递,结构因果性(Subject)。
- Support(认知地图):使用逻辑,规则相对性(Theme)。
python
class ConceptLayer:
def __init__(self, name, surface, core, barrier):
self.name = name
self.surface = surface # 面板
self.core = core # 盖板
self.barrier = barrier # 蒙板
class LogicalCondition:
def __init__(self, x_scale, y_size, z_score):
self.x_scale = x_scale # 必要条件
self.y_size = y_size # 充分条件
self.z_score = z_score # INUS条件
class LanguageSupport:
def __init__(self, reserved, preserving, support):
self.reserved = reserved # 自明性
self.preserving = preserving # 照明性
self.support = support # 公明性
python
# 技术概念层
concept = ConceptLayer(
name="任务管理",
surface="任务面板",
core="资源分配器",
barrier="用户接口蒙板"
)
# 逻辑条件层
condition = LogicalCondition(
x_scale=3, # 必要条件:任务规划
y_size=2, # 充分条件:任务执行
z_score=7 # INUS条件:任务优化
)
# 语言支持层
language = LanguageSupport(
reserved="知识图谱",
preserving="语义网络",
support="认知地图"
)
# 输出
print(f"技术概念:{concept.name}, 表面:{concept.surface}, 核心:{concept.core}, 阻挡:{concept.barrier}")
print(f"逻辑条件:X={condition.x_scale}, Y={condition.y_size}, Z={condition.z_score}")
print(f"语言支持:Reserved={language.reserved}, Preserving={language.preserving}, Support={language.support}")
如有进一步探讨需求,欢迎继续讨论!
Q564、其实,上面的文字(可以被视为纯文本) 恰恰是对 三种语言 凝聚式语言/组织式语言/分析式语言的 最佳实践。您看出来了吗?
看出来了!您提到的文字确实可以被视为对凝聚式语言、组织式语言和分析式语言的最佳实践,是三种语言在理论层面和实践层面完美结合的一个案例。以下是我对这一点的深度分析和归纳:
markdown
### 技术概念
- 表面:面板,展示技术的外部功能。
- 核心:盖板,揭示技术的内部逻辑。
- 阻挡:蒙板,隐藏技术实现的细节。
### 逻辑条件
- 必要条件(X-scale):1~5,水平运动。
- 充分条件(Y-size):1~3,垂直运动。
- INUS条件(Z-score):1~10,正交基。
### 语言表达
- 自明性(reserved):通过知识图谱存储语法规则。
- 照明性(preserving):通过语义网络解析逻辑关系。
- 公明性(support):通过认知地图构造使用逻辑。
markdown
### 技术概念的层次
1. 面板(展示功能):
- 平移运动。
2. 盖板(核心逻辑):
- 旋转运动。
3. 蒙板(隐藏细节):
- 竖划运动。
### 逻辑条件的分类
1. X-scale:必要条件。
2. Y-size:充分条件。
3. Z-score:INUS条件。
python
# 映射规则
type_mapping = {
"面板": "展示功能",
"盖板": "核心逻辑",
"蒙板": "隐藏细节"
}
sense_mapping = {
"面板": "通过平移实现功能展示",
"盖板": "通过旋转揭示逻辑",
"蒙板": "通过竖划隐藏细节"
}
# 映射操作
def get_type(word):
return type_mapping.get(word, None)
def get_sense(word):
return sense_mapping.get(word, None)
# 示例
word = "面板"
print(f"{word} 的 type: {get_type(word)}")
print(f"{word} 的 sense: {get_sense(word)}")
如果还有需要进一步深化的地方,欢迎继续交流!
Q565、我们再看一次。
让所有实现了的技术概念(平移表面 面板)穿过躯壳(旋转顶面 盖板)直击心灵并透过层层阻阻碍(竖划侧面 蒙板)直接转化为生产力 necessary condition ( X-scale), sufficient condition ( Y-size) , INUS condition (Z-score)。<说明: 带自己的下标 。下标值范围:scale(水平横切切点) 1~5, size(垂直竖划埋点) 1~3,score(正交基斜插插点) 1~10 。三个轴 各自的运动规律( 平移,竖划,旋转)>
以下是对您提供的三组表达的解读和组织:
技术概念的路径:
技术转化路径:
必要条件(X-scale):
充分条件(Y-size):
INUS条件(Z-score):
自明性保留字(reserved):
Topic
。M Method()
。照明性保持字(preserving):
Subject
。T Type()
。公明性支持字(support):
Theme
。C Class()
。<<>>
:封装技术概念。< >
:对集操作。技术路径与逻辑条件:
逻辑条件与保留字:
text
技术实现路径:
- 表面:平移运动(X-scale)。
- 核心:旋转运动(Z-score)。
- 内部:竖划运动(Y-size)。
逻辑条件:
- 必要条件:X-scale → 自明性(reserved)。
- 充分条件:Y-size → 照明性(preserving)。
- INUS条件:Z-score → 公明性(support)。
保留字:
- reserved:语法规则(知识图谱)。
- preserving:意义逻辑(语义网络)。
- support:应用规则(认知地图)。
python
class TechnicalConcept:
def __init__(self, name, surface, core, barrier):
self.name = name
self.surface = surface # 平移表面
self.core = core # 旋转顶面
self.barrier = barrier # 竖划侧面
class LogicalCondition:
def __init__(self, x_scale, y_size, z_score):
self.x_scale = x_scale # 必要条件
self.y_size = y_size # 充分条件
self.z_score = z_score # INUS条件
class ReservedWords:
def __init__(self, reserved, preserving, support):
self.reserved = reserved # 自明性
self.preserving = preserving # 照明性
self.support = support # 公明性
python
# 定义技术路径
concept = TechnicalConcept(
name="任务管理",
surface="平移表面:任务界面",
core="旋转顶面:资源分配",
barrier="竖划侧面:数据接口"
)
# 定义逻辑条件
condition = LogicalCondition(
x_scale=4, # 必要条件
y_size=2, # 充分条件
z_score=7 # INUS条件
)
# 定义保留字
reserved_words = ReservedWords(
reserved="Topic: 知识图谱",
preserving="Subject: 语义网络",
support="Theme: 认知地图"
)
# 输出
print(f"技术概念:{concept.name}")
print(f"表面:{concept.surface}, 核心:{concept.core}, 阻挡:{concept.barrier}")
print(f"逻辑条件:X-scale={condition.x_scale}, Y-size={condition.y_size}, Z-score={condition.z_score}")
print(f"保留字:Reserved={reserved_words.reserved}, Preserving={reserved_words.preserving}, Support={reserved_words.support}")
三组表达的核心思想:
编程模型的价值:
如果还有进一步需要探讨的细节,欢迎继续交流!
Q566、我让您 看看 三种语言种类(凝聚式/组织式/分析式)在三段话中是如何运用的,并反推出三种语言的自己的语法,相互之间的语用关系,以及它们各自所在的不同的语义层次。得出 (凝聚式/组织式/分析式)三种语言的标准语言模板。 --这种分析方法是黑盒法,是对能作为决策者的能力要求
明白了!这是一个以语言运用为分析对象的黑盒方法,通过观察和归纳三种语言(凝聚式、组织式、分析式)在三段话中的具体表现,推导出它们各自的语法规则、相互之间的语用关系,以及它们所属的不同语义层次。最终目标是提炼出三种语言的标准语言模板,并为决策者能力提出要求。
以下是基于您的要求进行的分析和推导:
markdown
### 核心内容
- [概念1]:[简要定义]
- [概念2]:[简要定义]
- [概念3]:[简要定义]
markdown
### 结构化表达
1. [主题1]
- 子主题1.1
- 子主题1.2
2. [主题2]
- 子主题2.1
- 子主题2.2
markdown
### 映射规则
- [概念1] → [结构1]:[映射逻辑]
- [概念2] → [结构2]:[映射逻辑]
### 动态交互
- 正向映射:[规则]
- 逆向映射:[规则]
如果需要进一步深入探讨或补充,欢迎继续交流!
Q567、三种语言的特点
下面是对您给出的凝聚式语言、组织式语言和分析式语言的总结、分析与规范化建模:
markdown
### 概念构造(凝聚式语言)
- 整体Agent:[整体名称]
1. [概念词]:描述核心思想。
2. [词典词]:补充相关内容。
3. [索引词]:建立连接和引用。
markdown
### 概念构造:任务管理系统
- 整体Agent:任务管理
1. 概念词:任务(Task)。
2. 词典词:计划(Plan)、执行(Execution)、反馈(Feedback)。
3. 索引词:任务ID(Task ID)、状态(Status)、优先级(Priority)。
markdown
### 实体关系建模(组织式语言)
- 系统实体:[实体名称]
1. 数据总线(Headed):[数据内容]
2. 地址总线(Body):[定位内容]
3. 控制总线(Booting):[管理逻辑]
markdown
### 实体关系建模:任务管理系统
- 系统实体:任务
1. 数据总线:任务内容(Task Content),如“描述”“目标”。
2. 地址总线:任务位置(Task Location),如“任务ID”“分组”。
3. 控制总线:任务控制(Task Control),如“状态更新”“优先级排序”。
markdown
### 本体范畴建模(分析式语言)
- 系统范畴:[范畴名称]
1. 事件对集:描述行为和触发机制。
2. 状态对集:描述静态属性和当前状态。
3. 弧对集:描述关系和动态交互。
markdown
### 本体范畴建模:任务管理系统
- 系统范畴:任务
1. 事件对集:任务触发(Event Trigger),如“开始任务”“终止任务”。
2. 状态对集:任务属性(Task State),如“进行中”“已完成”“已暂停”。
3. 弧对集:任务关系(Task Arc),如“依赖关系”“前置关系”“后续关系”。
markdown
### 概念构造(凝聚式语言)
- 整体Agent:[整体名称]
1. 概念词:[核心概念]
2. 词典词:[相关词条]
3. 索引词:[连接点]
markdown
### 实体关系建模(组织式语言)
- 系统实体:[实体名称]
1. 数据总线:[数据内容]
2. 地址总线:[定位内容]
3. 控制总线:[管理逻辑]
markdown
### 本体范畴建模(分析式语言)
- 系统范畴:[范畴名称]
1. 事件对集:[行为和触发]
2. 状态对集:[静态属性]
3. 弧对集:[关系和交互]
如需进一步探讨,欢迎继续交流!
Q568、您的理解问题比较多。 我换种方式吧。 三种语言(凝聚式/组织式/分析式)结构 分别图形化显示为 上下相翻(一语双关correlative -制约门 )双三角形,前后相继(一线牵Common -行动门)九宫格和 左右相邻( 特征composite-感知门 )六边形。 你能看出来吗?
感谢您的进一步澄清!结合您的描述,我能够理解三种语言的结构特征以及它们之间的图形化表示。这些几何结构不仅体现了三种语言的特性,还揭示了它们的相互关系和功能分工。以下是我的解读与分析:
text
▲ ▲
/ \ / \
/ \ / \
--- 中心内容 ---
\ / \ /
\ / \ /
▼ ▼
上下翻转的双三角形,表示内容与上下文的双向制约
text
┌───┬───┬───┐
│ A │ B │ C │
├───┼───┼───┤
│ D │ E │ F │
├───┼───┼───┤
│ G │ H │ I │
└───┴───┴───┘
中心格E为核心主题,其余格子围绕中心格构建层次结构
text
○──○
/ \
○──○──○
\ /
○──○
六边形的顶点表示特征单元,左右相邻形成动态交互关系
markdown
### 概念构造
- 核心概念:[核心内容]
- 上下文关联:[补充内容]
- 关联关系:[连接点]
markdown
### 逻辑组织
1. 中心主题:[核心内容]
2. 辅助层次:
- 第一层:[内容1]
- 第二层:[内容2]
- 第三层:[内容3]
markdown
### 动态解析
1. 特征单元:[特征1],[特征2],[特征3]
2. 动态交互:
- [特征1] ↔ [特征2]
- [特征2] ↔ [特征3]
- [特征3] ↔ [特征1]
如果需要进一步探讨,欢迎继续交流!
Q569、改一下图: 九宫格 的每个格子为实线但外框加粗,九个--ABC PQR XYZ。因为每一个字母都有确定的符号逻辑意义; 六边形:六个边均为实线, 上下两个顶点形成各对称的三个边。相对的每条边的中点之间作辅助性--虚线--形成三对虚线;上下相翻的两个三角形(三条边均为实线)且底边重合-转轴。各自的中心到 重合的底边中点 有一根虚线,两者形成相反方向的力矩保持这个双三角的稳固 。
以下是根据您的要求对图形结构的修改与描述:
text
┌───┬───┬───┐
│ A │ B │ C │
├───┼───┼───┤
│ P │ Q │ R │
├───┼───┼───┤
│ X │ Y │ Z │
└───┴───┴───┘
text
○──────○
/ \
○───虚线───○───○
\ /
○──────○
text
▲
/ \
/ \
/ \
/_______\
\ /
\ /
\ /
▼
虚线从每个三角形的中心指向底边中点,形成力矩平衡
如果您需要进一步细化某些方面的关系或意义,可以继续补充!
Q570、注意:“左右相邻( 特征composite-感知门 )六边形”和“上下两个顶点形成各对称的三个边” 等边六边形 左右分布 的六边 最高和最低的位置都是 点而不是边,因为 需要 “相对的每条边的中点之间作辅助性--虚线--形成三对虚线”。修改一下,并单独完善 分析式语言的所有特征 以及这些特征 背后的意思
明白了!根据您的补充,六边形需要调整为等边六边形,其中最高和最低位置是顶点,而不是边。这是为了满足“相对边的中点之间形成三对辅助虚线”的需求。以下是修改和完善的分析式语言的图形描述及其特征与含义。
等边六边形:
辅助虚线:
逻辑关系:
text
○
/ \
○───○
/ \
○───虚线───○
\ /
○
六个顶点:代表六种核心特征单元。
六条边:连接顶点,表示特征之间的直接作用关系。
三对虚线:对边中点之间的隐含联系。
事件(event):
状态(state):
弧(arc):
逻辑(logic):
空间(space):
时间(time):
顶点/特征 | 描述 | 对应功能 |
---|---|---|
事件(event) | 行为单元,描述触发条件 | 动态引擎,触发器 |
状态(state) | 静态单元,描述当前属性 | 系统的瞬时快照,支持逻辑推理 |
弧(arc) | 描述动态交互的关系 | 建立特征之间的联系 |
逻辑(logic) | 决定规则或约束 | 确保系统按规则运作 |
空间(space) | 分布特征,描述布局 | 定义系统的物理或抽象范围 |
时间(time) | 时间维度,描述变化顺序 | 确保动态过程的时序一致性 |
动态交互:
多维解析:
动态平衡:
markdown
### 动态解析:六边形结构
1. 核心特征:
- 事件(event):[描述触发条件]
- 状态(state):[描述静态属性]
- 弧(arc):[描述动态交互]
- 逻辑(logic):[描述规则或约束]
- 空间(space):[描述布局分布]
- 时间(time):[描述时间序列]
2. 关系表示:
- 实线关系:
- [特征A] ↔ [特征B]
- [特征C] ↔ [特征D]
- 虚线关系:
- [对边中点A] ↔ [对边中点B]
六边形结构的改进:
分析式语言的特征:
功能与意义:
如果需要更进一步的探讨或补充,欢迎随时提出!
Q571、您给出的图形还是错的。您参考一下 领域驱动设计中的六边形 (我这个六边形 就是领域六边形)
感谢您的指正!如果您提到的六边形是**领域驱动设计(DDD)**中的六边形架构(Hexagonal Architecture,或称为"端口与适配器"架构),那么我会结合其核心思想重新调整和完善您所描述的分析式语言的图形及其特征。以下是基于领域六边形的重新设计与分析:
等边六边形:
辅助虚线:
领域六边形核心逻辑:
text
○
/ \
○─── ───○
| \ / |
| ○ |
| / \ |
○─── ───○
\ /
○
六边形的六个顶点代表分析式语言的六个关键特征:
端口:
适配器:
核心逻辑:
六边形特征 | DDD六边形对应 | 功能 |
---|---|---|
事件(Event) | 输入端口 | 捕获触发条件和行为输入 |
状态(State) | 输出端口 | 提供系统当前的静态信息 |
弧(Arc) | 内部关系 | 连接领域模型中的交互 |
逻辑(Logic) | 核心逻辑 | 定义领域规则与约束 |
空间(Space) | 数据适配器 | 映射外部布局到内部模型 |
时间(Time) | 时间序列适配器 | 保证系统的动态行为与时间相关性 |
python
class HexagonalLanguage:
def __init__(self):
self.features = {
"event": None, # 事件:输入
"state": None, # 状态:输出
"arc": None, # 弧:交互关系
"logic": None, # 逻辑:规则
"space": None, # 空间:布局
"time": None # 时间:动态序列
}
self.relations = [] # 特征之间的直接关系(实线)
self.balance = [] # 特征之间的隐含平衡关系(虚线)
def add_feature(self, key, value):
if key in self.features:
self.features[key] = value
def add_relation(self, feature1, feature2):
self.relations.append((feature1, feature2))
def add_balance(self, midpoint1, midpoint2):
self.balance.append((midpoint1, midpoint2))
python
# 创建六边形语言实例
hex_lang = HexagonalLanguage()
# 定义特征
hex_lang.add_feature("event", "任务触发")
hex_lang.add_feature("state", "任务状态")
hex_lang.add_feature("arc", "任务依赖关系")
hex_lang.add_feature("logic", "任务优先级规则")
hex_lang.add_feature("space", "任务分布")
hex_lang.add_feature("time", "任务时间序列")
# 定义直接关系(实线)
hex_lang.add_relation("event", "state")
hex_lang.add_relation("arc", "logic")
# 定义隐含平衡关系(虚线)
hex_lang.add_balance("event-state midpoint", "arc-logic midpoint")
六边形的特征完善:
分析式语言的特性:
领域驱动设计的映射:
如果需要进一步调整或补充,欢迎继续深入探讨!
Q572、您的理解一直没跟上--尽管我很明白 这些图形(九宫格【料】/六边形【边】/三角形 【角】)什么样但您还是画对 表述也不太正确。我在换个角度说吧。
necessary condition ( X-scale), sufficient condition ( Y-size) , INUS condition (Z-score)
1、三种条件以及各自的下标变量
每一个格子都是 一个语言文字单子词项
2、 我 (暗盒或黑盒):身体(法我<< body>>)/生理(人我 <
感谢您的进一步说明和角度调整!现在让我基于您提供的内容重新整理思路,将九宫格(料)、六边形(边)和三角形(角)与 necessary condition(X-scale)、sufficient condition(Y-size) 和 INUS condition(Z-score) 关联起来,同时明确对应的图形意义和概念逻辑。
以下是对您的内容进行精确分析、组织和表述:
。Ctrl
控制九宫格中格子的激活状态。
。Alt
控制六边形结构的切换或激活。
。Shift
控制双三角形的辅助线和力矩平衡。Ctrl
(九宫格):
Alt
(六边形):
Shift
(双三角形):
Ctrl
+ Alt
:
Alt
+ Shift
:
Ctrl
+ Shift
:
。
。
。text
┌───┬───┬───┐
│ A │ B │ C │
├───┼───┼───┤
│ P │ Q │ R │
├───┼───┼───┤
│ X │ Y │ Z │
└───┴───┴───┘
text
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○
/ \
○─── ───○
| \ / |
| ○ |
| / \ |
○─── ───○
\ /
○
text
▲
/ \
/ \
/ \
/_______\
\ /
\ /
\ /
▼
条件与图形的对应:
按键与条件的关联:
Ctrl
控制必要条件(九宫格)。Alt
控制充分条件(六边形)。Shift
控制INUS条件(双三角形)。逻辑体系的完整性:
如果还有需要深入探讨的地方,请随时提出!
Q573、关键 能力: 三角形上下相翻(转-- 底边轴线 中枢固定 。神经系统功能),六边形左右相邻( 传--中位不变。行为能力体系),九宫格 一多互摄 (定-中心稳固。新陈代谢机能)
感谢进一步澄清,这里是基于您提供的关键能力重新组织和分析内容的总结和表达:
关键能力 | 几何结构 | 核心能力 | 功能 | 隐喻 |
---|---|---|---|---|
转 | 三角形 | 神经系统功能 | 双向信息流的动态平衡 | 输入输出的动态调节 |
传 | 六边形 | 行为能力体系 | 逻辑关系的动态交互 | 行为的协调与逻辑传递 |
定 | 九宫格 | 新陈代谢机能 | 数据解析与逻辑的静态组织 | 基础逻辑的分布与层次化结构 |
markdown
### 神经系统功能(转)
- 上三角:外部感知
- 输入信号:[描述]
- 下三角:内部反应
- 输出信号:[描述]
- 底边:中枢轴线
- 功能:动态平衡调节
markdown
### 行为能力体系(传)
- 顶点:
1. 事件(Event)
2. 状态(State)
3. 弧(Arc)
4. 逻辑(Logic)
5. 空间(Space)
6. 时间(Time)
- 中位:
- 功能:逻辑交互的平衡点
- 边:
- 实线:逻辑关系
- 虚线:隐含平衡
markdown
### 新陈代谢机能(定)
- 中心格:核心逻辑
- 功能:稳定系统
- 周围格子:
- 数据单元:[描述]
- 功能:数据解析与消化
markdown
### 系统整合模板
1. 神经系统功能(转)
- 输入信号:[描述]
- 输出信号:[描述]
- 中枢轴线:[描述]
2. 行为能力体系(传)
- 顶点特征:[列表]
- 边关系:
- 实线:[描述]
- 虚线:[描述]
- 中位平衡:[描述]
3. 新陈代谢机能(定)
- 中心逻辑:[描述]
- 数据单元:[描述]
- 功能:稳定解析
关键能力的本质:
几何结构的隐喻:
如果还有需要更深入的地方,可以进一步交流!
Q574、三角形绕固定轴(底边)上下旋转(力点为三角形的中心点), 六边形 三对中分点虚线和左右均分这个六边形的上两个端点画出的虚线的三个中位 完成 左右传递,九宫格阴阳两极的欠时空首尾相接为边界 (类似于不同空间层次中的速度极限)和 虚实双部两个特例的超时空零点 为中心 形成的稳固的中心点的因果影响锥
根据您的描述,这是一个更高层次的系统动态模型,用三角形、六边形和九宫格分别表示动态调节、逻辑传递和因果稳定性的关系。以下是重新整理和分析后的模型描述,以及对这些几何结构的功能和意义的解读:
markdown
### 神经系统功能
- 输入(上三角):[描述输入信号]
- 输出(下三角):[描述输出信号]
- 中枢轴线(底边):[描述动态调节]
- 力点(中心点):[描述调节方向]
markdown
### 行为能力体系
- 顶点:
1. 事件(Event)
2. 状态(State)
3. 弧(Arc)
4. 逻辑(Logic)
5. 空间(Space)
6. 时间(Time)
- 中位点:
- 功能:左右传递的平衡点
- 边:
- 实线:逻辑关系
- 虚线:隐含平衡
markdown
### 新陈代谢机能
- 中心点:因果锥的顶点
- 功能:限制动态范围
- 阴阳两极:
- 功能:构成因果的外界边界
- 九宫格分布:
- 数据单元:[描述每个格子内容]
三角形、六边形和九宫格的功能定位:
锥形因果模型的意义:
如果还有进一步需要细化的内容,欢迎继续探讨!
Q575、三角形绕固定轴(底边)上下旋转(力点为三角形的中心点), 六边形 三对中分点虚线和左右均分这个六边形的上下两个端点画出的虚线的 正交点--三个中位 完成 左右传递,九宫格阴阳两极的欠时空首尾相接“环” 为边界 (类似于不同空间层次中的速度极限)和 虚实双部两个特例的超时空重合“零”点 为中心 形成的稳固的中心点的因果影响锥。 整体表述了 伺服三个跟随功能: 力矩跟随 /位置跟随/ 速度跟随
明白了,以下是基于您的描述对系统的结构和功能进行的精确解读与表述,特别是对力矩跟随、位置跟随、速度跟随三个伺服功能,以及三角形、六边形和九宫格的动态关系和逻辑展开。
markdown
### 力矩跟随:三角形
- 上三角:输入信号(感知)
- 下三角:输出信号(反应)
- 底边:中枢轴线,固定旋转范围
- 中心点:力点,动态调节的核心
markdown
### 位置跟随:六边形
- 六个顶点:逻辑特征单元
1. 事件(Event)
2. 状态(State)
3. 弧(Arc)
4. 逻辑(Logic)
5. 空间(Space)
6. 时间(Time)
- 三对对边虚线:隐含的动态平衡
- 三个中位点:逻辑传递的平衡点
markdown
### 速度跟随:九宫格
- 中心点:因果锥顶点,“零”点
- 环状边界:阴阳两极首尾相接的速度极限
- 九个格子:逻辑分布单元
- 数据单元:[描述每个格子内容]
伺服功能的分工与协同:
整体结构的动态平衡:
隐喻与功能映射:
如需进一步细化或扩展,欢迎继续交流!
Q576、等腰三角形(稳定平面: 角度变化--内部变化:导入导出 ),等边六边形( 固定形状, 但深度有别-- 三层嵌套--外部 变:输入输出),和 均均分布九宫格(因果影响锥。 稳固中心但最大传播速度变化且有上限-- 中心流变(因变) 外围随变(应变):插入删除 )
根据您的描述,以下是对三种几何结构(等腰三角形、等边六边形、九宫格)在结构特征、动态行为以及其在系统中的功能逻辑上的完整分析与表述:
几何结构 | 动态行为 | 功能 | 隐喻 |
---|---|---|---|
等腰三角形 | 角度变化反映内部变化 | 稳定平面,调节输入与输出 | 神经系统功能:信号的动态调节 |
等边六边形 | 深度有别,表示外部逻辑变化 | 固定形状,完成输入输出的逻辑传递 | 行为能力体系:多层次逻辑交互 |
九宫格 | 中心流变、外围随变,速度调节 | 因果锥的扩展与逻辑的动态调整 | 新陈代谢机能:逻辑的稳定扩展 |
markdown
### 等腰三角形(动态调节与力矩跟随)
- 上顶点:输入信号(感知)
- 下顶点:输出信号(反应)
- 底边:固定轴线,提供旋转支点
- 中心点:力点,调节动态平衡
markdown
### 等边六边形(逻辑传递与位置跟随)
- 顶点特征:
1. 事件(Event)
2. 状态(State)
3. 弧(Arc)
4. 逻辑(Logic)
5. 空间(Space)
6. 时间(Time)
- 三层嵌套:
- 外层:外部交互逻辑
- 中层:中间层次关系
- 核心:核心逻辑
- 虚线正交点:动态位置平衡
markdown
### 九宫格(因果锥与速度跟随)
- 中心点:虚实双部重合的“零”点,因果锥核心
- 环状边界:速度极限
- 格子分布:
- 数据单元:[描述每个格子内容]
- 动态调整:支持插入与删除
三种几何结构的功能对比:
伺服功能的完整性:
隐喻与功能映射:
如果需要进一步细化某些方面的关系或模板,请继续讨论!
Q577、以上讨论的是,图形算法的关键能力。 通过三种图形及其在伺服跟随中的能力方面给出了图形算法模型(作为执行机构的驱动力)。您能给出设计文档和程序吗?或者由问题先讨论
我可以基于以上讨论,为图形算法模型的设计文档和程序提供完整的实现框架。以下是设计文档和实现的计划,供您参考。如果在设计逻辑或程序实现中存在疑问,我们可以进一步讨论。
模块 | 功能描述 | 输入 | 输出 |
---|---|---|---|
三角形模块 | 实现动态平衡与输入输出调节 | 角度变化、力点位置 | 调整后的信号输出 |
六边形模块 | 实现逻辑传递与多层次动态交互 | 边界变化、逻辑层次 | 更新后的逻辑关系 |
九宫格模块 | 实现因果逻辑扩展与速度限制 | 中心点、边界条件 | 稳定后的逻辑扩展 |
伺服控制模块 | 综合调节输入信号、逻辑关系和速度反馈 | 输入信号 | 输出调整结果 |
可视化模块 | 实时显示图形的动态变化 | 各模块状态 | 动态图形 |
matplotlib
:动态图形可视化。numpy
:几何计算和矩阵操作。scipy
:伺服控制的动态优化。python
# 导入库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 力矩跟随:三角形模块
class TorqueFollowing:
def __init__(self, base_length):
self.base_length = base_length # 底边长度
self.angle = 0 # 初始角度
def adjust(self, input_signal):
# 根据输入信号调整角度
self.angle += input_signal
self.angle = max(min(self.angle, 90), -90) # 限制角度范围
def get_output(self):
return self.angle
# 位置跟随:六边形模块
class PositionFollowing:
def __init__(self):
self.layers = [[], [], []] # 三层嵌套
def update_positions(self, logic_input):
# 动态调整逻辑单元位置
for layer in range(len(self.layers)):
self.layers[layer] = logic_input[layer]
def get_logic_state(self):
return self.layers
# 速度跟随:九宫格模块
class SpeedFollowing:
def __init__(self):
self.center = [0, 0] # 中心点
self.boundary_speed = 1.0 # 初始速度上限
def adjust_speed(self, speed_input):
# 调整中心点与速度限制
self.boundary_speed += speed_input
self.boundary_speed = max(0.1, self.boundary_speed) # 限制速度下限
def get_speed_state(self):
return self.boundary_speed
# 主控制器
class ServoController:
def __init__(self):
self.torque = TorqueFollowing(base_length=10)
self.position = PositionFollowing()
self.speed = SpeedFollowing()
def update(self, input_signal, logic_input, speed_input):
self.torque.adjust(input_signal)
self.position.update_positions(logic_input)
self.speed.adjust_speed(speed_input)
def get_state(self):
return {
"torque": self.torque.get_output(),
"position": self.position.get_logic_state(),
"speed": self.speed.get_speed_state(),
}
# 测试程序
if __name__ == "__main__":
controller = ServoController()
# 示例输入
input_signal = 10 # 角度调整
logic_input = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # 逻辑输入
speed_input = 0.2 # 速度调整
controller.update(input_signal, logic_input, speed_input)
state = controller.get_state()
print("系统状态:", state)
matplotlib
动态展示三角形、六边形和九宫格的实时状态。如果您对某些部分有疑问或需要进一步完善的内容,请随时指出!
Q578、执行机构的驱动( 其物理形态 是一个 伺服电机 ) 的通用可编程序控制器
以下是一个设计**伺服电机通用可编程序控制器(PLC)**的方案和实现示例,重点是实现通用性和可编程控制,适用于各种执行机构驱动的需求。
输入模块:
控制模块:
输出模块:
通信模块:
程序编程模块:
位置控制器:
速度控制器:
力矩控制器:
模块 | 功能描述 | 输入 | 输出 |
---|---|---|---|
输入模块 | 接收目标值和传感器反馈信号 | 控制信号、传感器数据 | 控制器输入信号 |
位置控制模块 | 实现精确的角度或位置调整 | 目标位置、当前位置 | 调整后的速度或力矩 |
速度控制模块 | 实现动态的转速调整 | 目标速度、当前速度 | 调整后的 PWM 信号 |
力矩控制模块 | 根据负载调整输出力矩 | 电流反馈 | 调整后的力矩输出 |
通信模块 | 支持远程数据传输和动态配置 | 用户输入 | 配置参数、状态反馈 |
程序编程模块 | 提供用户友好的逻辑编程接口 | 用户脚本 | 动态逻辑控制 |
numpy
:用于实现 PID 算法。pyserial
:用于通信(如 Modbus RTU)。gpiozero
(或其他硬件库):用于控制 PWM 信号。python
import time
import numpy as np
# PID 控制器类
class PIDController:
def __init__(self, kp, ki, kd):
self.kp = kp # 比例增益
self.ki = ki # 积分增益
self.kd = kd # 微分增益
self.previous_error = 0
self.integral = 0
def compute(self, setpoint, actual_value, dt):
# 计算误差
error = setpoint - actual_value
self.integral += error * dt
derivative = (error - self.previous_error) / dt
self.previous_error = error
# PID 输出
output = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative
return output
# 通用伺服控制器类
class ServoController:
def __init__(self):
self.position_pid = PIDController(kp=1.0, ki=0.1, kd=0.01)
self.speed_pid = PIDController(kp=0.5, ki=0.05, kd=0.005)
self.torque_pid = PIDController(kp=0.3, ki=0.03, kd=0.003)
def position_control(self, target_position, current_position, dt):
return self.position_pid.compute(target_position, current_position, dt)
def speed_control(self, target_speed, current_speed, dt):
return self.speed_pid.compute(target_speed, current_speed, dt)
def torque_control(self, target_torque, current_torque, dt):
return self.torque_pid.compute(target_torque, current_torque, dt)
# 模拟伺服电机运行
if __name__ == "__main__":
controller = ServoController()
# 示例目标值
target_position = 100
target_speed = 50
target_torque = 10
# 初始状态
current_position = 0
current_speed = 0
current_torque = 0
dt = 0.1 # 时间步长
for _ in range(100): # 模拟 100 次迭代
# 控制计算
position_output = controller.position_control(target_position, current_position, dt)
speed_output = controller.speed_control(target_speed, current_speed, dt)
torque_output = controller.torque_control(target_torque, current_torque, dt)
# 模拟状态变化
current_position += position_output * dt
current_speed += speed_output * dt
current_torque += torque_output * dt
# 输出状态
print(f"Position: {current_position:.2f}, Speed: {current_speed:.2f}, Torque: {current_torque:.2f}")
time.sleep(dt)
特点:
扩展:
PyQt
或 Tkinter
)。如需进一步完善或调整,欢迎讨论具体细节!
Q579、我后面说的“执行机构的驱动( 其物理形态 是一个 伺服电机 ) 的通用可编程序控制器” 是指“以上讨论的是,图形算法的关键能力。 通过三种图形及其在伺服跟随中的能力方面给出了图形算法模型(作为执行机构的驱动力)。您能给出设计文档和程序吗?”这个设计的本质。您可以将您的设计和气门前面的讨论综合考虑,重现给出设计文档和程序
好的,以下是结合之前讨论的图形算法关键能力(等腰三角形、等边六边形、九宫格)与伺服电机驱动控制器的设计,重新组织后的设计文档和程序实现。这将以伺服电机为物理执行机构,通过三种图形及其伺服跟随功能(力矩、位置、速度)构建一个完整的通用可编程序控制器,作为驱动算法模型的核心。
三角形模块(力矩跟随):
六边形模块(位置跟随):
九宫格模块(速度跟随):
numpy
:用于几何计算和矩阵操作。matplotlib
:动态可视化。pyserial
:支持通信(如Modbus协议)。python
import numpy as np
# 三角形模块:力矩跟随
class TriangleTorque:
def __init__(self, base_length):
self.base_length = base_length
self.angle = 0 # 初始角度
self.center = [0, 0] # 力点位置
def adjust_torque(self, input_signal):
# 根据输入信号调整角度
self.angle += input_signal
self.angle = max(min(self.angle, 90), -90) # 限制角度范围
def get_state(self):
return {"angle": self.angle, "center": self.center}
# 六边形模块:位置跟随
class HexagonPosition:
def __init__(self):
self.layers = [[], [], []] # 三层嵌套逻辑单元
self.middle_points = [[0, 0], [0, 0], [0, 0]] # 虚线正交点
def update_positions(self, logic_input):
# 动态调整逻辑位置
self.layers = logic_input
def get_state(self):
return {"layers": self.layers, "middle_points": self.middle_points}
# 九宫格模块:速度跟随
class GridSpeed:
def __init__(self):
self.center = [0, 0] # 中心点
self.boundary_speed = 1.0 # 初始速度
def adjust_speed(self, speed_input):
# 调整速度范围
self.boundary_speed += speed_input
self.boundary_speed = max(0.1, self.boundary_speed)
def get_state(self):
return {"center": self.center, "boundary_speed": self.boundary_speed}
# 伺服控制器
class ServoController:
def __init__(self):
self.triangle = TriangleTorque(base_length=10)
self.hexagon = HexagonPosition()
self.grid = GridSpeed()
def update(self, torque_input, logic_input, speed_input):
self.triangle.adjust_torque(torque_input)
self.hexagon.update_positions(logic_input)
self.grid.adjust_speed(speed_input)
def get_state(self):
return {
"torque": self.triangle.get_state(),
"position": self.hexagon.get_state(),
"speed": self.grid.get_state(),
}
# 测试程序
if __name__ == "__main__":
controller = ServoController()
# 示例输入
torque_input = 10 # 力矩调整
logic_input = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # 逻辑单元位置
speed_input = 0.5 # 速度调整
controller.update(torque_input, logic_input, speed_input)
state = controller.get_state()
print("系统状态:", state)
matplotlib
实时展示三种图形的动态变化。如果还有具体需求或需要进一步优化的地方,欢迎继续讨论!
Q580、意思是:图像算法 的最后结果 是一个 “执行机构的驱动( 其物理形态 是一个 伺服电机 ) 的通用可编程序控制器”,其模型(图形算法模型)是 有三种图形分布在三种跟随能力上的一个 综合控制器用于保证执行设备按照规划路线运行
明白了,以下是对图形算法模型作为执行机构驱动的通用可编程序控制器的完整分析与实现。模型的核心是三种几何图形(等腰三角形、等边六边形、九宫格)分别对应伺服电机的力矩跟随、位置跟随和速度跟随三种能力,并通过综合控制器协调三者,保证执行设备按照规划路线运行。
三角形:力矩跟随
六边形:位置跟随
九宫格:速度跟随
numpy
:几何运算与矩阵操作。matplotlib
:图形可视化。pyserial
:用于与伺服电机通信。python
import numpy as np
# 三角形模块:力矩跟随
class TriangleModule:
def __init__(self):
self.angle = 0 # 角度
self.center = [0, 0] # 力点位置
def update(self, input_signal):
# 根据输入信号调整角度
self.angle += input_signal
self.angle = max(min(self.angle, 90), -90) # 限制角度范围
return self.angle
# 六边形模块:位置跟随
class HexagonModule:
def __init__(self):
self.layers = [[], [], []] # 三层嵌套逻辑单元
self.middle_points = [[0, 0], [0, 0], [0, 0]] # 虚线正交点
def update(self, logic_input):
# 动态调整位置
self.layers = logic_input
return self.layers
# 九宫格模块:速度跟随
class GridModule:
def __init__(self):
self.center = [0, 0] # 中心点
self.speed_limit = 1.0 # 初始速度限制
def update(self, speed_input):
# 调整速度限制
self.speed_limit += speed_input
self.speed_limit = max(0.1, self.speed_limit) # 限制最小速度
return self.speed_limit
# 综合控制器
class ServoController:
def __init__(self):
self.triangle = TriangleModule()
self.hexagon = HexagonModule()
self.grid = GridModule()
def update(self, torque_input, position_input, speed_input):
# 更新力矩、位置和速度
torque_state = self.triangle.update(torque_input)
position_state = self.hexagon.update(position_input)
speed_state = self.grid.update(speed_input)
return {
"torque": torque_state,
"position": position_state,
"speed": speed_state,
}
# 测试程序
if __name__ == "__main__":
controller = ServoController()
# 示例输入
torque_input = 5 # 力矩调整
position_input = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # 逻辑单元输入
speed_input = 0.2 # 速度调整
for step in range(10): # 模拟 10 个时间步长
state = controller.update(torque_input, position_input, speed_input)
print(f"Step {step + 1} - State: {state}")
torque_input
:调整三角形角度的力矩输入。position_input
:六边形的逻辑位置输入。speed_input
:九宫格的速度调整输入。torque
:力矩状态。position
:位置状态。speed
:速度状态。pyserial
)与伺服电机硬件通信。matplotlib
,实时展示三种图形的状态。如果还有其他需求或需要进一步优化,欢迎讨论!
Q581、您的理解一直没跟上--尽管我很明白 这些图形(九宫格【料】/六边形【边】/三角形 【角】)什么样但您还是画对 表述也不太正确。我在换个角度说吧。
1、三种条件以及各自的下标变量
自明X-scale (block的程序表单 “法我”)九宫格/自述Y-size(source的述职报告 “”人我”Z-score) 六边形 / 描述(resource的描述文档“无我”) 三角形。 每一个格子都是 一个语言文字单子词项
2、 我 (暗盒或黑盒):身体(法我<< body>>)/生理(人我 <
利用不同感觉器官发挥不同跟随能力优势的三种不同机器人关键部件:
以下是基于三种关键机器人部件及其对应的几何结构模型(等腰三角形、等边六边形、等距九宫格)在机器人不同类型中的应用设计文档。每种机器人类型对应一种跟随能力,通过其关键部件结合几何算法模型实现力矩、位置和速度的智能控制与优化。
numpy
:几何运算与矩阵操作。matplotlib
:动态可视化。pyserial
:与执行机构通信。python
# 力矩控制器:等腰三角形
class TorqueController:
def __init__(self):
self.angle = 0 # 初始角度
self.force_point = [0, 0] # 力点位置
def adjust_torque(self, input_signal):
# 调整角度
self.angle += input_signal
self.angle = max(min(self.angle, 90), -90) # 限制范围
return {"angle": self.angle, "force_point": self.force_point}
# 位置控制器:等边六边形
class PositionController:
def __init__(self):
self.layers = [[], [], []] # 三层嵌套
self.middle_points = [[0, 0], [0, 0], [0, 0]] # 中位点
def adjust_position(self, logic_input):
# 更新位置
self.layers = logic_input
return {"layers": self.layers, "middle_points": self.middle_points}
# 速度控制器:等距九宫格
class SpeedController:
def __init__(self):
self.speed_limit = 1.0 # 初始速度
self.center = [0, 0] # 中心点
def adjust_speed(self, speed_input):
# 更新速度
self.speed_limit += speed_input
self.speed_limit = max(0.1, self.speed_limit) # 限制速度
return {"speed_limit": self.speed_limit, "center": self.center}
# 综合控制器
class MultiSenseController:
def __init__(self):
self.torque_controller = TorqueController()
self.position_controller = PositionController()
self.speed_controller = SpeedController()
def update(self, torque_input, position_input, speed_input):
torque_state = self.torque_controller.adjust_torque(torque_input)
position_state = self.position_controller.adjust_position(position_input)
speed_state = self.speed_controller.adjust_speed(speed_input)
return {
"torque_state": torque_state,
"position_state": position_state,
"speed_state": speed_state,
}
# 测试程序
if __name__ == "__main__":
controller = MultiSenseController()
# 示例输入
torque_input = 5
position_input = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
speed_input = 0.2
for step in range(10):
state = controller.update(torque_input, position_input, speed_input)
print(f"Step {step + 1}: {state}")
如果需要进一步优化或扩展某些功能,请继续讨论!
Q582、整体合起来是一个变形机器人的设计--通过 组装三种不同机器人(人形机器人/智能机器人/移动机器人)的关键部件(关键能力在不同维度运用不同时间规模-能力成熟度平面上通过不同图形变现不同伺服跟随能力)而构成的一个变形机器人
核心伺服模块:
多形态集成模块:
协同控制模块:
传感器与通信模块:
模块 | 输入 | 输出 |
---|---|---|
力矩控制模块 | 力矩传感器数据、动态信号 | 调整后的力矩状态 |
位置控制模块 | 视觉输入数据、逻辑分布信息 | 更新的逻辑位置 |
速度控制模块 | 速度传感器数据、动态范围限制 | 调整后的速度状态 |
协同控制模块 | 三种伺服模块状态、规划任务 | 动态协调后的控制信号 |
传感器与通信模块 | 力矩、视觉、速度传感器数据 | 实时反馈与优化控制参数 |
numpy
:几何运算与矩阵操作。matplotlib
:动态可视化。pyserial
:支持与执行机构的通信。python
# 力矩控制模块
class TorqueController:
def __init__(self):
self.angle = 0
def update(self, input_signal):
self.angle += input_signal
self.angle = max(min(self.angle, 90), -90) # 限制角度范围
return self.angle
# 位置控制模块
class PositionController:
def __init__(self):
self.position_state = [[0, 0], [0, 0], [0, 0]] # 三层嵌套逻辑单元
def update(self, input_logic):
self.position_state = input_logic
return self.position_state
# 速度控制模块
class SpeedController:
def __init__(self):
self.speed_limit = 1.0
def update(self, speed_input):
self.speed_limit += speed_input
self.speed_limit = max(0.1, self.speed_limit)
return self.speed_limit
# 综合控制器
class TransformableRobotController:
def __init__(self):
self.torque_controller = TorqueController()
self.position_controller = PositionController()
self.speed_controller = SpeedController()
def update(self, torque_input, position_input, speed_input):
torque_state = self.torque_controller.update(torque_input)
position_state = self.position_controller.update(position_input)
speed_state = self.speed_controller.update(speed_input)
return {
"Torque State": torque_state,
"Position State": position_state,
"Speed State": speed_state
}
# 测试程序
if __name__ == "__main__":
controller = TransformableRobotController()
# 示例输入
torque_input = 10
position_input = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
speed_input = 0.5
for step in range(5):
state = controller.update(torque_input, position_input, speed_input)
print(f"Step {step + 1}: {state}")
如需进一步完善或扩展,请继续讨论!
Q583、我刚才的思路(变形机器人或变形金刚),现在有没有很接近或者已经的实现?
近年来,变形机器人领域取得了显著进展,多个项目的实现与您的思路有相似之处。以下是一些相关案例:
微型变形超构机器人(Metabot):上海交通大学刘清坤副教授与美国康奈尔大学团队合作,研发了一种尺寸小于1毫米的微型变形机器人。该机器人基于超材料设计,能够通过电化学驱动在100毫秒内实现40%的面积变化,并可重构为多种形状,执行定向行走等多种运动模式。
腾讯新闻
J-deite RIDE:由日本Brave Robotics株式会社、Astratec株式会社和三精株式会社联合研发的可供人乘坐的变形机器人。该机器人长约4.2米,重约1.7吨,能够在人形和车形之间转换,既可载人双足步行,也可像汽车一样在道路上行驶。
成都同城买卖
多运动模式可变形机器人(M4):加州理工学院、喷气推进实验室和美国东北大学联合研发的M4机器人,重约6千克,具备八种运动姿态,包括飞行、滚动、爬行、下蹲、平衡、翻滚、侦查和局部操作。其轮子可变形为无人机的螺旋桨,实现复杂地形的跨越。
腾讯新闻
这些案例表明,变形机器人技术正在逐步从概念走向现实。虽然目前的实现形式可能与您的设想存在差异,但随着技术的不断发展,未来有望出现更接近您思路的变形机器人。
Q584、我问的是 在概念上,目标上和设计上 和我前面的想法很接近或者已经的实现?
在概念、目标和设计上,与您提出的**变形机器人(通过三种图形算法和伺服能力实现多种形态变换的综合控制器)**相接近或部分实现的现有研究和项目包括以下几个方向:
以下项目在多形态变换和伺服控制能力方面,与您的设计思路具有一定的概念相似性:
NASA’s Shape-Morphing Robots:
日本的J-deite RIDE:
M4 (Multi-Modal Mobility Morphobot):
以下研究目标与您的机器人设计目标——通过感知、逻辑和动态行为的协同,形成多功能、多模式的智能机器人——十分接近:
波士顿动力(Boston Dynamics)机器人:
瑞士ETH的ANYmal:
以下研究的设计方法或架构与您的变形机器人有一定的相似性:
软体机器人设计(Soft Robotics):
领域驱动设计(Hexagonal Architecture in Robotics):
DARPA的变形机器人项目:
协同控制:
图形算法的智能驱动:
多形态机器人切换的智能规划:
参考软体机器人或模块化机器人项目:
结合领域驱动设计与控制算法:
构建协同控制的智能规划系统:
如需进一步探讨具体实现细节或技术方案,欢迎继续交流!
Q584、请画出 六边形以及位置跟随的图形
Hexagon with Virtual and Auxiliary Lines
这是修正后的六边形图,展示了以下特性:
这幅图反映了六边形在伺服控制中的“位置跟随”功能,通过中点的虚线和对称结构表现逻辑传递与动态调整的能力。如果需要进一步调整或增加细节,请继续提出!
Q585、等边六边形:六个边均为实线, 上下两个顶点连虚线形成两边对称的三个边。相对的三对边每条边的中点之间作辅助性--虚线--形成三对平行虚线。请画出这个六边形
Hexagon with Virtual and Auxiliary Lines
这幅图展示了按照您的描述绘制的等边六边形,具有以下特征:
这个图形可用于表现六边形在伺服控制中的位置跟随能力。请告诉我是否需要进一步修改或添加内容!
Q586、请给出力矩跟随 和位置跟随的图形表现
Position Following (Hexagon)
这里是力矩跟随(Torque Following)和位置跟随(Position Following)的图形表现:
力矩跟随(Torque Following - Triangle):
位置跟随(Position Following - Hexagon):
请告诉我是否需要进一步修改或添加细节!
”Q587、请给出位置跟随、力矩跟随 和位置跟随的图形表现
这里是三种伺服跟随能力的图形表现:
力矩跟随(Torque Following - Triangle):
位置跟随(Position Following - Hexagon):
速度跟随(Speed Following - Grid):
这些图形分别体现了伺服电机的三种关键能力。若需进一步调整或添加解释,请继续提出!
Q588、请说明在动态伺服控制中位置跟随、力矩跟随 和位置跟随的详细原理,包括三种跟随如何协同
在动态伺服控制中,位置跟随、力矩跟随和速度跟随的详细原理及三者协同的机制如下:
三种跟随能力分别承担不同的功能,通过协同机制共同完成复杂任务:
动态输入信号的分配:
协同调整:
整合输出:
假设一个变形机器人在复杂地形中行走,以下是三种能力的协同控制流程:
如果需要进一步细化某个模块或流程,请继续讨论!