人类肯定不会选择伸出手臂来平衡，像跳舞似的，脑子有问题呀？傻了吧唧的，自己试试就知道了。”刘工说完还笑了，众人一起看向了丁琪琪，刘工好像也意识到了什么，立刻收起笑容，“嗯！嗯！”清了清嗓子。

    “我就经常伸手臂平衡，干嘛，说我脑子有问题呀~，还傻了吧唧的，有必要这么讽刺人嘛。”丁琪琪小声嘟囔了一声，突然发现自己说错话了，赶快补充一句：“对，一般人都是脚发力来平衡，不会像跳舞似的，虽然跳舞也可以平衡，而且还挺好看的，但是，不是所有人都能跳的好看，有些人跳的就‘傻！了！吧！唧！的’，是吧，刘工？。。。所以，他们就希望用单纯的脚部发力解决问题，只有在无法满足要求的时候，才会用跳舞，也就是伸出手臂的姿势来平衡”。

    “小丁，你说的确实是这个道理，但是，怎么听着。。。好像。。。说的又不是技术。”刘工皱着眉头看着丁琪琪，有必要报复心这么强嘛。

    “我明白了，就是怎么选择，这两种情况在4.3版本里都是符合闭环条件的闭环，都可以执行，所以在算法择优时，就采用了先到先选的方式，对吧？”三多明白了。

    “对，所以我们在测试这个部分的时候，机器人的动作都是举起左臂，恢复平衡，这样看左臂平衡的闭环先到了。”刘工。

    “所以您认为，在4.5版本里的新功能可以解决这个问题？”三多问道。

    “是的，我来推演一下，许工，如果说错了，你可以给我纠正。”刘工。

    “好的，您说。”三多。

    “我们在核心元闭环条件里面设置多个条件，拟合力条件、力条件和力臂条件，这样，在到达的符合条件的闭环里面就会带出三份参数，三份参数都符合，才可以执行。”刘工说道。

    “等一下，刘工，我们设定不是这样的，多重条件闭环中的条件设定分为几种，比您说的更灵活，功能更强大。”三多发现刘工理解有误，赶紧纠正。

    “哦，那，还是你来说吧。”刘工。

    “首先，条件不但可以设置多个，而且还可以设置为正向的执行判定条件和反向的参数收集条件。”三多讲解。

    “执行判定条件我们都知道，这个4.3版本就有了，反向参数收集条件是什么？”刘工问道。

    “反向参数收集条件，是在达成执行判定条件的闭环形成时，可以对闭环上的信息元相关参数做反向收集，可以执行计算定义收集。”三多说完，写了一个公式，其实这个公式大家都明白，只是做个例子。

    例如，设Y1为一条可执行闭环上的力和值，Y2、Y3、Y4。。。Yn。

    公式：Y=∑（上n下i）Li的绝对值，多元关联拟脑执行脑算法看到后，就会将可执行闭环上的力参数取绝对值后累加到穷尽。

    用冒泡法对【Y1、Y2、Y3、Y4。。。Yn】排序，择优。

    “执行计算定义收集是什么？”刘工接着问道。

    “收集闭环过程中路径产生的各个参数，按照规定的计算方式输出值，例如，您刚才说的力问题，综合力是由力和力臂拟合成的，综合力为0，不代表力为0。”三多回答。

    “是的。”刘工。

    “对这些力，可以做定义计算，例如，定义计算合力，但是，这个合力不为0，也不影响正向的执行条件判定，而是输出闭环的【力和】状态。”三多继续解释。

    “闭环的【力和】状态又是什么？”刘工接着问。

    “力和是参数定义呀，例如，定义计算力和，我们把所有的力可以定义为正，然后计算，得出全过程输出力和，我们就知道这个过程，机器人付出了多少力的总和。”三多答道。

    “哦，明白了，这是定义计算，就是我可以按照我的方式，来计算我想得到的参数，那么力臂也是，我定义力臂的角度差值的绝对值的和，可以得到全过程机器人动作行程的总和参数。”刘工明白了。

    “是的，我们继续刚才琪琪说的那个问题，我们可以通过条件闭环的多重条件作为辅助选择，【力臂和】综合值高代表机器人用力小动作大，【力和】综合值高代表机器人输出【力和】大而动作小。”三多。

    “明白了，我们如果把【力和】综合值高的优先级上调，把【力臂和】综合值高的优先级下调，刚才琪琪拿水桶的动作，机器人就可以选择第二种平衡态。”刘工。

    “是的，而且多重条件选择有两种方式，固定选择方式，和算法选择方式，刘工，您刚才说的优先级选择是固定选择方式。”三多。

    “哦，区别是什么？”刘工问道。

    “固定选择方式，例如，优先级设置，直接在多重条件闭环中，反向参数收集条件位置定义，所以可以在拟脑模型中直接带出选择。”三多继续解释。

    “哦，另一种呢？”刘工接着问。

    “另一种算法选择方式，更灵活的面对多种问题，例如，刚才的选择不是简单的以谁优先选择，而是在


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