生成資訊熵計算的圖示。
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控制方塊圖生成：此控制方塊圖體現了一種「內速度迴路 + 外力迴路」的混合力-位置策略。軌跡追蹤模組提供期望的末端執行器速...
生成一張橫向的、學術風格的流程圖，闡述「基於區塊鏈智能合約的自動版權收入分配流程」。流程應從左至右，採用簡潔的向量風格，...
![控制方塊圖生成：此控制方塊圖體現了一種「內速度迴路 + 外力迴路」的混合力-位置策略。軌跡追蹤模組提供期望的末端執行器速度指令 v_pos 用於切向運動，作為內部伺服迴路的主要參考。同時，一個六維力/力矩感測器獲取接觸力數據，該數據被轉換以獲得工具坐標系中的法向力 F_z。此 F_z 經過零點偏移校準、幅度限制和二階 IIR 低通濾波器以降低噪聲。隨後，採用卡爾曼濾波器來線上分離緩慢變化的漂移 b(k)，從而產生穩定的法向力反饋 F_z,f。外迴路使用期望的法向力 F_z,d 和 F_z,f 來形成力誤差 e_f，然後由一維二階阻抗/導納模型 Md ẍe + Bd ẋe + Kd xe = e_f 來計算法向動態響應。經過兩次離散積分後，獲得法向速度校正 v_z，從而構建 v_force=[0,0,v_z,0,0,0]^T。最後，使用一個選擇矩陣在速度層級合成 v_pos 和 v_force，產生 v_cmd=Sx v_pos+Sf v_force，並以 Ts=2 毫秒的週期發送到機器人的伺服介面執行。這使得系統能夠保持切向軌跡追蹤，同時在工具的 z 方向上實現恆力接觸，接觸力反饋到感測器以形成閉環。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FnrWr7bcSgTx3io5vTHtCEbW9dOGillkF%2F6ccf7919-6bf8-42a8-a1d1-69fdda6790ea%2Ffb9bb477-79a1-47c5-9b60-f8f4c1815f9d.png&w=3840&q=75)
![生成一張橫向的、學術風格的流程圖，闡述「基於區塊鏈智能合約的自動版權收入分配流程」。流程應從左至右，採用簡潔的向量風格，適用於學術論文插圖。步驟 1：左側為「用戶（被授權人/買方）」，以人物或終端圖標表示，標記為「付款（購買/租賃）」。步驟 2：箭頭指向「選擇版權類別 + 單位 + 時長」。步驟 3：進入「智能合約（版權代幣合約）」，顯示合約框，內部標記為「價格驗證（銷售/租賃單價）」。步驟 4：費用進入合約池，標記為「已收到付款」。步驟 5：合約查詢「類別份額表 ownershipValues[tokenId][category]」，使用分支箭頭表示多個權利人。步驟 6：合約根據份額比例自動分配收入，每個權利人收到相應比例的收入，標記為「自動收入分配」。步驟 7：流程終點顯示「記錄授權（使用權）或轉讓份額（所有權轉讓）」。在右下角添加小註釋：「收入分配基於相同類別的版權份額比例」。整體配色方案應主要為黑、白、灰，少量藍色或綠色用於強調「自動分配」。使用簡單字體、清晰邏輯和嚴肅的學術風格。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FjCoJNRkBELSfVC6rdUMC1o25GaZyLLZz%2F8ad3fd3f-1d13-4d84-8ccd-240e1364b1bb%2Fa301b08e-23a3-476a-ab44-a97c0f2edf58.png&w=3840&q=75)