生成一个用于信息熵计算的图标。
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控制框图生成：该控制框图体现了一种“内环速度环+外环力环”的混合力/位置策略。轨迹跟踪模块提供期望的末端执行器速度指令v...
生成一张横向的、学术风格的流程图，展示“基于区块链智能合约的自动版权收入分配流程”。流程应从左向右流动，采用简洁的矢量风...
![控制框图生成：该控制框图体现了一种“内环速度环+外环力环”的混合力/位置策略。轨迹跟踪模块提供期望的末端执行器速度指令v_pos用于切向运动，作为内环伺服的主要参考。同时，六维力/力矩传感器采集接触力数据，经过转换得到工具坐标系下的法向力F_z。该F_z经过零点偏移校准、幅值限制和二阶IIR低通滤波器以降低噪声。随后，采用卡尔曼滤波器在线分离慢变漂移b(k)，从而得到稳定的法向力反馈F_z,f。外环使用期望法向力F_z,d和F_z,f形成力误差e_f，然后通过一维二阶阻抗/导纳模型Md ẍe + Bd ẋe + Kd xe = e_f计算法向动态响应。经过两次离散积分后，得到法向速度修正v_z，从而构建v_force=[0,0,v_z,0,0,0]^T。最后，使用选择矩阵在速度层面对v_pos和v_force进行合成，得到v_cmd=Sx v_pos+Sf v_force，并以Ts=2 ms的周期发送到机器人的伺服接口执行。这使得系统能够在保持切向轨迹跟踪的同时，在工具的z方向上实现恒力接触，接触力反馈到传感器形成闭环。](/_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)
![生成一张横向的、学术风格的流程图，展示“基于区块链智能合约的自动版权收入分配流程”。流程应从左向右流动，采用简洁的矢量风格，适合学术论文插图。步骤1：左侧为“用户（被许可人/购买者）”，用人物或终端图标表示，标注为“支付（购买/租赁）”。步骤2：箭头指向“选择版权类别+单位+时长”。步骤3：进入“智能合约（版权代币合约）”，显示一个合约框，内部标注为“价格验证（每单位的销售/租赁价格）”。步骤4：费用进入合约池，标注为“已收到付款”。步骤5：合约查询“类别份额表 ownershipValues[tokenId][category]”，使用分支箭头表示多个权利人。步骤6：合约根据份额比例自动分配收入，每个权利人收到相应比例的收入，标注为“自动收入分配”。步骤7：流程终点显示“记录许可（使用权）或转移份额（所有权转移）”。在右下角添加一个小注释：“收入分配基于同一类别的版权份额比例”。整体配色方案应主要为黑、白、灰，少量蓝色或绿色用于强调“自动分配”。使用简单的字体，清晰的逻辑，以及严肃的学术风格。](/_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)