Rabbit 插件教学分享

admin · 发表于 2014-10-6 10:01:20

本帖最后由 Jessesn 于 2014-10-7 17:52 编辑
陆续有网友问及 Rabbit 插件的教学，很抱歉的是我也一直没有用过这个插件，我偶然找到一篇台湾 June-Hao Hou 老师发表在其Blogspot上的一篇简介文章，由于大陆地区无法访问，所以转载过来供大家参考。
原文名称：兔子與 L-System
原文网址：http://prototypingideas.blogspot.jp/2012/12/l-system.html

Grasshopper 的 Rabbit 是专门处理细胞自动机(Cellular Automata; CA)和 L-System (Lindenmayer System)的套件。本文将介绍 Rabbit 跑 L-System 的例子。
测试环境：Rhino 4 SR9 + Grasshopper 0.9.0014 + Rabbit 0.3.1
本文不意图对 L-System 做详细解说，如果对 L-System 观念不熟，建议请先参阅 Wikipedia 的介绍 (中文介绍请点击这里) 。此外，也务必阅读、收藏经典著作 The Algorithmic Beauty of Plants，作者之一就是 Lindenmayer！
回到 Rabbit 套件，当中处理 L-System 的有三个元件，这里介绍常用的两个：
LSystem

此元件根据初始状态(A)和规则(PR)产生 L-System 符号字符串。
输入参数有：
· A (Axiom): 定义初始状态。
· PR (Production Rules): 定义规则。
· n (Number of Generations): 迭代次数。
输出值为：
· W (Word): 生成的最终符号字符串（一般只需用这个回传值）。
· LW (List of Words): 所有迭代过程所产生的字符串。
· LS (LSystem Object): 回传完整的 LSystem 物件。
Turtle

承袭自 Logo 语言的绘图乌龟，此元件将 LSystem 符号字符串转换为线条。
会用忍者龟当元件图示，大概可以猜到 Rabbit 作者的年纪吧（笑）。
输入参数：
· S (Source String): 规则字符串。
· L (Step Length): 步伐长度。
· dL (Step Length Scale): 步伐长度缩放比例。
· A (Angle): 角度。
· dA (Angle Scale): 角度缩放比例。（尚未作用）
· O (Initial Position and Orientation): 初始位置与方位。
· TS (Tube Settings): 管状形体设定。
输出值为：
· E (Edges): 依据规则生成的线条。
· V (Vertices): 依据规则生成的点（透过符号J）。
· T (Tube geometry): 管状形体。
· P (Turtle Orientation Planes): 乌龟的工作面。
· S (Section profiles): 剖面线。
而在 Rabbit 里可用的 Axiom 和 Production Rules 规则符号包括：
· F 往前一步 L(步伐长度) 同时画线
· f 往前一步 L(步伐长度) 但不画线
· + 左转 A(预设角度) 度
· - 右转 A(预设角度) 度
· \ 左倾 A(预设角度) 度
· / 右倾 A(预设角度) 度
· ^ 上仰 A(预设角度) 度
· & 下俯 A(预设角度) 度
· | 回转 180 度
· J 插入一个点(Vertex)
· “ 目前长度乘上 dL(长度缩放)
· ! 目前粗细乘上 dT(粗细缩放)
· [ 开始分支(储存乌龟方位)
· ] 结束分支(恢复乌龟方位)
· A/B/C/D.. 符号运算用的变量
其中左转(turn left)、右转(turn right)、左倾(roll left)、右倾(roll right)、上仰(pitch up)、下俯(pitch down)分别对应到三轴的旋转，故可生成三维的 L-System。要留意这些旋转都是相对的，四次右转90度会回到原来位置。此外，Turtle 元件虽然有 dA 参数，文件中却没有提到相对应的规则符号，经与作者联系后得知目前版本尚未实作 dA，预计下一版会提供。
Rabbit 所附的范例清楚展示了各种不同的可能性，包括生成规则(PR)和长度、角度、工作面的变化：

一般 L-System 初学者会对 X, Y, A, B 之类的变量都会感到困惑，不知何时该用、以及怎么用。变量只有在生成符号字符串时有作用，在绘图上则没有实质作用。
若不使用变量， L-System 的变化比较有限，只有 F 可供置换，所产生的图形也相对较为规则，如：
Axiom: F
Rule: F = F[-F]F

使用变量后，则可定义更复杂的置换规则：
Axiom: F
Rules: F = F[-XF]F, X = F[X]

甚至分支型态的多样化：
Axiom: F
Rules: F = F[-XF]YF, X = F[X], Y = [+FY]