Поведенческая робототехника

Поведенческая робототехника ( BBR ) или поведенческая робототехника — это подход в робототехнике , который фокусируется на роботах, способных демонстрировать сложное поведение, несмотря на небольшое внутреннее изменчивое состояние, для моделирования своего непосредственного окружения, в основном постепенно корректируя свои действия посредством сенсомоторных связей.

Принципы

Поведенческая робототехника отличается от традиционного искусственного интеллекта тем, что использует биологические системы в качестве модели. Классический искусственный интеллект обычно использует набор шагов для решения проблем, он следует пути, основанному на внутренних представлениях событий по сравнению с подходом, основанным на поведении. Вместо того, чтобы использовать предустановленные вычисления для решения ситуации, поведенческая робототехника полагается на адаптивность. Это достижение позволило поведенческой робототехнике стать обычным явлением в исследованиях и сборе данных. [1]

Большинство систем, основанных на поведении, также являются реактивными , что означает, что им не нужно программировать, как выглядит стул или по какой поверхности движется робот. Вместо этого вся информация собирается из входных данных датчиков робота. Робот использует эту информацию, чтобы постепенно корректировать свои действия в соответствии с изменениями в непосредственной среде.

Роботы на основе поведения (BBR) обычно демонстрируют больше биологических действий, чем их коллеги, требующие большого объема вычислений , которые очень преднамеренны в своих действиях. BBR часто совершает ошибки, повторяет действия и выглядит сбитым с толку, но также может демонстрировать антропоморфное качество упорства. Сравнения между BBR и насекомыми часто встречаются из-за этих действий. BBR иногда считаются примерами слабого искусственного интеллекта , хотя некоторые утверждают, что они являются моделями всего интеллекта. [2]

Функции

Большинство роботов на основе поведения запрограммированы с базовым набором функций для начала работы. Им дается поведенческий репертуар для работы, диктующий, какое поведение использовать и когда, избегание препятствий и зарядка батареи могут обеспечить основу, чтобы помочь роботам учиться и добиваться успеха. Вместо того, чтобы строить модели мира, роботы на основе поведения просто реагируют на окружающую среду и проблемы в этой среде. Они опираются на внутренние знания, полученные из их прошлого опыта, в сочетании со своим базовым поведением для решения проблем. [1] [3]

История

Школа роботов, основанных на поведении, во многом обязана работе, проделанной в 1980-х годах в Массачусетском технологическом институте Родни Бруксом , который вместе со студентами и коллегами построил серию колесных и шагающих роботов, используя архитектуру подчинения . Статьи Брукса, часто написанные с беззаботными названиями, такими как « Планирование — это всего лишь способ избежать выяснения того, что делать дальше », антропоморфные качества его роботов и относительно низкая стоимость разработки таких роботов популяризировали подход, основанный на поведении.

Работа Брукса строится — случайно или нет — на двух предыдущих вехах в подходе, основанном на поведении. В 1950-х годах В. Грей Уолтер , английский ученый с опытом в неврологических исследованиях, построил пару роботов на основе вакуумных ламп , которые были выставлены на Фестивале Британии 1951 года и которые имели простые, но эффективные системы управления, основанные на поведении.

Вторая веха — книга Валентино Брайтенберга 1984 года « Транспортные средства — эксперименты в синтетической психологии » (MIT Press). Он описывает ряд мысленных экспериментов, демонстрирующих, как простые проводные сенсорно-моторные связи могут приводить к некоторым сложным на первый взгляд формам поведения, таким как страх и любовь.

Более поздняя работа в BBR принадлежит сообществу робототехники BEAM , которое основывалось на работе Марка Тилдена . Тилден был вдохновлен сокращением вычислительной мощности, необходимой для шагающих механизмов, из экспериментов Брукса (которые использовали один микроконтроллер для каждой ноги), и еще больше снизил вычислительные требования до уровня логических микросхем, транзисторной электроники и аналоговой схемы .

Другое направление развития включает в себя расширение робототехники, основанной на поведении, на команды из нескольких роботов. [4] Основное внимание в этой работе уделяется разработке простых универсальных механизмов, которые приводят к скоординированному групповому поведению, как неявному, так и явному.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab "Робототехника, основанная на поведении" (PDF) .
  2. ^ Брукс, Родни А. (1991). «Интеллект без представления». Искусственный интеллект . 47 (1–3): 139–159. CiteSeerX 10.1.1.308.6537 . doi :10.1016/0004-3702(91)90053-M. S2CID  207507849. 
  3. ^ Бирк, Андреас. «Робототехника, основанная на поведении, ее сфера применения и перспективы» (PDF) .
  4. ^ Паркер, Линн Э. (1995). «О проектировании команд из нескольких роботов на основе поведения». Advanced Robotics . 10 (6): 547–78. CiteSeerX 10.1.1.14.5759 . doi :10.1163/156855396X00228. 

Дальнейшее чтение

  • Джонс, Джозеф Л. (2004). Программирование роботов: практическое руководство по поведенческой робототехнике . ISBN 978-0-07-142778-4.
  • Аркин, Рональд К. (1998). Поведенческая робототехника . ISBN 9780262011655.
  • Система обучения и координации поведения роботов Skilligent (коммерческий продукт)
  • TAO (Think As One) — архитектура на основе поведения для нескольких (и одного) роботов (коммерческий продукт)
  • Поведение роботов BEAM (на BEAM Wiki)
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Робототехника_на_основе_поведения&oldid=1200541866"