Abstract ：

为了探讨动机在环境认知中所起作用,模仿生物环境认知行为,以学习自动机为框架,提出一种结合内在动机理论的移动机器人环境认知模型(CM-LA).该模型以访问次数及访问时间间隔共同定义内在动机,并以操作条件反射原理描述外在动机的影响.同时,所设计的动作选择机制可以使机器人根据已有的环境认知对新增障碍物进行有效避让.实验结果表明,所提出模型能够在两种动机的驱使下对环境进行有效的自主认知,并提高机器人在未知环境中的探索效率,搜索到的路径长度较短,且具有一定的环境自适应能力.

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操作条件反射 环境认知 移动机器人 认知计算 内在动机

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以学习自动机为数学模型,结合斯金纳操作条件反射,建立一种人工感知运动系统,称为感知运动自动机(SMA).该系统包括感知状态集合、动作集合、感知运动取向性映射集合等9部分.系统引入好奇心和取向性概念,设计具有主动学习环境的内发动机机制,定义并分析了取向性学习过程,证明了系统熵的收敛性.通过模拟斯金纳鸽子实验表明了系统的可行性和有效性,仿真结果表明系统具有较好的自学习和自组织特性,同时稳定性较高.

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学习自动机 操作条件反射 内发动机 感知运动系统

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针对两轮机器人运动平衡控制问题,为其建立起一种人工感知运动系统TWR-SMS(Two-wheeled robot sensorimotor system),使机器人在与环境的接触过程中可以通过学习自主掌握运动平衡技能.感知运动系统的认知系统以学习自动机为数学模型,引入好奇心和取向性概念,设计了能够主动探索环境以及主动学习环境的内发动机机制.实验结果证明内发动机机制的引入不仅提高了机器人的自学习和自组织特性,同时能够有效避免小概率事件的发生,稳定性较高.与传统线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)控制方法的对比实验表明系统具有更好的鲁棒性.

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自平衡控制 内发动机机制 感知运动系统 两轮机器人

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一种具有内发动机机制的感知运动系统认知及其学习方法属于智能机器人技术领域。系统认知模型以学习自动机为基础，包括感知状态集合、动作集合、取向性映射集合、好奇心、取向函数、取向性学习矩阵、状态转移函数以及知识熵等十部分。模型首先感知系统当前状态；依据内发动机机制选择动作；执行动作，状态发生转移；计算取向函数的值；更新“感知 运动”映射；重复以上过程，直至知识熵达到极小或学习时间大于终止时间。本发明引入具有主动学习环境的内发动机机制，不仅使系统具有较强的自学习和自组织能力，同时能够有效避免具有破坏性的小概率事件的发生，提高了系统的稳定性，为建立具有认知发育能力的机器人提供了有力基础。

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针对两轮机器人的平衡控制问题,在学习自动机理论的框架中,提出一种基于操作条件反射学习自动机的仿生学习模型.该模型引入认知学习单元和取向单元,分别用来实现操作行为学习和指导系统进化的方向.模拟两轮自平衡机器人的平衡控制仿真实验表明,该学习模型具有可行性和有效性,能使机器人自主学会平衡控制技能,并使其具有高度的自适应能力.

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机器人平衡控制 仿生 操作条件反射 学习自动机

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操作性条件反射是动物学习的一种基本的机制,它表示所有的动物,从微生物到人类都是通过操作性条件反射来指导学习的.介绍了一种新的概率自动机,称作斯金纳自动机,它是形成操作性条件反射的一种心理学模型.通过热力学过程来模仿动物的学习过程,并且从蒙特卡罗方法以及Metropolis算法,和模拟退火算法中提出了斯金纳算法.在特定条件下,证明了斯金纳自动机是便利的、ε-最优的、最优的以及操作概率会以概率1收缩到一个稳定的根.斯金纳自动机使机器可以像动物一样自主地学习.

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学习自动机 操作性条件反射 波尔兹曼分布 操作性学习 模拟退火算法

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本文将操作反射条件自动机应用于六足机器人未知环境探索的仿生行为中，构建了六足机器人的自主趋光操作条件反射模型。针对自动机操作概率学习中概率溢出以及总概率和不为1的问题，对自动机的学习机制加以改进并证明了改进后的学习算法能使总操作概率和恒等于1。仿真实验结果表明：基于改进的操作条件反射自动机，机器人可学会自主趋光行为，具备自学习的能力。同时将学习算法应用于六足机器人的物理对象模型中，机器人趋光实验结果表明，基于改进的操作条件发射的机器人具备了自主趋光的能力。

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学习自动机 未知环境探索 仿生学习 操作条件反射 六足机器人

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未知环境探索 学习自动机 仿生学习 操作条件反射 六足机器人

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针对未知环境下移动机器人路径规划问题,以操作条件反射学习机制为基础,根据模糊推理系统和学习自动机的原理,提出一种应用于移动机器人导航的混合学习策略.运用仿生的自组织学习方法,通过不断与外界未知环境交互从而使机器人具有自学习和自适应的功能.仿真结果表明,该方法能使机器人学会避障和目标导航任务,与传统的人工势场法相比,能有效地克服局部极小和振荡情况.

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操作条件反射 模糊推理系统 学习自动机 路径规划 混合学习策略

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提出了基于操作条件反射的仿生自主学习方法，设计了操作条件反射自动机（OCM）的认知模型．与原来的学习自动机相比，该模型增加了状态取向单元，利用“反应一强化”的学习机理，来模拟自然界生物的“随机应变性”．设计了OCM的递归学习算法，用于模拟生物的操作条件反射机制，使其具有仿生的自组织功能，包括自学习和自适应功能．通过模拟Skinner鸽子实验和倒立摆平衡控制实验，验证了该模型具有一定的仿生自主学习能力，可用于描述、模拟和设计各种自组织系统．

Keyword ：

仿生 自组织 操作条件反射自动机 自主学习

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