仿生机器人的现状及展望
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机器人技术
仿生机器人的现状及发展
The situation and development of the bio-robot
什么是研究仿生机器人
仿生机器人是通过研究动物的生理结构、传感系统、计算结 构等特点来构造一个机器人，使其能够模仿生物或者从事生物特 点工作的机器人。
为什么要研究仿生机器人
自然界的生物经过长期与自然环境的磨合，形成了复杂的、适应各种 外界环境的高性能结构特征或者体表形态，这些结构特征或者体表形态为 仿生设计提供了包括宏观和微观的结构原型。
基于智能分布的体系结构
基于智能分布的体系结构在人工智能上属于最新的分布式智能，在 结构上体现为分散分布，在执行上属于协同执行，既可以单独完成各自 的局部问题求解，又能通过协作求解单个或多个全局问题。以基于多智 能体的体系结构为典型代表。 这种体系结构的优点是既具有“智能分布”的特点，又有统一的协调 机制。但是如何在各个智能体之间合理的划分和协调仍然需要大量的研 究和实践。该体系结构在许多大型的智能信息处理系统上有着广泛的应 用。 除以上三类主要的体系结构之外，还有一些改进的混合式体系结构， 如带反馈环节的行为分解模式、基于分布式智能的分层体系结构、基于 功能分解的多智能体结构等等。但是从整体上来看，它们或是在功能模 块的灵活性和扩展性上不足，或是没能很好的协调慎思式智能与反应式 智能，或是各层次间的交流机制不够完善。
(2) 生命的四类行为之间没有固定的区别，而是处于动态的变化。 (3) 本能式行为不是该种生命产生时便己具有，而是由反射式行为经多代的自然选择进化(或退化)而来。 (4) 反射式行为以本能式行为为基础，由生物个体经多次慎思式行为的积累才逐渐建立和形成，也可以取消和去除。 (5) 社会式行为的产生和执行虽然以生物的本能行为和反射行为为基础，但是却可以在某种程度上超越本能行为和反 射行为而具有最高的控制级别。
(1) 生命的四类行为本身没有明确的范围，而是具有模糊的界限(如图1所示)。
①本能式行为控制，是指生命生来就有的由大脑皮层以下的神经中枢参与即可完成的一种比较低级的神经活动，这种能力在生物学上称为先夭性本能 。 ②反射式行为控制，是指生物出生以后在条件反射的基础上，在大脑皮层的参与下经过一定的过程积累对直接的物理信号所形成的一种高级的神经活 动。 ③慎思式行为控制，是指具有语言中枢的高级生命体对由具体信号抽象而来的语言、文字所产生的反应，这种反应多发生在具有社会属性的高级生命 体和智能体之间。 ④社会式行为控制方式，是指具有语言中枢的高级生命体对抽象的语言、文字信号所产生的反应，这种反应多发生在具有社会属性的高级生命体之间 ，这种控制方式以抽象 的语言文字为信息载体和传递介质，以多生命体或智能体间的社会机制为协调、制约和竞争的控制策略。
仿生式控制体系结构
Example
Smart-Bird
BY FESTO
怎样研发仿生机器人
• 根据研究需求，对特定生物的特定的生物功能结构、感知系统、 计算结构等特点进行详细跟踪、记录、分析研究。 • 结合实际初步考量仿生的难度和意义，对研究进行取舍。 • 根据确定要求进行物理模型的功能性抽象 • 根据合理的物理模型进行分解，建立结构模型、数学模型等细化 模型。
机器人体系结构，就是指为完成指定目标的一个或 几个机器人在信息处理和控制逻辑方面的结构方式
1.基于功能分解的体系结构 2.基于行为分解的体系结构 3.基于智能分布的体系结构 4.仿生式控制体系结构
基于功能分解的体系结构
基于功能分解的体系结构在人工智能上属于传统的慎思式智能，在 结构上体现为串行分布，在执行方式上属于异步执行，即按照“感知—规 划—行动”的模式进行信息处理和控制实现。以美国国家航天局和美国国 家标准局所提出的NASR人MtI〕为典型代表。这种体系结构的优点是系统 的功能明了、层次清晰、实现简单。但是串行的处理方式大大延长了系 统对外部事件的响应时间，环境的改变导致必须重新规划，从而降低了 执行效率。 因此只适合在已知的结构化环境下完成比较复杂的工作。
仿生学分析
抽象理论模型
仿Βιβλιοθήκη Baidu功能实现
• 进一步细化模型，综合考虑研究内容和现有技术对已有模型进行 功能性的完善。 • 运用生物学、医学、材料学、生物力学、机械学、电子学、控制 论与信息科学等多学科技术实现仿生功能。
仿生机器人的发展
机器人正在由第三代智能机器人向第四代仿生机器人发展和迈 进。非结构化的、未知的工作环境，复杂的、精巧的、高难度的工 作任务和对于高精确度、高灵活性、高可靠性、高鲁棒性、高智能 性的目标需求是仿生机器人产生和发展的客观动力。当前仿生机器 人的研究主要集中在运动方式、执行方式、感知方式、控制方式、 信息加工处理方式、组织方式等几方面，并且已经取得了初步的成 绩。
仿生式控制体系结构
从本质上来讲，慎思式智能、反应式智能以及分布式智能，都是对生 物控制逻辑和推理方式的一种借鉴和仿生，但由于客观条件的限制和需 求目的的局限，它们都只是从某一个角度和方向对生物智能的一种片面 的、局部的模仿。仿生式体系结构就是以前述的生物控制逻辑和行为推 理为基础，充分借鉴基于慎思式智能、反应式智能和分布式智能等三种 体系结构思想的优点与不足之处，针对目前机器人特别是未知环境下工 作的移动机器人在控制体系结构方面所存在的缺点和问题，提出一种具 有适应行为与进化能力的新的控制思想与理念。
基于行为分解的体系结构
基于行为分解的体系结构在人工智能上属于现代的反应式智 能，在结构上体现为并行(包容)分布，在执行方式上属于同步执 行，即按照“感知一行动”的模式并行进行信息处理和控制。 以麻省理工的R.A.Brooks所提出的行为分层的包容式体系结构 (SubsumptionArchitecture) 和Arkin提出的基于MotorSc hema的结 构为典型代表。其主要优点就是执行时间短、效率高、机动能 力强。但是由于缺乏整体的管理，很难适应于各种情况。因此 只适用于在未知环境下执行比较简单的任务。
仿生机器人的现状及发展
The situation and development of the bio-robot
什么是研究仿生机器人
仿生机器人是通过研究动物的生理结构、传感系统、计算结 构等特点来构造一个机器人，使其能够模仿生物或者从事生物特 点工作的机器人。
为什么要研究仿生机器人
自然界的生物经过长期与自然环境的磨合，形成了复杂的、适应各种 外界环境的高性能结构特征或者体表形态，这些结构特征或者体表形态为 仿生设计提供了包括宏观和微观的结构原型。
基于智能分布的体系结构
基于智能分布的体系结构在人工智能上属于最新的分布式智能，在 结构上体现为分散分布，在执行上属于协同执行，既可以单独完成各自 的局部问题求解，又能通过协作求解单个或多个全局问题。以基于多智 能体的体系结构为典型代表。 这种体系结构的优点是既具有“智能分布”的特点，又有统一的协调 机制。但是如何在各个智能体之间合理的划分和协调仍然需要大量的研 究和实践。该体系结构在许多大型的智能信息处理系统上有着广泛的应 用。 除以上三类主要的体系结构之外，还有一些改进的混合式体系结构， 如带反馈环节的行为分解模式、基于分布式智能的分层体系结构、基于 功能分解的多智能体结构等等。但是从整体上来看，它们或是在功能模 块的灵活性和扩展性上不足，或是没能很好的协调慎思式智能与反应式 智能，或是各层次间的交流机制不够完善。
(2) 生命的四类行为之间没有固定的区别，而是处于动态的变化。 (3) 本能式行为不是该种生命产生时便己具有，而是由反射式行为经多代的自然选择进化(或退化)而来。 (4) 反射式行为以本能式行为为基础，由生物个体经多次慎思式行为的积累才逐渐建立和形成，也可以取消和去除。 (5) 社会式行为的产生和执行虽然以生物的本能行为和反射行为为基础，但是却可以在某种程度上超越本能行为和反 射行为而具有最高的控制级别。
(1) 生命的四类行为本身没有明确的范围，而是具有模糊的界限(如图1所示)。
①本能式行为控制，是指生命生来就有的由大脑皮层以下的神经中枢参与即可完成的一种比较低级的神经活动，这种能力在生物学上称为先夭性本能 。 ②反射式行为控制，是指生物出生以后在条件反射的基础上，在大脑皮层的参与下经过一定的过程积累对直接的物理信号所形成的一种高级的神经活 动。 ③慎思式行为控制，是指具有语言中枢的高级生命体对由具体信号抽象而来的语言、文字所产生的反应，这种反应多发生在具有社会属性的高级生命 体和智能体之间。 ④社会式行为控制方式，是指具有语言中枢的高级生命体对抽象的语言、文字信号所产生的反应，这种反应多发生在具有社会属性的高级生命体之间 ，这种控制方式以抽象 的语言文字为信息载体和传递介质，以多生命体或智能体间的社会机制为协调、制约和竞争的控制策略。
仿生式控制体系结构
Example
Smart-Bird
BY FESTO
怎样研发仿生机器人
• 根据研究需求，对特定生物的特定的生物功能结构、感知系统、 计算结构等特点进行详细跟踪、记录、分析研究。 • 结合实际初步考量仿生的难度和意义，对研究进行取舍。 • 根据确定要求进行物理模型的功能性抽象 • 根据合理的物理模型进行分解，建立结构模型、数学模型等细化 模型。
机器人体系结构，就是指为完成指定目标的一个或 几个机器人在信息处理和控制逻辑方面的结构方式
1.基于功能分解的体系结构 2.基于行为分解的体系结构 3.基于智能分布的体系结构 4.仿生式控制体系结构
基于功能分解的体系结构
基于功能分解的体系结构在人工智能上属于传统的慎思式智能，在 结构上体现为串行分布，在执行方式上属于异步执行，即按照“感知—规 划—行动”的模式进行信息处理和控制实现。以美国国家航天局和美国国 家标准局所提出的NASR人MtI〕为典型代表。这种体系结构的优点是系统 的功能明了、层次清晰、实现简单。但是串行的处理方式大大延长了系 统对外部事件的响应时间，环境的改变导致必须重新规划，从而降低了 执行效率。 因此只适合在已知的结构化环境下完成比较复杂的工作。
仿生学分析
抽象理论模型
仿Βιβλιοθήκη Baidu功能实现
• 进一步细化模型，综合考虑研究内容和现有技术对已有模型进行 功能性的完善。 • 运用生物学、医学、材料学、生物力学、机械学、电子学、控制 论与信息科学等多学科技术实现仿生功能。
仿生机器人的发展
机器人正在由第三代智能机器人向第四代仿生机器人发展和迈 进。非结构化的、未知的工作环境，复杂的、精巧的、高难度的工 作任务和对于高精确度、高灵活性、高可靠性、高鲁棒性、高智能 性的目标需求是仿生机器人产生和发展的客观动力。当前仿生机器 人的研究主要集中在运动方式、执行方式、感知方式、控制方式、 信息加工处理方式、组织方式等几方面，并且已经取得了初步的成 绩。
仿生式控制体系结构
从本质上来讲，慎思式智能、反应式智能以及分布式智能，都是对生 物控制逻辑和推理方式的一种借鉴和仿生，但由于客观条件的限制和需 求目的的局限，它们都只是从某一个角度和方向对生物智能的一种片面 的、局部的模仿。仿生式体系结构就是以前述的生物控制逻辑和行为推 理为基础，充分借鉴基于慎思式智能、反应式智能和分布式智能等三种 体系结构思想的优点与不足之处，针对目前机器人特别是未知环境下工 作的移动机器人在控制体系结构方面所存在的缺点和问题，提出一种具 有适应行为与进化能力的新的控制思想与理念。
基于行为分解的体系结构
基于行为分解的体系结构在人工智能上属于现代的反应式智 能，在结构上体现为并行(包容)分布，在执行方式上属于同步执 行，即按照“感知一行动”的模式并行进行信息处理和控制。 以麻省理工的R.A.Brooks所提出的行为分层的包容式体系结构 (SubsumptionArchitecture) 和Arkin提出的基于MotorSc hema的结 构为典型代表。其主要优点就是执行时间短、效率高、机动能 力强。但是由于缺乏整体的管理，很难适应于各种情况。因此 只适用于在未知环境下执行比较简单的任务。