- 仿生機(jī)器人
前途
首先,模仿某些昆蟲而制造出來的機(jī)器人并非簡(jiǎn)單。比如,國外有的科學(xué)家觀察發(fā)現(xiàn),螞蟻的大腦很小,視力極差,但它的導(dǎo)航能力高超:當(dāng)螞蟻發(fā)現(xiàn)食物源后回去召喚同伴時(shí),是把這一食物的映像始終存儲(chǔ)在它的大腦里,并利用大腦里的映像與眼前真實(shí)的景像相匹配的方法,循原路返回??茖W(xué)家認(rèn)為,模仿螞蟻這一功能,可使機(jī)器人在陌生的環(huán)境中具有高超的探路能力。[1]其次,過去、現(xiàn)在甚至未來,對(duì)仿生機(jī)械(器)的研究,都是多方面的,也就是既要發(fā)展模仿人的機(jī)器人,又要發(fā)展模仿其他生物的機(jī)械(器)。機(jī)器人未問世之前,人們除研究制造自動(dòng)偶人外,對(duì)機(jī)械動(dòng)物非常感興趣,如傳說諸葛亮制造木牛流馬,現(xiàn)代計(jì)算機(jī)先驅(qū)巴貝吉設(shè)計(jì)的雞與羊玩具,法國著名工程師鮑堪松制造的鳧水的鐵鴨子等,都非常有名。
在機(jī)器人向智能機(jī)器人發(fā)展的時(shí)程中,就有人提出“反對(duì)機(jī)器人必須先會(huì)思考才能做事”的觀點(diǎn),并認(rèn)為,用許多簡(jiǎn)單的機(jī)器人也可以完成復(fù)雜的任務(wù)。20世紀(jì)90年代初,美國麻省理工學(xué)院的教授布魯克斯在學(xué)生的幫助下,制造出一批蚊型機(jī)器人,取名昆蟲機(jī)器人,這些小東西的習(xí)慣和蟑螂十分相近。它們不會(huì)思考,只能按照人編制的程序動(dòng)作。
幾年前,科技工作者為圣地亞哥市動(dòng)物園制造電子機(jī)器鳥,它能模仿母兀鷹,準(zhǔn)時(shí)給小兀鷹喂食;日本和俄羅斯制造了一種電子機(jī)器蟹,能進(jìn)行深??販y(cè),采集巖樣,捕捉海底生物,進(jìn)行海下電焊等作業(yè)。美國研制出一條名叫查理的機(jī)器金槍魚,長1.32米,由2843個(gè)零件組成。通過擺動(dòng)軀體和尾巴,能像真的魚一樣游動(dòng),速度為7.2千米/小時(shí)。可以利用它在海下連續(xù)工作數(shù)個(gè)月,由它測(cè)繪海洋地圖和檢測(cè)水下污染,也可以用它來拍攝生物,因?yàn)樗7陆饦岕~惟妙惟肖。
有的科學(xué)家正在設(shè)計(jì)金槍魚潛艇,其實(shí)就是金槍魚機(jī)器人,行駛速度可達(dá)20節(jié),是名副其實(shí)的水下游動(dòng)機(jī)器。它的靈活性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)有的潛艇,幾乎可以達(dá)到水下任何區(qū)域,由人遙控,它可輕而易舉地進(jìn)入海底深處的海溝和洞穴,悄悄地溜進(jìn)敵方的港口,進(jìn)行偵察而不被發(fā)覺。作為軍用偵察和科學(xué)探索工具,其發(fā)展和應(yīng)用的前景十分廣闊。
同樣,研究制造昆蟲機(jī)器人,其前景也是非常美好的。例如,有人研制一種有彈性腿的機(jī)器昆蟲,大小只有一張信用卡的1/3左右,可以像蟋蟀一樣輕松地跳過障礙,一小時(shí)幾乎可前進(jìn)37米。這種機(jī)器昆蟲最特殊的地方是突破了牽動(dòng)關(guān)節(jié)必須加發(fā)動(dòng)機(jī)”的觀念。發(fā)明家用的新方法是:由鉛、鋯、鈦等金屬條構(gòu)成一個(gè)雙壓電晶片調(diào)節(jié)器。當(dāng)充電時(shí),調(diào)節(jié)器彎曲,充完電了它又彈回原狀,反復(fù)充電,它就成了振動(dòng)條。在振動(dòng)條上裝有昆蟲肢體,振動(dòng)條振動(dòng)就成了機(jī)器昆蟲的動(dòng)力,每次振動(dòng)都會(huì)使這種爬行昆蟲前進(jìn)2毫米。通過一只“蟲王”就可以控制一大群機(jī)器昆蟲,由它以接力形式把控制指令傳送給每個(gè)機(jī)器昆蟲。應(yīng)用這種機(jī)器昆蟲可以在戰(zhàn)場(chǎng)上完成偵察、運(yùn)送物品,或在其他星球進(jìn)行探路。
體系結(jié)構(gòu)
機(jī)器人體系結(jié)構(gòu),就是指為完成指定目標(biāo)的一個(gè)或幾個(gè)機(jī)器人在信息處理和控制邏輯方面的結(jié)構(gòu)方式。
基于功能分解的體系結(jié)構(gòu)
基于功能分解的體系結(jié)構(gòu)在人工智能上屬于傳統(tǒng)的慎思式智能,在結(jié)構(gòu)上體現(xiàn)為串行分布,在執(zhí)行方式上屬于異步執(zhí)行,即按照“感知一規(guī)劃一行動(dòng)”的模式進(jìn)行信息處理和控制實(shí)現(xiàn)。以美國國家航天局和美國國家標(biāo)準(zhǔn)局所提出的NASR人MtI〕為典型代表。這種體系結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)的功能明了.層次清晰,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。但是申行的處理方式大大延長了系統(tǒng)對(duì)外部事件的響應(yīng)時(shí)間,環(huán)境的改變導(dǎo)致必須重新規(guī)劃,從而降低了執(zhí)行效率。因此只適合在已知的結(jié)構(gòu)化環(huán)境下完成比較復(fù)雜的工作。
基于行為分解的體系結(jié)構(gòu)
基于行為分解的體系結(jié)構(gòu)在人工智能上屬于現(xiàn)代的反應(yīng)式智能,在結(jié)構(gòu)上體現(xiàn)為并行(包容)分布,在執(zhí)行方式上屬于同步執(zhí)行,即按照“感知一行動(dòng)”的模式并行進(jìn)行信息處理和控制。以麻省理工的R.A.Brooks所提出的行為分層的包容式體系結(jié)構(gòu)(SubsumptionArchitecture)和Arkin提出的基于MotorSchema的結(jié)構(gòu)為典型代表。其主要優(yōu)點(diǎn)就是執(zhí)行時(shí)間短、效率高、機(jī)動(dòng)能力強(qiáng)。但是由于缺乏整體的管理,很難適應(yīng)于各種情況。因此只適用于在沐淘環(huán)境下執(zhí)行比較簡(jiǎn)單的任務(wù)。
基于智能分布的體系結(jié)構(gòu)
基于智能分布的體系結(jié)構(gòu)在人工智能上屬于最新的分布式智能,在結(jié)構(gòu)上體現(xiàn)為分散分布,在執(zhí)行上屬于協(xié)同執(zhí)行,既可以單獨(dú)完成各自的局部問題求解,又能通過協(xié)作求解單個(gè)或多個(gè)全局問題。以基于多智能體的體系結(jié)構(gòu)為典型代表。這種體系結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是既具有“智能分布”的特點(diǎn),又有統(tǒng)一的協(xié)調(diào)機(jī)制。但是如何在各個(gè)智能體之間合理的劃分和協(xié)調(diào)仍然需要大量的研究和實(shí)踐。該體系結(jié)構(gòu)在許多大型的智能信息處理系統(tǒng)上有著廣泛的應(yīng)用。
除以上三類主要的體系結(jié)構(gòu)之外,還有一些改進(jìn)的混合式體系結(jié)構(gòu),如帶反饋環(huán)節(jié)的行為分解模式、基于分布式智能的分層體系結(jié)構(gòu)、基于功能分解的多智能體結(jié)構(gòu)等等。但是從整體上來看,它們或是在功能模塊的靈活性和擴(kuò)展性上不足,或是沒能很好的協(xié)調(diào)慎思式智能與反應(yīng)式智能,或是各層次間的交流機(jī)制不夠完善。
仿生式控制體系結(jié)構(gòu)
仿生式體系結(jié)構(gòu)的思想原理
從本質(zhì)上來講,慎思式智能、反應(yīng)式智能以及分布式智能,都是對(duì)生物控制邏輯和推理方式的一種借鑒和仿生,但由于客觀條件的限制和需求目的的局限,它們都只是從某一個(gè)角度和方向?qū)ι镏悄艿囊环N片面的、局部的模仿。本文的仿生式體系結(jié)構(gòu)就是以前述的生物控制邏輯和行為推理為基礎(chǔ),充分借鑒基于慎思式智能、反應(yīng)式智能和分布式智能等三種體系結(jié)構(gòu)思想的優(yōu)點(diǎn)與不足之處,針對(duì)目前機(jī)器人特別是未知環(huán)境下工作的移動(dòng)機(jī)器人在控制體系結(jié)構(gòu)方面所存在的缺點(diǎn)和問題,提出一種具有適應(yīng)行為與進(jìn)化能力的新的控制思想與理念。
借鑒分布式智能的思想,在控制體系結(jié)構(gòu)中引人社會(huì)式行為控制層;
借鑒生物的自適應(yīng)性思想,在控制體系結(jié)構(gòu)中實(shí)現(xiàn)本代內(nèi)的由慎思式行為層到反射式行為層的學(xué)習(xí);
借鑒生物的自進(jìn)化性思想,在控制體系結(jié)構(gòu)中實(shí)現(xiàn)多代間的由反射式行為層向本能式行為層的進(jìn)化(或退化)。
所以,仿生式體系結(jié)構(gòu)共有四個(gè)行為控制層組成,即本能式行為控制層、反射式行為控制層、慎思式行為控制層和社會(huì)式行為控制層,它們并行接收來自感知層的外部和內(nèi)部信息,各自作出邏輯判斷和反應(yīng),發(fā)出控制信息到末端執(zhí)行層,通過競(jìng)爭(zhēng)和協(xié)調(diào)來調(diào)節(jié)自身并適應(yīng)外部環(huán)境,從而按照目標(biāo)完成工作任務(wù)。
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