智能机器人中文课件_反应式范式.pptVIP

反应范式 概述 为什么还要研究反应范式 一定任务范围内的机器人系统，目前仍是使用反应范式来构造的； 反应范式形成了反应——慎思混合范式的基础。 反应范式来源： 来源于人们对分级范式的不满以及对生态学思想的引入 尽管不同的反应范式并不都是严格的符合生物智能的基本原理，但是也通常会模拟生物学的一些方面。 反应式范例 Rodney Brooks： 大象是不会下象棋的； 世界是自己的模型； 智能是观察着的眼睛； 复杂的行为不一定非得要复杂的控制系统； 不需要描述，不需要标定，没有复杂的计算，没有高带宽的通信； 生物学问题 泰森：每个人挨打的时候都会感到疼； 反应式行为 反应式范式 反应式范式是由行为组成的： 避障； 漫游； 跟随； 方法： 每一个行为都是一个反应智能体，从输入到输出的一个映射； 如果发生冲突进行“行为融合” 反应式行为： 不可预测 对环境的突然反应； 和内部的机制是有区别的（电子系统，计算机程序） 生物学基础 复杂的动作分解为行为，行为是独立的，但是可以并发运行； 智能体依赖于直接的动作反应模式； 感知模块只对和任务相关的事情进行感知；（面向动作的感知） 行为是独立的，但是输出可以用于很多种方式：同别的行为结合共同产生输出，或者约束其他的行为输出； 分级范式 水平分解任务 反应范式 垂直分解任务 反应范式 反应范式中行为相关的感知结构：感知是局部的、传感器可以共享以及传感器可以被行为局部混合 反应式行为 内涵： 主要内涵就是它的快速执行； 反应是机器人系统没有记忆，当然只是指那些生物学家称为纯粹的激励—响应反射的反应式行为。 反应式行为 特征 1、机器人是一种运行在小生态环境的在场智能体；（机器人是环境的一部分） 2、行为是机器人动作的构建元素，机器人整体行为是自主的；（行为是为是独立的计算实体） 3、系统仅允许局部的、行为相关的感知；（感知要以行为作为需求，如定位） 4、这些系统全部遵循了优秀的软件设计原则；（行为独立，模块独立） 5、行为的动物模型常常被引用为这些系统的基础，或这某个特定行为的基础。 系统结构的问题 如何表述行为； 如何引发行为； 多行为并发如何处理； 反应范式的典型结构 包容结构 视场结构 包容结构 最有影响力的纯粹反应范式系统 包容结构 包容结构 四个感兴趣的方面： 1、模块可以按照能力层次进行分组； 2、位于较高层次上的模块可以覆盖或者包容相邻的低层次的行为输出；（冲突） 3、避免了对内部状态的使用； 4、任务必须通过对适当的层次进行激活来完成。 包容结构的示例 机器人能够超前运动并不与任何物体碰撞的行为可以用一个单一的级别来表示，记为第0级； 机器人配置： 2个执行器驱动其前进； 4个方向的声纳传感器；前、后、左、右； 一个摄像机，用于求出光源的角度； 示例-避障 示例-避障 示例—寻找光源 示例—包容 S是一个抑制节点，用于抑制从避障行为发来的消息，当且仅当Charge模块也同时发送消息过来； Charge模块包容了避障模块，目的是为了产生一个更加高级的行为； Charge包容Avoid; Avoid 被Charge包容; 包容结构 底层结构不知道高层结构的内容； 高层结构用很低的带宽去获取底层结构信息； 几乎没有内部状态； 两种机制同等竞争： 阻止：组织一个信号被传输； 抑制：停止或者取代一个信号。 抑制 如果包容模块有输出，则取代被包容模块的输出。 阻止 如果包容模块的输出（B1）连接到另外一个模块的输出（B2），并且包容模块有输出，被包容模块的输出（B2）则被阻止。 Boadicea 包容结构 优点： 硬件重定位目标能力： 可以兼容AFSM到硬件中； 对平行结构的支持 每一层都可以独立的运行 缺点： 运行时的灵活度不高： 先验知识无法使用； 模块化的支持较差： 上层结构干扰下层结构，这样就不是独立的 包容结构—总结 基于启发式规则的设计与开发 1、详细描述任务所需要的行为； 2、将行为分解为一系列的不连接的动作； 3、分解的行为应当可以分配到传感器和执行器上； 使用小步的动作取代大步的动作； 调和缺点： 估计先验信息； 测试； 不停的修改状态； 势场方法 势场方法 受生物学的启发 响应是通过统一的模式来描述的： 向量是通过幅值（力量、刺激强度、速度等）和方向来表述； 可以用来实现动力驱动策略 生物学的启发 描述从鲨鱼和人身上发出的“力” 示例—躲避静态障碍物 5个原始的视场 排斥场的C代码 逃跑行为的C代码 势场的调和 势场和突发行为的结合 势场和突发行为的结合 势场以及其组合 路径选择 吸引场 排斥场 1吸引场+2排斥场 示例—走廊跟踪 感知与表述的结合 跟踪—避障 局部最小值 在某一个点，势场为0，却不是终点； 解决办法： 加入噪声---是机器人跳出局部最小； 使用“