仿生機器人

　　前途

　　首先，模仿某些昆蟲而制造出來的機器人并非簡單。比如，國外有的科學家觀察發(fā)現，螞蟻的大腦很小，視力極差，但它的導航能力高超：當螞蟻發(fā)現食物源后回去召喚同伴時，是把這一食物的映像始終存儲在它的大腦里，并利用大腦里的映像與眼前真實的景像相匹配的方法，循原路返回。科學家認為，模仿螞蟻這一功能，可使機器人在陌生的環(huán)境中具有高超的探路能力。[1]其次，過去、現在甚至未來，對仿生機械（器）的研究，都是多方面的，也就是既要發(fā)展模仿人的機器人，又要發(fā)展模仿其他生物的機械（器）。機器人未問世之前，人們除研究制造自動偶人外，對機械動物非常感興趣，如傳說諸葛亮制造木牛流馬，現代計算機先驅巴貝吉設計的雞與羊玩具，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。

　　在機器人向智能機器人發(fā)展的時程中，就有人提出“反對機器人必須先會思考才能做事”的觀點，并認為，用許多簡單的機器人也可以完成復雜的任務。20世紀90年代初，美國麻省理工學院的教授布魯克斯在學生的幫助下，制造出一批蚊型機器人，取名昆蟲機器人，這些小東西的習慣和蟑螂十分相近。它們不會思考，只能按照人編制的程序動作。

　　幾年前，科技工作者為圣地亞哥市動物園制造電子機器鳥，它能模仿母兀鷹，準時給小兀鷹喂食；日本和俄羅斯制造了一種電子機器蟹，能進行深?？販y，采集巖樣，捕捉海底生物，進行海下電焊等作業(yè)。美國研制出一條名叫查理的機器金槍魚，長1.32米，由2843個零件組成。通過擺動軀體和尾巴，能像真的魚一樣游動，速度為7.2千米/小時?？梢岳盟诤Ｏ逻B續(xù)工作數個月，由它測繪海洋地圖和檢測水下污染，也可以用它來拍攝生物，因為它模仿金槍魚惟妙惟肖。

　　有的科學家正在設計金槍魚潛艇，其實就是金槍魚機器人，行駛速度可達20節(jié)，是名副其實的水下游動機器。它的靈活性遠遠高于現有的潛艇，幾乎可以達到水下任何區(qū)域，由人遙控，它可輕而易舉地進入海底深處的海溝和洞穴，悄悄地溜進敵方的港口，進行偵察而不被發(fā)覺。作為軍用偵察和科學探索工具，其發(fā)展和應用的前景十分廣闊。

　　同樣，研究制造昆蟲機器人，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，一小時幾乎可前進37米。這種機器昆蟲最特殊的地方是突破了牽動關節(jié)必須加發(fā)動機”的觀念。發(fā)明家用的新方法是：由鉛、鋯、鈦等金屬條構成一個雙壓電晶片調節(jié)器。當充電時，調節(jié)器彎曲，充完電了它又彈回原狀，反復充電，它就成了振動條。在振動條上裝有昆蟲肢體，振動條振動就成了機器昆蟲的動力，每次振動都會使這種爬行昆蟲前進2毫米。通過一只“蟲王”就可以控制一大群機器昆蟲，由它以接力形式把控制指令傳送給每個機器昆蟲。應用這種機器昆蟲可以在戰(zhàn)場上完成偵察、運送物品，或在其他星球進行探路。

　　體系結構

　　機器人體系結構，就是指為完成指定目標的一個或幾個機器人在信息處理和控制邏輯方面的結構方式。

　　基于功能分解的體系結構

　　基于功能分解的體系結構在人工智能上屬于傳統的慎思式智能，在結構上體現為串行分布，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”的模式進行信息處理和控制實現。以美國國家航天局和美國國家標準局所提出的NASR人MtI〕為典型代表。這種體系結構的優(yōu)點是系統的功能明了.層次清晰，實現簡單。但是申行的處理方式大大延長了系統對外部事件的響應時間，環(huán)境的改變導致必須重新規(guī)劃，從而降低了執(zhí)行效率。因此只適合在已知的結構化環(huán)境下完成比較復雜的工作。

　　基于行為分解的體系結構

　　基于行為分解的體系結構在人工智能上屬于現代的反應式智能，在結構上體現為并行(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”的模式并行進行信息處理和控制。以麻省理工的R.A.Brooks所提出的行為分層的包容式體系結構(SubsumptionArchitecture)和Arkin提出的基于MotorSchema的結構為典型代表。其主要優(yōu)點就是執(zhí)行時間短、效率高、機動能力強。但是由于缺乏整體的管理，很難適應于各種情況。因此只適用于在沐淘環(huán)境下執(zhí)行比較簡單的任務。

　　基于智能分布的體系結構

　　基于智能分布的體系結構在人工智能上屬于最新的分布式智能，在結構上體現為分散分布，在執(zhí)行上屬于協同執(zhí)行，既可以單獨完成各自的局部問題求解，又能通過協作求解單個或多個全局問題。以基于多智能體的體系結構為典型代表。這種體系結構的優(yōu)點是既具有“智能分布”的特點，又有統一的協調機制。但是如何在各個智能體之間合理的劃分和協調仍然需要大量的研究和實踐。該體系結構在許多大型的智能信息處理系統上有著廣泛的應用。

　　除以上三類主要的體系結構之外，還有一些改進的混合式體系結構，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構、基于功能分解的多智能體結構等等。但是從整體上來看，它們或是在功能模塊的靈活性和擴展性上不足，或是沒能很好的協調慎思式智能與反應式智能，或是各層次間的交流機制不夠完善。

　　仿生式控制體系結構

　　仿生式體系結構的思想原理

　　從本質上來講，慎思式智能、反應式智能以及分布式智能，都是對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角度和方向對生物智能的一種片面的、局部的模仿。本文的仿生式體系結構就是以前述的生物控制邏輯和行為推理為基礎，充分借鑒基于慎思式智能、反應式智能和分布式智能等三種體系結構思想的優(yōu)點與不足之處，針對目前機器人特別是未知環(huán)境下工作的移動機器人在控制體系結構方面所存在的缺點和問題，提出一種具有適應行為與進化能力的新的控制思想與理念。

　　借鑒分布式智能的思想，在控制體系結構中引人社會式行為控制層；

　　借鑒生物的自適應性思想，在控制體系結構中實現本代內的由慎思式行為層到反射式行為層的學習；

　　借鑒生物的自進化性思想，在控制體系結構中實現多代間的由反射式行為層向本能式行為層的進化(或退化)。

　　所以，仿生式體系結構共有四個行為控制層組成，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式行為控制層，它們并行接收來自感知層的外部和內部信息，各自作出邏輯判斷和反應，發(fā)出控制信息到末端執(zhí)行層，通過競爭和協調來調節(jié)自身并適應外部環(huán)境，從而按照目標完成工作任務。