操作条件反射学习自动机及其在机器人平衡控制中的应用

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.     

具有操作条件反射机能的人工感觉运动系统

为探索认知机理、模拟认知机能进而提高机器人的认知及智能水平,提出了一种具有操作条件反射机能的人工感觉运动系统.该系统以复现感觉运动系统的方式重现了生物的运动神经认知,实现了从感知到运动的映射关系,同时借鉴了斯金纳的操作条件反射理论,使得该系统具有操作条件反射机能,遵从"刺激-反应-强化"的逻辑形成了感知与运动之间的闭环系统.为验证系统的正确有效性,复现了行为心理学及《控制论》中的两个经典实验.对比实验结果证明,本系统成功地模拟了生物感觉运动系统,使机器人具有类似生物的自学习能力,能自主的认知环境,实现对环境的自适应.     

基于Skinner操作条件反射的两轮机器人自平衡控制

针对两轮自平衡机器人的运动平衡控制问题,采用了基于Skinner操作条件反射理论的自回归神经网络学习算法作为机器人的学习机制,利用自回归神经网络对评价函数进行逼近,以实现对行为决策的优化,从而使机器人能够在无需外部环境模型的情况下,通过学习和训练,获得像人或动物一样的自主学习技能,解决了两轮机器人的运动平衡控制问题.最后分别在无扰动和有扰动的两种状态下设计了仿真实验并进行了比较.结果表明,该操作条件反射学习机制具有较快的自主平衡控制技能和较好的鲁棒性能,体现了较高的理论研究意义和工程应用价值.     

Skinner 操作条件反射的一种仿生学习算法与机器人控制

针对两轮自平衡机器人的运动平衡控制问题,提出了基于Skinner 操作条件反射理论的BP 神经网络 与资格迹相结合的仿生自主学习算法作为两轮机器人的学习机制．该算法利用资格迹能解决延迟影响、加快学习速 度和提高可靠性的特点,将其与BP 神经网络相结合构成复合学习算法,能够预测机器人将要获得的行为评价函数, 并依据概率取向机制以一定的概率选择最大评价值对应的最优行为,从而使机器人能够在未知环境下通过与环境的 交互、学习和训练,获得像人或动物一样的自主学习技能,实现对两轮机器人的运动平衡控制．最后,分别用基于 Skinner 操作条件反射理论的BP 算法和BP 资格迹复合算法对两轮机器人做了仿真实验并进行了比较．结果表明, 基于Skinner 操作条件反射理论的BP 资格迹复合仿生自主学习算法的学习机制能够使机器人获得良好的动态性能 和较快的学习速度,体现了机器人较强的自主学习技能和平衡控制能力．     

轮式机器人鲁棒仿生自主学习算法的研究

针对本质不稳定的轮式机器人运动平衡问题,基于操作条件反射原理,结合鲁棒控制,提出了一种鲁棒仿生自主学习算法作为轮式机器人的学习机制;该算法利用鲁棒控制可以提高系统抑制干扰的能力,产生最优控制行为的特点,将其与操作条件反射原理相结合,使机器人通过与未知环境的交互、学习和训练,模拟生物操作条件反射机制以及自学习和自适应技能,实现对轮式机器人的运动平衡控制,并从理论上证明了算法的稳定性;最后,分别用该算法在无干扰和有干扰的两种情况下对机器人做了仿真实验并进行了比较,结果表明,鲁棒仿生自主学习算法能够使机器人获得自主学习和平衡控制的技能,并体现出了较好的学习性能抗干扰能力。     

OCPA仿生自主学习系统及在机器人姿态平衡控制上的应用

针对本质上非线性、强耦合的两轮自平衡机器人复杂动态系统,构造操作条件反射概率自动机(OCPA)仿生自主学习系统。OCPA仿生自主学习系统是一个基于Skinner操作条件反射的概率自动机,主要特征在于模拟生物的操作条件反射机制,具有仿生的自组织功能,包括自学习和自适应功能,可用于描述、模拟、设计各种自组织系统。从理论上分析OCPA学习系统的操作条件反射学习机制的收敛性。应用于两轮机器人姿态平衡控制的仿真和实验结果均表明,设计的OCPA仿生自主学习系统不需要系统的模型,通过模拟生物的操作条件反射机制,自组织地渐进形成、发展和完善其姿态平衡控制技能。     

基于AOCA仿生学习模型的两轮机器人自主平衡学习研究

以两轮机器人的自主平衡学习控制为研究对象,针对传统控制方法无法实现机器人类似人或动物的渐进学习过程,依据斯金纳的操作条件反射理论建立了一种自治操作条件反射自动机（Autonomous operant conditioning automaton,AOCA）模型,设计一种基于AOCA的仿生学习算法,并进行机器人姿态平衡学习实验仿真研究. 实验结果表明,基于AOCA的仿生学习方法能有效地实现机器人的自主平衡学习控制,机器人系统的平衡能力在学习控制过程中自组织地渐进形成,并得以发展和完善.     

模糊操作条件概率自动机仿生自主学习系统和机器人自平衡控制

为了实现两轮机器人的自平衡控制, 利用Skinner操作条件反射机理, 以概率自动机为平台, 融入模糊推理, 构造了模糊操作条件概率自动机(OCPA)仿生自主学习系统. 该学习系统是一个从状态集合到操作行为集合的随机映射, 采用操作条件反射学习机制, 从操作行为集合中随机学习作为控制系统控制信号的最优行为, 并利用学习到的操作行为取向值信息, 调整操作条件反射学习算法. 此外, 学习系统还引入行为熵, 以验证其自学习和自组织能力. 应用于两轮机器人自平衡控制的仿真结果, 验证了模糊OCPA学习系统的可行性.     

一种基于操作条件反射原理的学习模型

针对认知机器人的自主学习问题,提出一种基于操作条件反射原理的学习模型(OCLM).该模型采用状态空间、操作行为空间、概率分布函数、仿生学习机制、系统熵等进行描述,给出状态的"负理想度"的概念,定义了取向函数的计算方法.运用模型对机器人避障导航问题进行仿真实验,并对参数设置进行了讨论.实验结果表明,基于OCLM模型的机器人能通过与环境的交互获得认知,成功避障到达目的地,具有一定的自学习能力,从而表明了模型的有效性.     

基于小脑-基底神经节机理的行为认知计算模型

针对智能体的行为认知问题,提出一种小脑与基底神经节相互协调的行为认知计算模型。该模型核心为操作条件学习算法,包括评价机制、行为选择机制、取向机制及小脑与基底神经节的协调机制。初期的学习信号来自于下橄榄体和黑质两部分,在熵的意义上说明该算法是收敛的。采用该学习方法为自平衡两轮机器人建立运动神经认知系统,利用RBF网络逼近行为和评价网络。仿真实验表明该方法改善仅有基底神经节作用的行为-评价算法学习速度慢和失败次数多的问题,学习后期通过温度的不断降低,加快学习速度,震荡逐渐消失,改善学习效果。