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(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，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?？茖W(xué)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(xiàn)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(xiàn)代計算機先驅(qū)巴貝吉設(shè)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(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，制造出一批蚊型機器人，取名昆蟲機器人，這些小東西的習(xí)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(zhǔn)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(shù)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(xué)家正在設(shè)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(xiàn)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(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(guān)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(gòu)成一個雙壓電晶片調(diào)節(jié)器。當(dāng)充電時，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(yīng)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(jié)構(gòu)

　　機器人體系結(jié)構(gòu)，就是指為完成指定目標(biāo)的一個或幾個機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”的模式進行信息處理和控制實現(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)點是系統(tǒng)的功能明了.層次清晰，實現(xiàn)簡單。但是申行的處理方式大大延長了系統(tǒng)對外部事件的響應(yīng)時間，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”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(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(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，既可以單獨完成各自的局部問題求解，又能通過協(xié)作求解單個或多個全局問題。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)點是既具有“智能分布”的特點，又有統(tǒng)一的協(xié)調(diào)機制。但是如何在各個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?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(jié)構(gòu)方面所存在的缺點和問題，提出一種具有適應(yīng)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(jié)構(gòu)中引人社會式行為控制層；

　　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)；

　　借鑒生物的自進化性思想，在控制體系結(jié)構(gòu)中實現(xiàn)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(jié)構(gòu)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(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，通過競爭和協(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)。