基于構(gòu)建型神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)育型機器人指向系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、機器人源于上世紀20年代(1921),是能夠自動執(zhí)行工作任務的設備,傳統(tǒng)機器人通過一定技術(shù)的驅(qū)動,完成預編的動作程序或者執(zhí)行單獨對應的指令。在近100年的發(fā)展中根據(jù)功能分為了:家用型機器人、工業(yè)機器人、人形化機器人、軍用機器人等。其中家用型機器人旨在通過人類簡單的語音或是動作命令、根據(jù)已有的環(huán)境完成簡單的家務;工業(yè)機器人是機器人中發(fā)展較快、具有極大社會效益、目前也較成熟的機器人,工業(yè)機器人是面向工業(yè)領域的、通常具有多關節(jié)機械手或多自由度

2、的機器人;人形化機器人的重點在于模擬人類身體外形、關節(jié)自由度、皮膚、感知系統(tǒng)等等,以實現(xiàn)對人本身的研究和探索,同時通過這些研究達到強化人工智能技術(shù)的作用;而軍用機器人則需要預定特定的任務,熟悉任務中所在的環(huán)境,以及良好實時反饋操作能力,使其完成人類本身暫時無法完成的任務。
　　 多數(shù)機器人的相關研究都重點于通過機器人完成特定的任務,卻不重視人類智能形成的過程的模擬。本文研究將通過發(fā)展型機器人的已有知識,在仿真環(huán)境中實現(xiàn)一種機械臂

3、型的發(fā)展型機器人,重點在于模擬人類發(fā)育過程中的一個重要環(huán)節(jié):指向動作的發(fā)育。指向動作是人類發(fā)育過程中形成語前準備的重要階段,選擇該階段的動作發(fā)育能夠為今后的研究工作起到鋪墊作用。
　　 本文同時介紹一種采用構(gòu)建型神經(jīng)網(wǎng)絡EMRAN(Extend Minimal Resource Allocating Network)和強化學習Q-Learning組合的學習系統(tǒng),同時對該神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化,討論使用該神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人類智能、實現(xiàn)具體功