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文檔簡介
1、類人的智能一直是人工智能和機器人領(lǐng)域的研究目標(biāo)。目前,比較成熟應(yīng)用的機器人主要是在特定環(huán)境下的,針對特定任務(wù)的機器人。隨著對智能化水平需求的不斷提高,越來越需要能在高度復(fù)雜環(huán)境下工作,執(zhí)行非特定任務(wù)和具有高度自治性的類人智能機器人。而采用傳統(tǒng)人工智能方法設(shè)計的機器人存在任務(wù)確定、離線學(xué)習(xí)、智能擴展性差、無法適應(yīng)多變的環(huán)境等局限。受認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科交叉的啟發(fā),研究人員開始著眼于認(rèn)知機器人這一新的思路解決上述問題與局限。本
2、文的研究工作也是在認(rèn)知機器人這一新興領(lǐng)域作一初步探索,提出自己的解決方法。
借鑒認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)生物學(xué)中人腦認(rèn)知機理相關(guān)理論,建立基于海馬.前額葉記憶系統(tǒng)的認(rèn)知計算模型。以此模型為基礎(chǔ)提出視覺感知的自主學(xué)習(xí)算法,模擬人腦處理信息和控制學(xué)習(xí)過程的認(rèn)知機制。使機器人能夠在線地自主探索與學(xué)習(xí)視覺知識,并根據(jù)其自身與環(huán)境的不斷交互來主動調(diào)整學(xué)習(xí)策略,不斷積累經(jīng)驗和發(fā)育智能。
論文所做的具體工作與貢獻如下:
3、 (1)在詳細(xì)了解目前認(rèn)知科學(xué)與神經(jīng)生物學(xué)中有關(guān)人腦工作機理后,提出基于海馬-前額葉記憶系統(tǒng)的認(rèn)知計算模型。模型由感知映射、工作記憶及生長式長時記憶構(gòu)成,模仿人腦的記憶結(jié)構(gòu)和功能,實現(xiàn)復(fù)雜的信息加工機制。
(2)針對將高維視覺感知映射為低維表達(dá)的問題,提出基于自適應(yīng)子空間在線PCA算法,將視覺感知在線映射為內(nèi)部表達(dá),供記憶系統(tǒng)繼續(xù)加工。該算法根據(jù)新樣本與已學(xué)習(xí)樣本的差異程度,自適應(yīng)調(diào)整子空間更新策略,既能增量地在線地將視覺
4、感知映射為內(nèi)部表達(dá),又能識別視覺物體或場景等。實驗表明該算法能處理未知樣本問題,實現(xiàn)了視覺輸入在線感知、積累和更新,逐漸增強系統(tǒng)感知與識別能力。
(3)提出基于海馬-前額葉神經(jīng)回路的工作記憶數(shù)學(xué)描述。采用多巴胺調(diào)控機制的Q學(xué)習(xí)描述前額葉的工作機理,視覺陌生度內(nèi)部動機來描述海馬功能,并用此內(nèi)部動機驅(qū)動和控制前額葉Q學(xué)習(xí)過程,模擬人腦工作記憶功能。在此基礎(chǔ)上提出一種視覺陌生度驅(qū)動的增量自主式視覺學(xué)習(xí)算法,使得機器人能夠根據(jù)其自
5、身對環(huán)境的視覺陌生度來主動調(diào)整學(xué)習(xí)策略。移動機器人視覺場景學(xué)習(xí)實驗驗證算法具有自主探索與學(xué)習(xí)性能,主動引導(dǎo)機器人學(xué)習(xí)新知識的方式與能力,以及在線積累知識并發(fā)育其智能的能力。
(4)針對機器人知識存儲、積累和發(fā)育問題,模擬人腦長時記憶及其與工作記憶相互協(xié)調(diào)機理,提出一種視覺陌生度驅(qū)動的生長式長時記憶的自主學(xué)習(xí)算法,將自主學(xué)習(xí)到的視覺知識不斷積累到長時記憶中,實現(xiàn)與人類相仿的自主學(xué)習(xí)、生長式記憶與智能發(fā)育能力。實驗結(jié)果表明機器
6、人具備生長式長時記憶后,能將自主學(xué)習(xí)到的知識增量存儲、更新,智能發(fā)育、識別、泛化和知識擴展能力得到提高。
(5)針對復(fù)雜非特定任務(wù)的學(xué)習(xí)問題,首先提出一種基于生長式長時記憶的感知-動作映射自主學(xué)習(xí)算法,學(xué)習(xí)感知和其對應(yīng)動作的關(guān)聯(lián),實現(xiàn)從簡單感知知識到較為復(fù)雜的感知-動作映射的自主發(fā)育式學(xué)習(xí)。然后提出從感知-動作映射學(xué)習(xí)復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行的方法,通過學(xué)習(xí)感知-動作映射序列來實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的學(xué)習(xí),使機器人實現(xiàn)從執(zhí)行簡單任務(wù)到完成復(fù)雜任
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