1 机器人范式 DF创客社区

《人工智能机器人学导论》是一本讲人工智能用于机器人的书，人工智能相当于机器人的哲学思想。就像你要了解中国人，得了解儒释道思想。
书中没有太多的深奥公式，也没有一大堆程序代码，所以你可以茶余饭后当小说看。

第一部分机器人范式
   智能机器人是指能自主完成某种功能的机械系统。“智能”是指机器人不是无意识的、重复的方式来做事，这与工厂自动化的含义刚好相反。“自主完成某种功能”是指机器人在任何合理的条件下可以独立的完成某些操作，而不依赖于人的操作或控制。“自主”意味着机器人能适应环境（如灯灭了）或者自身（如某个部件坏了）的变化并能继续完成其目标。想想《终结者》中的机器人即使在丢失眼睛，烧焦皮肤和肌肉后它仍然能够搜索目标，就是对自主的诠释。现实中的吸尘机器人即使有人在任何时间任何路径挡住它的去路，它也能够完成绕开障碍物清扫地面。

什么是机器人范式？

范式是一种哲理或界定一类问题的一组假设和/或技术（感觉也可以叫做算法）。它是一种你看待世界的方式，也包含了一系列解决问题的工具。不能说哪种范式是正确的，只是某些问题看起来更适合一些不同的范式。应用恰当的范式会使问题求解更简单。因此，了解人工智能机器人学的范式对于成功设计某种特定应用的机器人来说至关重要。目前机器人中智能的组织有三种形式：分级范式、反应范式和慎思/反应混合范式。这些范式以下面两种方式来描述：

1、以机器人学中的三种被普遍认可的基元 -- 感知、规划、执行之间的关系来描述：

感知：通过传感器获得信息并产生对其他功能有用的输出信号。
规划：接受信息并产生一个或多个任务让机器人来执行。
执行：产生输出命令来驱动电机执行的功能。

   输入                      机器人基元          输出
传感器输入数据       -----> 感知基元  ---->感知信息输出
输入感知信息和认知 ----> 规划基元 ---->产生的指令
感知信息或指令       ----> 执行基元 ----> 执行的命令

2、以传感器数据在系统中的处理和分配方式来描述：在某些范式中，限定传感器信息以一种独特的方式用于机器人的每一种功能中，这种信息处理的过程对于每一种功能来说都是局部的。而在另外一些范式中，首先将所有传感器的信息处理成全局环境模型，然后将该模型的子集分配给其他需要的功能来使用。

三种范式综述：
分级范式：
感知 ----> 规划 ----> 执行-----┑
┕<------------------------------<┛
分级范式是最早的范式，在1967-1990年期间基本上都是这种范式。这种范式中，机器人从上到下的形式操作，着重规划。这种范式以人类如何思维的内省观点为基础。“我看到了一扇门，我决定走向它，我规划了一条绕过椅子的路线” （遗憾的是，正如许多认知心理学家所知，思维的内省并不是一个好的范式，没有人真正规划如何离开房间，他们有默认的模式或行为）。

分级范式中感知外部环境，规划下一个动作，然后执行这个动作，然后在重复这个过程。每一步机器人都明确规划下一个动作。分级范式的另外一个显著特征是所有感知的数据都被收集并处理成一个全局的模型，这是规划器使用的唯一环境表示，规划器基于它规划出下一个动作，由于结构问题和需要封闭环境假设，建立通用的全局模型已经证明是非常困难而且不可靠的。

分级范式忽略了感知信息能直接引起动作这一生物学事实。

反应范式：

感知 <------------->执行

与分级范式相反，它是一种感知-执行（S-A）的组织结构，分级范式假设执行部分的输入总是规划部分的结果，而反应范式假设执行部分的输入总是直接由感知部分的传感器提供的。该范式在机器人学引发了很多令人振奋的前沿研究。1988-1992年间在机器人学中得到了广泛的应用。例如 BEAM机器人没有处理器，只是将传感器输出进行放大后直接控制执行机构，反而有的BEAM却能轻易的从盒子里面爬出来，或者找到有阳光的地方。

1 机器人范式图1

反应范式发展可能有两个原因：一个是人工智能研究者为检验已有的智能实例而去大量研究生物学和认知心理学；另外一个原因是计算机硬件成本的下降和计算能力的提高。到1992年，逐渐采用混合范式。如果传感器直接与执行部件相连，那么机器人不是只能做一件事情了呢？因为机器人中有多个感知-执行组合。这些组合是并发的（有点类似CPLD编程后多个逻辑是同步执行的），也称为行为，它们利用局部传感器数据，彼此独立的计算出最佳行为。一种行为指导机器人向前走5米，另外一种行为知道机器人转90度，以避免和物体相撞。机器人会综合两种行为，暂时偏离路线转弯45度避免碰撞。两种行为的综合是让机器人转弯45度，而这个指令是没有任何行为下达的。

反应范式中除去了所有的规划部分使得执行时间很快，例如防止机器人跌落和壁障行为，大部分都是反应范式来编写代码。

但是人们意识到舍弃规划部分有点走极端。心理学家研究训练动物得到的激励-响应成功，该成果解释了动物到底是如何完成工作的，但是他不能解释人类思维的整个过程。

在反应范式的基础上慎思/反应混合范式发展了起来。

               规划
                  ↑
                  ↓
执行<------------------->感知

混合范式出现于20世纪90年代，至今仍是研究的热点。在混合范式中，机器人首先执行考虑如何将任务最佳分解成若干个子任务（也叫任务规划），然后考虑完成每个子任务的适当行为等。然后每个行为按照反应范式来执行。这种组织范式就是规划、感知-执行（P、S-A），这里的顿号表示规划是一步，感知-执行一同完成另外一步。感知的组织形式也是混合式和反应式的结合。传感器为那些需要他的行为提供数据，它也为用于建立面向任务的全局环境模型的规划器提供数据。规划器可以监听每个行为所感知的信息（行为识别出障碍物后，规划器就会将该障碍物标注在全局地图中）。每种功能都以自己的速率进行计算，慎思规划一般是最消耗计算资源的，可能每5秒更新一次，而反应式行为的执行仅需要1/60秒。

结构

建立机器人的人工智能部分的第一步是根据应用来确定采用哪种合适的范式。接下来考虑使用什么合适的工具。为了实际应用范式，审视一些有代表性的结构模块是有帮助的。结构提供了实现范式的模版。提供范例。结构是机器人的部件，实现机器人的基本模块。

良好的结构（模块）标准：

1、支持模块化：是否具备良好的软件工程标准。
2、良好的功能针对性：是否能很好的适合既定的应用情况。
3、易移植到其他领域：是否利于应用到其他场合或其他机器人。
4、鲁棒性：系统何处易受干扰以及范式如何抗干扰。

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