58、机器人领域的前沿探索：进化机器人学与双足行走-优快云博客

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机器人领域的前沿探索：进化机器人学与双足行走

一、进化机器人学的背景与现状

在当今科技飞速发展的时代，计算机性能的提升为机器人学的研究开辟了新的道路。然而，大部分研究仍基于传统的人工智能范式，依赖自上而下的人类设计。但面对复杂的问题，这种方式往往显得力不从心。因此，构建具有生物启发的自下而上结构的系统成为了新的选择，让进化算法在考虑图论和网络新理论的基础上，挑选基本组件之间的合适连接和关系。

进化机器人学融合了人工智能、人工生命、进化策略和神经网络等多个领域的知识。它有两种理解方式，一种是经典的机器人学方法，另一种是罗德尼·布鲁克斯提出的避免使用表征的方法。罗纳德·阿金将这些观点描绘成一个连续的频谱，其中一端是针对结构化环境的深思熟虑的符号化、经典人工智能、高级认知方法，另一端是基于 Nouvelle AI 的反应式、亚符号化、连接主义系统，能够应对和适应非结构化环境。后者更适合于具身和情境化的机器人控制器，因为它应用了符号接地假设，而前者则排除了世界与系统之间的联系。

此外，为了获得适用于非结构化环境的机器人，我们需要考虑具身性和情境性。机器人所需的信息与身体和传感器的物理过滤密切相关，神经系统与传感器的形状和功能之间存在共同进化的关系。身体作为一个整体决定并修改对刺激的反应。

不过，进化机器人学在发展过程中也面临着两个主要问题：形态发生和可扩展性。早期的形态发生尝试只是简单直接地将机器人参数和神经权重从遗传信息映射到实际控制器和物理机器人，这并非可扩展的系统，因为遗传算法难以找到塑造个体的数值之间的正确关系。因此，进化算法应将动态系统的参数集作为个体，其最终结果是机器人，这样才能开发出与神经网络拓扑结构相耦合的身体和感觉运动结构，并进行参数化和进化。

二、相关研究的新进展

一些研究人员创造了更具生物启发性的神经网络模型，这些模型具有丰富的动态性、时间延迟和有趣的计算能力。同时，关于网络拓扑结构的研究也取得了很多令人兴奋的成果，并被应用于神经网络的理论研究中。例如，有研究表明哺乳动物皮质网络由于具有小世界和拓扑组织的特点，似乎特别适合通过多时间同步进行信息处理。

如果将这些知识应用于进化机器人学，小世界网络及其算法有望为解决形态发生和可扩展性问题提供工具。通过简单的算法，网络可以生长并连接形成感觉运动回路，并借助进化策略进行参数化。迪·保罗指出，进化机器人学的未来一方面是实现越来越高级的认知行为，另一方面是进行合成生物学实验。这两个目标可以结合起来，借助图论和新的方法，基于神经科学的最新发现获得复杂的认知机制。

三、研究目标与挑战

研究的主要目标是在完全亚符号化的连接主义系统中，开发出能够实现复杂感觉运动行为（如人形机器人的双足行走）的机制。设计师将处理神经元定义，而不是直接设置架构和层次结构，而是通过受生物启发的发育算法来实现。目前基于人类设计行为的工作采用了经典人工智能的分析方法，虽然有趣但缺乏像本文所描述的合成框架。

为了实现这一目标，需要一个大型的脉冲神经网络来连接模拟肌肉，作为具有数十个自由度的人形机器人的本体感受和运动系统。该神经网络需要数千个神经元，以便更容易提取和设置每个关节的正确信息，并且其拓扑结构需要反映躯体拓扑排列和小世界连通性。

这样的发展将在形态发生、可扩展性、机器人神经科学以及整个进化机器人学领域取得进一步的进展。身体与不断发展的网络之间的相互作用可能是在上述框架中形成有意义的神经网络结构的途径，从而至少部分解决在使用进化方法构建新机器人时通常出现的问题。

四、所需工具及操作步骤

人形机器人模拟工具
- 选择 SimSpark 模拟器 ：由于在模拟中应用进化策略更加容易和经济，且能避免对机器人造成损坏，因此选择 SimSpark 模拟器，它是 RoboCup 3D 足球模拟联赛中使用的模拟器。其优点包括：是免费软件；使用 Open Dynamics Engine (ODE) 来模拟物理特性，如速度、惯性、摩擦、刚体动力学和碰撞；拥有一个类似 Nao 的机器人模型，配备大量传感器和 22 个自由度。
- 使用 libbats 库 ：libbats 库是一个有助于使用 SimSpark 的软件，同样是免费软件（GPL）。该库处理一些常见操作，使我们能够轻松读取和设置关节角度。
脉冲神经网络模拟工具
- 选择 Izhikevich 模型 ：选择 Izhikevich 模型进行快速的脉冲神经网络模拟。该模型是最快的模型之一，并且具备大多数必要的特性。其神经元动力学由以下公式控制：
  [
  \begin{cases}
  \dot{v}_i = 0.04v_i^2 + 5v_i + 140 - u_i + I \
  \dot{u}_i = a(bv_i - u_i) \
  \text{if } v_i \geq 30 \text{ mV}: v_i \leftarrow c, u_i \leftarrow u_i + d
  \end{cases}
  ]
- 使用 CUDA 进行并行计算 ：由于机器人控制器使用 C++ 编写，可以高速运行，但神经网络是完全“可并行化”的矩阵计算。因此，选择 CUDA 硬件和软件包进行并行计算。CUDA 是一种成熟的技术，在模拟基于 Izhikevich 模型的神经网络时，比普通 CPU 软件快 26 倍。
适应度函数设计
在进化机器人学中，适应度函数的设计是一个关键问题。对于双足行走的问题，可以设计一个实验，通过计算机器人在固定时间内覆盖的距离来确定适应度值。此外，还可以添加一个与机器人在行走过程中保持站立位置的时间相关的值。

五、总结与展望

通过上述研究，为机器人学的新技术探索奠定了基础。研究延续了进化机器人学中受生物启发的自下而上结构，并结合了图论的新成果，使进化策略能够构建与复杂人形机器人身体相匹配的神经控制器。未来，随着技术的不断发展，有望在进化机器人学领域取得更多的突破，实现更高级的机器人行为和认知能力。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示了研究的主要步骤：

graph LR
    A[分析进化机器人学现状] --> B[确定研究目标]
    B --> C[选择所需工具]
    C --> D[进行模拟实验]
    D --> E[设计适应度函数]
    E --> F[优化神经网络]
    F --> G[实现复杂行为]

通过这个流程图，我们可以清晰地看到研究的整体流程，从问题分析到最终实现复杂行为的各个关键步骤。这种结构化的方法有助于系统地推进研究工作，提高研究的效率和成功率。

机器人领域的前沿探索：进化机器人学与双足行走

六、技术点分析

小世界网络在进化机器人学中的应用潜力
小世界网络是一种特殊的网络拓扑结构，它结合了高聚类性和短平均路径长度的特点。在进化机器人学中，小世界网络的应用具有重要意义。从信息处理的角度来看，小世界网络能够快速地在网络中传播信息，使得机器人的神经系统能够高效地响应外界刺激。例如，在人形机器人的双足行走控制中，传感器收集到的信息可以通过小世界网络迅速传递到运动控制神经元，从而实现快速而准确的动作调整。
此外，小世界网络的可扩展性也为解决进化机器人学中的形态发生和可扩展性问题提供了可能。随着机器人身体结构和功能的不断复杂化，小世界网络可以通过简单的算法进行生长和连接，形成更为复杂的感觉运动回路。这种特性使得机器人能够在不同的环境和任务需求下，灵活地调整自身的神经网络结构，以适应变化。
脉冲神经网络的优势与挑战
脉冲神经网络（SNN）是第三代神经网络模型，与传统的神经网络相比，它更接近生物神经系统的工作方式。SNN 以脉冲的形式传递信息，能够更好地处理时间序列数据，并且具有更高的计算效率。在人形机器人的控制中，SNN 可以利用其时间延迟和动态特性，实现对复杂运动的精确控制。例如，在双足行走过程中，SNN 可以根据传感器反馈的信息，实时调整每个关节的运动，从而实现稳定而自然的行走姿态。
然而，SNN 的模拟和训练也面临着一些挑战。由于 SNN 的动态特性较为复杂，其模拟需要更高的计算资源。此外，SNN 的训练算法相对较少，并且训练过程更加困难。为了解决这些问题，研究人员选择了 Izhikevich 模型进行 SNN 的模拟，该模型具有较快的计算速度和较好的生物合理性。同时，利用 CUDA 技术进行并行计算，提高了 SNN 模拟的效率。
适应度函数设计的重要性
在进化机器人学中，适应度函数是评估机器人性能的关键指标。它决定了哪些机器人的参数和行为会被保留和优化，哪些会被淘汰。对于双足行走的人形机器人，适应度函数的设计直接影响到机器人的行走能力和稳定性。通过计算机器人在固定时间内覆盖的距离，可以评估机器人的行走速度和效率。而添加与机器人保持站立位置时间相关的值，则可以提高机器人的稳定性。
适应度函数的设计需要综合考虑多个因素，包括机器人的任务目标、环境条件和性能要求。一个合理的适应度函数能够引导进化算法朝着期望的方向进行优化，从而提高机器人的性能和适应性。

七、关键路径分析

为了实现人形机器人的双足行走，研究遵循了以下关键路径：
1. 现状分析 ：对进化机器人学的现状进行全面分析，了解当前研究的热点和存在的问题，特别是形态发生和可扩展性问题。
2. 目标确定 ：明确研究的主要目标，即构建能够实现复杂感觉运动行为（如双足行走）的亚符号化连接主义系统。
3. 工具选择 ：根据研究目标，选择合适的工具，包括 SimSpark 模拟器、libbats 库、Izhikevich 模型和 CUDA 技术。
4. 模拟实验 ：利用所选工具进行模拟实验，对脉冲神经网络进行训练和优化。
5. 适应度函数设计 ：设计合理的适应度函数，用于评估机器人的性能和指导进化算法的优化。
6. 神经网络优化 ：根据适应度函数的评估结果，对神经网络进行优化，调整神经元的参数和连接方式。
7. 复杂行为实现 ：通过不断的优化和训练，实现人形机器人的双足行走等复杂行为。

以下是一个表格，总结了关键路径的各个步骤及其主要任务：
|步骤|主要任务|
| ---- | ---- |
|现状分析|分析进化机器人学的现状和问题|
|目标确定|明确构建亚符号化连接主义系统的目标|
|工具选择|选择 SimSpark 模拟器、libbats 库、Izhikevich 模型和 CUDA 技术|
|模拟实验|进行脉冲神经网络的模拟和训练|
|适应度函数设计|设计评估机器人性能的适应度函数|
|神经网络优化|根据适应度函数调整神经网络参数|
|复杂行为实现|实现人形机器人的双足行走等行为|

八、未来研究方向探讨

更高级认知行为的实现
虽然目前的研究目标是实现人形机器人的双足行走，但未来可以进一步探索更高级的认知行为，如自主决策、学习和社交能力。这需要结合更多的神经科学和人工智能技术，开发更加复杂的神经网络模型和算法。例如，可以引入强化学习算法，让机器人在与环境的交互中不断学习和优化自己的行为。
合成生物学实验的拓展
进化机器人学与合成生物学的结合是一个有前途的研究方向。未来可以开展更多的合成生物学实验，探索如何将生物系统的特性和机制应用到机器人的设计和开发中。例如，可以研究生物的生长和发育过程，开发具有自我修复和自我进化能力的机器人。
多机器人协作的研究
在实际应用中，多机器人协作是一个重要的研究领域。未来可以研究如何让多个进化机器人协同工作，实现更复杂的任务。这需要解决机器人之间的通信、协调和合作等问题，开发相应的算法和策略。

九、总结

本文围绕进化机器人学和人形机器人的双足行走展开了深入的研究。通过对进化机器人学现状的分析，明确了研究的目标和面临的挑战。选择了合适的工具，包括模拟工具和神经网络模型，并设计了适应度函数来评估机器人的性能。通过关键路径的实施，有望实现人形机器人的双足行走等复杂行为。
未来，随着技术的不断发展和研究的深入，进化机器人学有望在更高级的认知行为、合成生物学实验和多机器人协作等方面取得更多的突破。这将为机器人技术的发展带来新的机遇和挑战，推动机器人在各个领域的广泛应用。

以下是一个 mermaid 流程图，展示了未来研究方向的拓展：

graph LR
    A[当前研究：双足行走] --> B[更高级认知行为]
    A --> C[合成生物学实验]
    A --> D[多机器人协作]
    B --> E[强化学习算法应用]
    C --> F[生物特性引入机器人设计]
    D --> G[通信协调策略开发]

这个流程图展示了从当前的双足行走研究向未来更高级研究方向的拓展，每个方向都有具体的研究内容和任务，为未来的研究提供了清晰的方向。