1、机器人认知与感知的控制论视角

机器人认知与感知的控制论视角

1. 认知模型介绍

“认知”通常指人类从现实世界中提取信息、在记忆中进行表示和存储以及自动回忆的心理活动能力。它涵盖了从低级信息或知识构建高级感知（即感知过程），还包括从实际实例构建心理意象以用于模式识别或理解复杂场景。认知包括诸如感知、推理、注意力、识别、学习、规划和任务协调等行为，以及对人类活动的控制。

认知科学是一个当代研究领域，旨在解答关于知识的本质、组成、发展和用途等问题。认知科学家认为人类思维涉及对外部世界的内部表示（即认知模型）的操作。过去三十年来，不同研究人员对人类认知的各种模型进行了研究，这些研究主要基于分析和实验心理学，并且科学家们逐渐尝试将这些知识应用于开发智能机器人。

最初，机器人模型是通过将整个任务分解为几个子任务，即感知、规划、任务协调和行动，这就是所谓的功能分解原则。这些子任务在单独的模块中实现，形成了从环境到执行器的信息流链，经过感知、规划和任务协调。然而，这个原始模型在容纳感知、地图构建和世界建模等主要组件方面表现不佳。随后，研究人员将这些功能模块纳入了机器人模型。

1986 年，Rodney A. Brooks 首次运用动物行为学研究成果设计了移动机器人。他发表了关于包容架构的开创性论文，这是移动机器人开发的一种根本不同的方法。他开发了包容语言，使用异步有限状态机在紧密的感知 - 行动循环中对类似于动物行为的东西进行建模。机器人的第一种行为是避免过近的障碍物，稍微移动或静止不动；第二种更高级的行为是使机器人朝给定方向移动。这种高级行为会在物体不过于接近时抑制避障行为的输出，从而主导避障行为。由于高级别包容低级别，所以该架构被称为包容架构。他们利用简单的声纳或红外传感器开发出了能够在实验室中漫游数