15、MURPHY在行动中的表现

MURPHY在行动中的表现

1. 引言

MURPHY是一款基于视觉的机器人系统，旨在通过模仿生物神经系统的方式，探索多连杆臂在复杂环境中的运动规划问题。本文将详细介绍MURPHY在执行视觉引导的伸手任务时的实际表现。MURPHY不仅能够解决简单的伸手问题，还能应对复杂环境中存在的障碍物，展示了其独特的算法和技术优势。

2. 使用梯度下降进行规划

MURPHY的核心策略之一是使用梯度下降法进行规划。这一方法的基本原理是通过随机生成的移动来逐步接近目标，但只有那些使手更接近目标的移动才会被保留。具体步骤如下：

1. 初始化 ：MURPHY从一个初始配置开始，此时手臂处于随机位置。
2. 生成移动 ：每次迭代中，MURPHY会随机生成一个新的移动。
3. 评估效果 ：检查该移动是否使手更接近目标。如果是，则保留该移动；否则，丢弃该移动。
4. 重复步骤2和3 ：直到手的内心图像与视觉目标在容差范围内重叠。

这种策略的优点在于其实现简单，但缺点是容易陷入局部最小值，即手臂可能在某处缠绕起来，无法通过微小的移动来减少与目标的距离。此时，MURPHY需要收回手臂或其内部图像，并尝试更有希望的途径。

3. 局部最小值问题

局部最小值是MURPHY在执行任务时面临的主要挑战之一。当手臂在某处缠绕起来或遇到障碍物时，任何小幅度的移动都无法使手更接近目标。为了解决这个问题，MURPHY采用