26、MURPHY设计的灵感来源

MURPHY设计的灵感来源

1. 生物启发

MURPHY的设计受到了动物大脑和行为的深刻启发，特别是在灵长类动物的感觉运动控制系统方面。MURPHY的数据结构和算法虽然不是严格模拟特定动物物种中的某个特定神经子系统，但尽可能地遵循了生物感觉和运动系统中所见的表示和计算风格。例如，MURPHY的数据结构和算法被设计成在很大程度上模仿生物感觉和运动系统中的表示和计算方式。为了限制系统设计，我们使用了三条准则：

1. 无先验模型 ：MURPHY不假设任何预先存在的手臂运动学模型或相机/视觉系统的成像特性。相反，MURPHY必须通过“实践”学习，并且对随后的视觉运动关系变化保持可塑性。
2. 排除复杂算法 ：我们排除了复杂的内置算法或用于避障的专用数据结构，例如其他人提出的强大几何技术。
3. 丰富的视觉处理 ：我们考虑了视觉处理在机器人运动规划系统中通常假设的更为丰富和直接的作用。例如，我们假设对工作空间障碍物的位置和形状没有任何先验知识（例如，符号描述），并且避免了对特定类别的视觉对象（例如，多边形）的非生态表征偏见。

这些准则促使我们的设计进入算法空间的一个利基，这更类似于在行为动物大脑中工作的解决方案。以下是MURPHY在生物学上的具体启发：

1.1 感觉运动学习

MURPHY的设计强调了通过实践学习的重要性。MURPHY的算法和数据结构构成了一种新的多连杆臂感觉-运动学习和控制的运动学方法。在初始训练期间，MURPHY会“挥舞”手臂在摄像机前进行，并在随后的纯“心理