22、具身认知中的符号与动力学：重温机器人实验

具身认知中的符号与动力学：重温机器人实验

1. 引言

机器人认知问题始于其尝试以某种形式获取世界的内部模型，从而能在脑海中模拟或规划自身行为后果。传统的纯反应型机器人基于简单的感觉 - 运动反射行动，不涉及使用内部模型的心理过程，因此不在我们的讨论范围内。

在讨论内部模型时，关键在于考虑它们如何与物理环境建立联系，以及操作这些模型的心理过程如何融入行为情境。这涉及到认知中的一个观察问题，即处理描述的观察者处于何种位置。

传统的机器人导航方法要求机器人获取全局坐标系下的精确环境地图，这种方法使用外部视角描述环境。而基于地标导航的新方法则假设观察者位于机器人内部，通过传感器关注即将出现的事件或地标，尝试构建有限状态机（FSM）作为环境的拓扑地图。然而，FSM的符号表示仍可能引发符号接地问题，即物理环境中的对象与其系统中的符号表示之间存在差异，且系统自身无法自主解决。

我们从动力学系统的角度研究这个问题，推测实数系统最能代表机器人的心理活动，非线性动力学（如混沌或分形结构）可作为机器人心理活动的基础。当描述机器人心理过程的内部动力学与环境动力学通过感觉 - 运动循环耦合时，两者将共享相同的度量空间，机器人的心理过程就能自然地融入环境。

2. 方法阐述

我们以YAMABICO移动机器人为例，该机器人配备激光测距仪，可实时获取距离图像。其导航系统由控制层和导航层组成：
- 控制层 ：使用势场法的变体生成无碰撞的平滑轨迹，使机器人朝着距离轮廓中的特定势垒（开放空间方向）前进。
- 导航层 ：关注机器人在工作空间中移动时距离轮廓的拓扑变