仿生机器人体系结构

机器人体系结构，是设计机器人信息处理和控制逻辑的关键组成部分。主要有三种主要的体系结构：

1. 功能分解体系结构：如NASR人MtI，它基于串行分布，执行模式为异步的“感知-规划-行动”。优点在于结构清晰，但响应时间长，环境变化可能导致重新规划，适用于已知结构化环境的复杂任务。

2. 行为分解体系结构：如麻省理工的包容式体系结构，执行方式为并行，适合高效率和机动性，但缺乏全局管理，适合简单任务在动态环境。

3. 智能分布体系结构：基于多智能体，强调分散与协作，优点是智能分布和协调机制，广泛应用于大型智能系统，但智能体间划分与协调需要深入研究。

此外，还有混合式体系结构，如带反馈的行为分解和分布式智能的分层结构，虽有改进，但仍面临灵活性和协调性等问题。

本文提出的是仿生式体系结构，它综合了慎思式、反应式和分布式智能的长处，同时针对移动机器人在未知环境的控制挑战。它借鉴了分布式智能的社交行为控制、生物的自适应学习机制以及自进化思想，形成了四个行为控制层：本能式、反射式、慎思式和社会式。这些层并行处理信息，协作适应环境，以达成任务目标。

“仿生机器人”是指模仿生物、从事生物特点工作的机器人。目前在西方国家，机械宠物十分流行，另外，仿麻雀机器人可以担任环境监测的任务，具有广阔的开发前景。二十一世纪人类将进入老龄化社会，发展“仿人机器人”将弥补年轻劳动力的严重不足，解决老龄化社会的家庭服务和医疗等社会问题，并能开辟新的产业，创造新的就业机会。”