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1引言
一个自主机器人控制系统必须完成许多复杂的任务,集成不同传感器的信息并实时性和复杂性的适应不同的功能。多机器人控制系统集成感觉输入和制动器的输出以实现非结构化环境中的一个优秀的运动能力仍是一个争议以及在机器人技术和人工智能领域方面的一大挑战(AI)。根据布鲁克斯,已经开发了两种方法使腿式机器人在非结构化环境中取得令人满意的性能。传统的人工智能方法是建模,感知,规划和执行。从一个给定的目标和特定的世界模型中出现的行为反应已经构造了感官数据规划。机器人足球比赛和地图导航是这一方法的两种典型应用。然而,远从理想的处理仍是不可预测的并且由于缓慢的推理复杂性代表一个动态的现实世界,环境也是变化着的。
基于行为的方法是另一个选择,包含有许多单独的模块,每一个模块都纳入自己的知觉,建模,并规划要求直接生成机器人行为的某些部分和迅速应对变化的世界。布鲁克斯编码了一六腿机器人,成吉思汗,使用这种方法 2 1 ,走在崎岖的地形。他设计了行为的增强层结构式,实施能力来站起来,没有反馈的行走,通过力反馈调整粗糙的地形和障碍,并调节这种基于俯仰和滚转测斜仪形式的寄宿。用很少的计算机器人成功地通过了粗糙的地形。基于行为的方法更像是生物体与世界互动的方式。然而,这种做法是不道德的,它没有规模到一定的作用上。如何成为一个可行的程序这一概念,仍然是一个艰苦的工作,因为它是难以合适地用层行为去建立他们之间合理的关系。
模仿动物是控制移动机器人设计的一个有效方法。然而,关键的问题是如何将一个复杂的生物神经系统成为一个可信的物理控制系统。以中枢模式发生器(CPG)为基础的方法是一个成功的例子,它推导了其模型的机器人节律运动控制生物神经系统。CPG已由科学家和研究人员 4-10 3 建成了许多的不同模式。然而,建模的反应和组织他们到以CPG为基础的控制系统目前仍没有坚实的方法论。木村提出了两种将感官信息来控制系统的方法:“响应”的命名引入了CPG,调节CPG相位反馈,并且“反射”的命名也引入了一个关节PD控制器来产生关节力矩。他们建造了许多反射控制的四足机器人在不规则地形中动态的行走。
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