基于Android系统的人工鱼感知融合模型研究

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1、第33卷第2期渤海大学学报(自然科学版)Vo1．33，No．22012年6月JournalofBohaiUniversity(NaturalScienceEdition)Jun．2012基于Android系统的人工鱼感知融合模型研究李晗，孟宪宇，杜鹏，王丽丽(辽宁工业大学电子与信息工程学院，辽宁锦州121001)摘要：为了逼真地在嵌入式系统上模拟人工鱼的感知能力，对感知系统融合模型的研究是首先需要考虑的问题．提出了基于内部状态需求的人工鱼多源感知融合模型．并对PC机多感知融合实验和安卓系统的衔接进行了研究．在索爱X10的安卓系统上进行了实验，取得了较为理想的效果．关键词：人工鱼

2、；多感知融合；内部状态需求；Android中图分类号：TP391．41文献标志码：A文章编号：，1673—0569【2012)02—0156—050引言在手机等嵌入式设备上进行动画开发具有广阔的市场前景．传统动画游戏有模式固定、情节单一、开发过程缺少自繁衍等缺点，为实现游戏的智能化，增强游戏的趣味性，研究一种智能的动画设计方法是动画产业发展的必然趋势．基于人工生命的动画设计方法将生命体的动画生成看作是动物在自然环境中生活的可视化仿真过程，将“计算机图形学”与“人工生命”科学有机地结合，通过基于模型地自动生成过程去仿真自然生态系统，具有广阔的前景．人工鱼开创了基于人工生命的计算机

3、动画的新方法，Tu等人⋯对人工鱼的简单感知行为进行了模拟实现¨]．在虚拟环境下人工鱼的感知行为是一个涉及到视觉、嗅觉、味觉、触觉、听觉等多感知能力的融合的复杂过程，所以为了正确指导人工鱼的行为，对人工鱼多感知系统融合模型的研究具有非常重要的意义．传统的信息感知与处理模型是以注意力单源理论和滤波为基础的J，即在信息处理系统中，只有一个有限容量的注意力资源，这个源可以被不同信息处理任务占用，若同时执行多个任务，采用的是分时复用的机制．自然界的一些现象可以被注意力单源理论很好地解释：动物同时执行两个任务时，当其中一个任务的困难增大或完成这一任务所需的注意力资源增多时，势必减少分配到另

4、一任务上的注意力资源，造成另一任务完成的性能下降．例如：人工鱼在捕食过程中，突遇鲨鱼的出现，这时的人工鱼绝对会放弃食物逃命要紧，因为这时的注意力集中在危险上，而非食物上．Wiekens提出了注意力多源理论j．在人或动物的信息处理系统中存在着多种不同类型的注意力资源，每种资源均为有限容量．多任务执行效率取决于各个任务所需资源的重叠程度．Wiekens并没有对嗅觉、味觉、听觉、触觉等其他感知信息进行深入的划分，而只将注意力分为语言和空间两类．在人工鱼动画中要引入Wiekens的注意力多源理论，需要建立新的模型，并对鱼的嗅觉、味觉等注意力资源进行描述．另一个需要解决的问题是在嵌入式系

5、统中，处理器速度、存储器容量等硬件资源相对有限，需要重点提高动画运行效率，因而本文针对嵌入式系统的局限性设计了感知权重分析器，并提出了嵌入式系统下基于需求的新模型，以减少动画生成所需的资源量．收稿日期：2012—03—25．基金项目：辽宁省教育厅科研项目(No：2010182)．作者简介：李啥(1984一)，男，东北大学博士研究生，讲师，从事嵌入式方面研究．通讯作者：mfux7ww3@163．corn．第2期李晗，孟宪宇，杜鹏，王丽丽：基于Android系统的人工鱼感知融合模型研究1571人工鱼多感知信息融合模型将注意力资源划分为两部分：静态注意力资源和动态注意力资源]．静态注

6、意力资源用于对各种虚拟感官提供的信息初步提取信号的特征量．动态注意力资源主要用于处理人工鱼注意力最终关注的信息的相关决策，计算及行为控制等．另外，为了减少了感知计算的系统开销，保证感知与其他环节的无缝连接，不破坏动画的连贯性，特引入内部状态需求分析模块，对各种感知到的信息进行重要性分析，以确保重要性指数最高的内部状态需求获得最高的注意力资源．基于多源注意力理论的人工鱼多感官信息融合模型如图1所示：信号视觉感官静态注意力资源：=k．=6J嗅觉感官÷短期感知l信息预处理lf记忆存储l思。贝味觉感官，存储器I一●一一Iit决策与反反应l信息选择卜一÷I感知卜应选择÷执行听觉感官触觉感

7、官T『图1基于多源注意力理论的人工鱼多感知信息融合模型人工鱼的各种感官获得的信息在经过短期存储后，进入静态注意力资源的信息选择模块，同时感知权重分析器会根据内部状态需求对预处理后的信息进行重要性分析，选中的信息将进入动态注意力资源模块进行相应的处理．感知权重分析器同时会对动态注意力资源的信息处理结果进行重要性分析，一旦确定信息与当前任务相关，将及时调整算法，使注意力集中到那些重要信息上．与传统的单源信息感知融合与处理模型相比，上述模型除了引入注意力多源理论外，还引入基于内部需求的感知权重分析