基于人工情感与CMAC网络的机器人行为学习.pdf

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1、基于人工情感与CMAC网络的机器人行为学习祝宇虹，魏金海(哈尔滨工业大学机电工程学院机器人技术与系统国家重点实验室，黑龙江哈尔滨150001)Robot’SBehavioralLearningBasedonArtificialEmotionandCMACNetworkZHUYu—hong，WEIJin—hai(StateKeyLaboratoryofRobotTechologyandSystem，SchoolofMechatronicsEngineering，HarbinInstituteofTechnology，Ha

2、rbin150001，China)摘要：人工情感是一个新兴的研究方向，情感智Keywords：artificialemotion；CMACnet；ma能是人工智能对人类智能的重要逼近。该文利用模chinelearning糊情感模型来指导机器人学习，在CMAC网络框架0引言内实现机器人的新的行为学习方式。仿真实验结果表明基于人工情感与CMAC网络的机器人行为学情感智能是人类智能不可或缺的一部分，在人习能够学习到一条好的行为策略，具有良好的学习类生活中起着非常重要的作用。随着对人工智能的性能。该方法对于提高机器人在恶劣环境

3、下的生存不断深入研究，越来越多的研究者开始关注人类的能力和自主决策能力具有很大理论意义和实际应用情感智能。在尝试将人类情感智能抽象化建模，应价值。用于虚拟Agent或实际机器人的过程中，便诞生了关键词：人工情感；CMAC网络；机器学习人工情感这一全新学科。人工情感作为一门新型的中图分类号：TP273．22交叉学科，涉及心理学、神经生理学、计算机科学、人文献标识码：A．工智能和脑科学等学科，并以以上各学科为理论基文章编号：1001～2257(2012)09—0072—05础，以数学语言对人类情感进行建模，使机器能够识Ab

4、stract：Artificialemotionisanewanddevel—别或表达人类情感，从而更和谐地与人进行人机交opingresearcharea，affectiveintelligenceisanim—互；甚至通过模拟人类情感机理，赋予机器更高的智portantapproachtohumanintelligence．Thispaper能。usesafuzzyartificialemotionmodelwhichisused机器人行为学习是机器人领域的重要课题。但forguidingrobotbehavior

5、schemelearninganditis是现存的各种流行的机器学习方法都只停留在认知torealizeanewbehaviorschemlearningmethodin智能层面上，忽略了情感这一至关重要的因素。上theframeofCMACnetwork．Theresultofsimula—世纪末，A．Damasio的著名实验[1从理论上证明人tiontellsthattherobotbehaviorschemelearning类智能受到情感的重要影响。随着工业机器人技术basedonartificialemotio

6、nandCMACnetworkcan的不断发展与成熟，机器人不再只是执行简单重复generateashemegoodenoughandthelearningis的机械动作，而必须具有更高的智能、更大的自主ofgoodperformance．Thismethodhasgreattheo—性、更友好的人机交互以及更强的环境适应性。传reticalsignificanceandhighapplicationvaluefor统的人工智能无法满足这些要求，研究者们迫切希望找到一条新的解决途径，而人工情感的研究为此enhancin

7、grobot’Ssurvivabilityandautonomous提供了一种潜在地解决可能L2]。许多研究者针对情decision—makingcapacityinharshandcomplex感机理建立了情感模型及相关控制体系[3]。environment．收稿日期：2012—03—121问题提出与情感模型分析·72·《机械与电子~2012(9)人工情感与CMAc网络的机器人1．1问题提出采取相应的行为，则光照度、温度适宜度、社交度和将尝试着利用人工情感来影响机器人的行为学能量水平都会降低；反之，相应状态值增加。习

8、，即将情感机理引入到机器人行为学习中去。但基于以上分析，建立4输入4输出的模糊推理是由于自然情感理论的不完备性，还没有一个统一模型。其输人为4．种环境变量值，输出为4种情感的人工情感模型，可以适用于所有的研究对象。现变量值。各输入输出变量均在闭区间[O，1]内取值在的情况是研究者们都是针对特定问题建立特定的(为了简化，省略了从实际