[发明专利]基于云计算的自主心智发育云机器人系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种利用云计算来实现自主心智发育的云机器人系统，属于智能机器人研究技术领域。

背景技术

机器人技术的发展大致经历了以下三个阶段：第一阶段(20世纪60年代)为可编程示教再现型机器人，其特征是机器人按照事先设计的程序进行重复性的工作；第二阶段(20世纪70年代)为具有一定感觉功能和自适应能力的离线编程机器人，其特征是可以根据作业对象的状况改变其作业内容，即所谓的“知觉判断机器人”；第三阶段(20世纪80年代中期以后)为智能机器人，其带有多种传感器，能够融合从不同传感器获得的信息，具有很强的自适应能力、学习能力，及自治功能。

机器人技术涉及计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等学科的知识，是当前科技研究的热点方向，但是如何实现真正的机器人智能仍然是一个亟待解决的问题。在1986年《IEEE Journal of Robotics and Automation》(电气和电子工程师协会期刊机器人及自动化)2(1)：14-23页发表的《A robust layered control system for a mobile robot》(一个用于移动机器人的稳健分层控制系统)中提到了实现机器人智能的两种方法：一是“基于知识”的方法，即直接对机器人编程，使其完成特定任务；二是“基于行为”的方法，即面对复杂环境，机器人通过与环境相互作用完善其功能。但是，这两种方法均是面向任务，一旦任务改变，就需对机器人重新编程。在实际应用中，机器人所处的环境往往是不断变化的，在设计阶段很难估计到后期可能发生的变化，因此，这种“局限性”就限制了机器人的智能化。在1998年,“AAI Books”出版社出版的《Evolutionary robotics:from intelligent robot to artificial life》(机器人技术的进化：从智能机器人到人工生命)一书中提出了基于“种群进化”的方法，即依据生物进化规律，使机器人完成从简单到复杂的进化过程，但是该方法只能实现机器人种群的系统进化。尽管上述传统的方法，包括“基于知识”、“基于学习”，及“生物进化”的方法，在机器人智能研究领域取得了一系列成果，但是上述方法均不能使机器人在未知的、动态变化的环境中像人类一样灵活的完成任务。

为了解决这一问题，在1996年《Visual Communication and Image Processing》(虚拟通讯和图像处理)431-487页上发表的《Learning in image analysis and beyond：Development》(图像分析及其他方面的学习：发育)首次提出了“自主心智发育”的概念，即：机器人模仿人脑的发育过程，利用一个类人脑的自然或人工嵌入式系统，在自主心智发育程序(基因编码或人工设计)的控制下，通过其自身的传感器和效应器与环境(包括内在环境极其组件)的实时交互，自主完成心智的发育。自主心智发育机器人与传统机器人的不同之处表现在：自主心智发育机器人不是针对某种特定的任务，必须要对未知可能发生的任务生成合理的表示，要像人一样进行在线学习。另外自组织特性也是发育机器人的独特之处，在没有人类进行干扰的情况下，自主心智发育机器人需要保证对所学知识进行合理的组织和存储。