[发明专利]仿脑机器人控制与学习系统

权利要求书

1.一种仿脑机器人控制与学习系统，其特征在于，包括输入输出模块、信息存储模块、控制模块，所述输入输出模块将采集到的信息保存至所述信息存储模块中，所述控制模块通过调用所述信息存储模块中的信息进行生成行为模式，并将该行为模式传送至所述输入输出模块，所述输入输出模块根据该行为模式进行执行任务；其中，所述控制模块进一步包括以下三层架构：反应层、认知层、元认知层，所述信息存储模块由许多相互关联的信息块组成，且各个信息块之间通过递归方式进行定义；所述反应层、认知层、元认知层分别与所述信息存储模块连接，所述反应层通过所述信息块之间的Hebbian学习进行模拟人脑的快速的、本能的反应，所述认知层对所述反应层的学习结果进一步运用强化学习算法进行模拟行为学习中反复试错的认知过程，所述元认知层根据所述认知层的学习结果利用遗忘机制和泛化机制对所述信息块进行整理形成新的行为模式。

2.根据权利要求1所述的一种仿脑机器人控制与学习系统，其特征在于：所述信息存储模块进一步包括注意焦点存储单元、本地存储单元、云存储单元，其中，所述注意焦点存储单元用于存储与当前任务紧密关联的信息，所述云存储单元用于备份历史信息。

3.根据权利要求2所述的一种仿脑机器人控制与学习系统，其特征在于：所述信息存储模块中的信息块是采用基于广义图的知识表示方式和存储方式，所述信息块位于所述广义图中的顶点或边，且所述信息块之间嵌套组合形成新的信息块。

4.根据权利要求1所述的一种仿脑机器人控制与学习系统，其特征在于：所述输入输出模块进一步包括感知器和执行器，所述感知器用于采集信息并将采集到的信息保存至所述信息存储模块中，所述执行器用于根据所述行为模式执行所述控制模块交付的任务。

5.根据权利要求1至4任一项所述的一种仿脑机器人控制与学习系统，其特征在于：所述信息块中还定义了Hebbian关系的置信度，当置信度小于预设阈值时，则删除对应的Hebbian关系。

6.根据权利要求1至4任一项所述的一种仿脑机器人控制与学习系统，其特征在于：所述元认知层进一步包括系统监控单元、参数调节单元、初始化学习单元、信息整理单元，其中，所述系统监控单元用于监控系统的各个模块和过程的资源使用情况，所述参数调节单元根据所述系统监控单元提供的资源使用情况进行分配和调节系统资源，所述初始化学习单元用于在所述认知层进行强化学习之前进行初始化处理，所述信息整理单元通过利用遗忘机制和泛化机制对所述信息存储模块中的信息块进行整理。

7.根据权利要求6所述的一种仿脑机器人控制与学习系统，其特征在于：所述信息存储模块中设有用于存储与当前任务紧密关联的信息的注意焦点存储单元，在所述认知层进行强化学习之前，所述初始化学习单元加载与当前任务紧密关联的信息块到所述注意焦点存储单元中；其中，所述的与当前任务紧密关联的信息块，包括表征当前感知和目标状态的信息块和与之有直接或间接Hebbian关系的其他信息块。