【摘要】：信息時(shí)代特別重視以傳感器應(yīng)用為特征的智能科技。隨著微納技術(shù)、傳感技術(shù)、信息科學(xué)的快速進(jìn)步，微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）的硬件日益成熟并得以廣泛應(yīng)用。MEMS具有計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)，同時(shí)又具有測量與控制儀器的特點(diǎn)。然而，目前這類儀器在不少方面顯得很笨拙，難以勝任對人類甚至昆蟲來說十分簡單的任務(wù)。在給定的MEMS硬件平臺(tái)上，迫切需要引入仿生智能從而提升其實(shí)用價(jià)值。 生物具有極其精確和完善的機(jī)制，一直為人類科學(xué)和技術(shù)的發(fā)展提供重要啟示。智能是生命的特有屬性，生產(chǎn)出能以類似生物智能的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器或具有自然生命系統(tǒng)特征的人造系統(tǒng)，是人工生命研究、人工智能研究的共同目標(biāo)。MEMS具有仿生感官、計(jì)算能力、小型體積、獨(dú)立形體等特點(diǎn)，與生物個(gè)體具有硬件方面的相似性，正是適合開展人工智能研究與人工生命研究的硬件平臺(tái)。在MEMS上開展人工生命研究，可以幫助人們建立對生命現(xiàn)象的深刻理解；在MEMS上開展人工智能研究，為傳統(tǒng)人工智能研究的瓶頸難題提供了解答。 本文以仿生態(tài)勢感知和先驗(yàn)知識(shí)學(xué)習(xí)作為切入點(diǎn)，探索MEMS硬件基礎(chǔ)上“如其可能的智能”和“如其可能的生命”。提出信息驅(qū)動(dòng)和時(shí)間驅(qū)動(dòng)兩項(xiàng)蘊(yùn)含在生物現(xiàn)象下的基本動(dòng)力學(xué)原理，建立生物個(gè)體的信息流模型和時(shí)間軸模型，用于構(gòu)建具有生命外在特征和內(nèi)在機(jī)制的MEMS仿生個(gè)體。探討生物使用傳感器的機(jī)制與特點(diǎn)，使用微納傳感器構(gòu)建仿生感官完成測試與驗(yàn)證。以有限狀態(tài)機(jī)和軟控制器為核心，在MEMS仿生個(gè)體中整合先驗(yàn)知識(shí)并實(shí)現(xiàn)仿生的態(tài)勢感知、先驗(yàn)知識(shí)學(xué)習(xí)。模擬生物生命歷程，實(shí)現(xiàn)并測試了MEMS仿生個(gè)體的遺傳和進(jìn)化。 測試表明，仿生式地使用傳感器，可以有效挖掘傳感器實(shí)測數(shù)據(jù)中包含的有用信息；多傳感器信息融合可以去除觀測的不確定性，提高觀測的精度和可信度。測試表明，該MEMS仿生個(gè)體具有獲取信息、學(xué)習(xí)知識(shí)、解析問題的能力；具有感知、認(rèn)知、學(xué)習(xí)、遺傳、進(jìn)化能力，不僅具有外在的生命特征，也遵守內(nèi)在的生命動(dòng)力學(xué)原理。 本研究工作探討了MEMS仿生個(gè)體的理論模型、生成方法、實(shí)現(xiàn)技術(shù)，按照人工生命學(xué)科的基本思想構(gòu)建具有多種生命特征并能夠做出類似生命行為的人工生命，試圖理解生命并探索生命規(guī)律，試圖解釋和模擬生物個(gè)體的智能及其規(guī)律，試圖為MEMS“注入”智能從而提升其實(shí)用價(jià)值。
【圖文】：

器陀螺，，三軸加速度計(jì)，三軸磁敏，環(huán)境光傳，GPS，麥克風(fēng)，HD (720p)＋VGA 雙攝像頭，觸摸屏陀螺、三軸加速度計(jì)、三軸磁敏、壓力傳感HD (720p)＋VGA 雙攝像頭、加速度計(jì)、磁強(qiáng)計(jì)、光纖陀螺、攝像頭等器、數(shù)字信號(hào)處理器 DSP、片上系統(tǒng) SoC點(diǎn)有：22-45 納米工藝、GHz 主頻、32-64核)、主要采用 RISC（精簡指令集計(jì)算機(jī)）el、ARM、日立等公司生產(chǎn)有數(shù)百種不同MEMS。米加工工藝技術(shù)，能夠監(jiān)測聲、光、電、位移等物理量，按結(jié)構(gòu)原理或被監(jiān)測量，、磁微傳感器、光學(xué)微傳感器、輻射微傳波微傳感器、

第 1 章 緒 論了大批研究人員轉(zhuǎn)入人工智能行業(yè)的熱潮。出現(xiàn)第二次低谷。市場對人工智能系統(tǒng)的需求下降，的轉(zhuǎn)機(jī)隨著模糊邏輯（1965 年美國數(shù)學(xué)家 L. Zadeh 創(chuàng)物理學(xué)家 Hopfield 于 1982 年和 1984 年發(fā)表兩篇論文，彩）的發(fā)展而出現(xiàn)。 80 年代是人工智能學(xué)者開始深刻反思的時(shí)期。AI 研類專家知識(shí)的難度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過估計(jì)。在 1987 年的第七式上，會(huì)議主席甚至在總結(jié)報(bào)告中宣稱：“AI has died! 西
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TH-39

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2531212