發(fā)布時(shí)間：2024-03-13 02:25

　　目前,人工智能為新時(shí)代科技革命提供了的強(qiáng)大的推動(dòng)力,以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的傳統(tǒng)人工智能已經(jīng)應(yīng)用到了許多研究領(lǐng)域,然而,機(jī)器學(xué)習(xí)往往面臨著多種困境,如需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)等。為了突破這一瓶頸,大量的研究開始轉(zhuǎn)向?qū)Υ竽X生理機(jī)制的探索與模仿,越來越多的研究人員認(rèn)為類腦智能將是未來人工智能的發(fā)展方向,類腦智能也憑借著低功耗、弱監(jiān)督等優(yōu)勢(shì)得到越來越多的重視和研究。機(jī)器人行為決策算法或行為控制策略是移動(dòng)機(jī)器人學(xué)中的研究重點(diǎn),本文將探索大腦中與行為決策相關(guān)的生理結(jié)構(gòu),并對(duì)其進(jìn)行模擬,進(jìn)而應(yīng)用到移動(dòng)機(jī)器人的行為決策和自主導(dǎo)航中。首先,本文在大量目標(biāo)導(dǎo)向和決策相關(guān)的類腦仿生算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合小腦和基底神經(jīng)節(jié)等神經(jīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的生理學(xué)機(jī)理,提出了一種基于小腦和基底神經(jīng)節(jié)調(diào)節(jié)機(jī)理的類腦認(rèn)知決策模型。該模型模擬了人腦中基底神經(jīng)節(jié)和小腦的功能,并將二者相互連接形成一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人行為決策的混合模型。該混合模型利用調(diào)節(jié)發(fā)育網(wǎng)絡(luò)來模擬小腦,從而加快基底神經(jīng)節(jié)的學(xué)習(xí)收斂速度;同時(shí),通過基于Actor-Critic的強(qiáng)化學(xué)習(xí)來模擬基底神經(jīng)節(jié),從而對(duì)小腦模型中的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行更新和完善,使小腦可以在后續(xù)行為中獲得更佳的決策能力。...

【文章頁數(shù)】：110 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖5.9Gazebo平臺(tái)仿真實(shí)驗(yàn)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)圖

基于ROS的移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)設(shè)計(jì)和自主導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)分析78智能體障礙物目標(biāo)點(diǎn)圖5.8Gazebo平臺(tái)仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境圖5.9為Gazebo平臺(tái)仿真實(shí)驗(yàn)控制系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)圖，其中，橢圓即為本實(shí)驗(yàn)控制系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)，而矩形為該控制系統(tǒng)中起節(jié)點(diǎn)之間互相通信作用的話題和消息，該圖詳細(xì)展示了本實(shí)驗(yàn)機(jī)器人控....

本文編號(hào)：3927040