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摘要
针对机器人姿态路径目标航迹仿真中一些传统机器学习方法不能进行连续行为学习的问题,通过模拟人类心理认知机理与脑部神经运动现象,提出了一种基于小脑-基底核-大脑皮层回路的认知发育算法,解决机器学习中不能连续学习的问题。上述算法以学习自动机为框架,以生物感觉运动系统为理论基础,使小脑通过监督学习方式实现机器人状态到行为的映射;然后通过基于内在动机原理的概率选择评价模块对基底神经节动作进行选择;最后将大脑皮层接受的神经信号传递给基底核与小脑,形成完整的感觉运动反馈回路。将该算法应用到机器人姿态路径目标航迹系统进行优化仿真。仿真结果表明,机器人在未知环境下,通过自主学习发育,逐渐掌握运动平衡控制技能,并实现目标的实时跟踪,与经典认知发育算法进行了对比分析,体现了该算法的有效性和鲁棒性。
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