网站建设行吗,网站开发难题,下载app下载安卓免费,hao123我的主页原文来源#xff1a;frontiers作者#xff1a;Nicolas Bredeche、Evert Haasdijk、Abraham Prieto「雷克世界」编译#xff1a;嗯~阿童木呀、KABUDA本文概述了适用于机器人群体#xff08;robot collectives#xff09;在线分布式进化的进化机器人技术#xff0c;即实体进… 原文来源frontiers作者Nicolas Bredeche、Evert Haasdijk、Abraham Prieto「雷克世界」编译嗯~阿童木呀、KABUDA本文概述了适用于机器人群体robot collectives在线分布式进化的进化机器人技术即实体进化embodied evolution。对具体进化的定义进行了阐述并对基本概念和机制进行了全面描述。此外本文还全面总结了自2000年以来在该领域所发表的研究成果提供了多方位的视角从而确定主要的发展趋势。特别是我们有了一个新的发现即将原先的把具体进化看作是小型机器人群体内小于10台机器人的一种并行搜索方法转变为将具体进化看作是类群体性集体中用于设计集体行为的在线分布式学习方法。总而言之本文所阐述的该技术的相关应用和开放性问题为过去提供了一个里程碑也为未来的研究提供了灵感。本文概述了进化机器人的相关研究在这项研究中进化以一种连续的方式发生在机器人群体中。Ficici等人于1999年创造了embodied evolution这一用于描述进化过程的短语它分布在群体机器人上从而使它们能够自主和持续地进行适应。同时随着机器人技术的发展具备越来越高的可能性以及经济上的可行性在最小的人为监督环境下专家团队以高昂代价操作的单个机器人正通过机器人群体的协作使用迅速地得以辅助Bellingham和Rajan于2007年提出并且在这种机器人群体中实现自主的在线自适应过程中具体进化可以发挥至关重要的作用。实际上实体进化背后的愿景是一组真正的自主机器人它们可以调整自己的行为以适应不同的任务和环境。自主发生在两个层面上机器人不仅能够在没有外部控制的情况下执行任务而且它们能够通过进化在不需要外部监督的情况下对其自身行为进行评估和调整因此可以自主学习。这种自适应能力使得机器人在无法事先准确建模的情况下能够得以部署。这可能是因为环境或用户需求尚未完全了解或者可能是由于机器人之间交互的复杂性以及它们环境的有效性导致场景不可预测。此外车载自适应性onboard adaptivity本质上避免了在部署之前开发控制器时由于机器人或其环境的建模不准确将造成的现实差距Jakobi 等人于1995年提出因为控制器在部署之后还将得以继续开发。最终的好处是实体进化可以看作是并行化进化过程因为它将评估分布在多个机器人上。Alba于2002年已经表明这种并行性可以提供很大的好处包括超线性加速superlinear speedups。在机器人的示例情况下这具有减少每个机器人执行不良控制器所耗费的时间的附加好处减少了磨损。 在实体进化中以机器人为中心和以基因组为中心的循环实体进化的在线本质与“传统”进化机器人研究形成鲜明对比。传统的进化机器人采用经典顺序集中的优化范式进行进化父辈和幸存者的选择是集中并考虑整个群体。“机器人”部分需要进行一系列机器人试验模拟与否以一种基于进化的方式进行搜索从而找到最优机器人控制器。就任务性能表现而言实体进化在某些情况下如飞行无人机的监控和自我定位其性能表现要远远优于其他进化机器人技术特别是在收敛速度方面。考虑到能够提供一个清晰明了的讨论的初衷我们将实体进化定义为这样一个范例其中进化是在多机器人两个或多个机器人系统中实施的。两个机器人已经被认为是一个多机器人系统因为仍然可以在其上分配一个算法。这些系统具有以下特征权力下放Decentralized没有中央权力机构选择生育后代的父母或将被取代的个体。相反机器人根据局部信息评估它们的表现交换和选择遗传物质。在线机器人控制器会随着机器人正常行动而发生动态变化进化发生在机器人的操作寿命期间和任务环境中。在机器人得以部署完毕后这一过程仍将继续。并行无论它们是否在任务中进行协作群体都由多个机器人组成这些机器人在同一环境中同时进行动作和进化频繁地进行交互以交换遗传物质。通信遗传物质的分散性意味着选择是在局部执行的通常只涉及整个群体的一部分Eiben等人于2007年提出并且它必须由机器人自己执行。除了父母和幸存者选择之外这次还增加了第三个选择的机会这是为经典进化计算定义的。因此实体进化扩展了定义进化算法即评估、选择、变体和替换Eiben和Smith于2008年提出的运算符集合并将交配作为关键的进化算子。交配Mating两个或更多机器人决定发送/接收遗传物质的行为不管这种物质是否会用于生成新的后代。这种情况何时发生以及如何发生不仅取决于预定的启发式算法还取决于进化的行为后者在很大程度上决定了机器人是否会遇到交换遗传物质的机会。在过去的20年里通用的在线进化机器人以及特定的实体进化作为一个研究领域已经成熟起来。在受人尊敬的进化计算聚焦点所不断涌现的相关出版物可以证明这一点诸如会议例如ACM GECCO、ALIFE、ECAL和EvoApplications、期刊例如进化机器人领域进化智能的特殊问题Haasdijk等人于2014年提出、研讨会PPSN 2014 ER研讨会、GECCO 2015和2017机器人研讨会上进化群体性行为以及教程ALIFE 2014、GECCO 2015和2017、ECAL 2015、PPSN 2016和ICDL-EPIROB 2016等。谷歌的一位学者所搜索的出版物引用Watson等人在2002年撰写的开创性进化论文说明了这种增长趋势。自2009年以来该论文引起了极大的关注自2008年以来引用次数每年增加一倍以上自那时起每年约引用20次。然而到目前为止还没有关于什么是实体进化以及什么不是的明确定义也没有关于这一领域技术现状的概述。本文提供了实体进化范式的定义并将其与其他进化和群体机器人学研究联系起来。我们确认并回顾了相关研究强调了许多特定于具体进化范例设计选择和问题。这些共同提供了有关最新技术的全面综述并为对群体自主适应的进化方法感兴趣的研究人员提供了一个起点。文章指出了可能提供解决方案的其他领域的未解决问题与研究指出了今后工作的方向并讨论了潜在的应用。本文概述了机器人群体的实体进化 这一研究领域自2000年以来得到了不断发展。本文最主要的贡献体现在三个方面。第一阐明了实体进化的定义和总体进程。第二概述了迄今为止已有的进化研究成果。第三为今后的研究提供了方向。这一概述揭示了该领域的成熟性虽然在实体进化诞生的最初十年里其主要被用作为设计个人行为的并行搜索方法但在群体方面出现了一种趋势即合作、分工以及专业化。这一趋势与大型群体式机器人集体趋势携手并进。我们希望这一概述可以为该领域提供一个垫脚石以此体现出它的成熟并为有抱负的研究人员提供灵感。为此我们强调了可能的应用和可能推动该领域研究议程的公开问题。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。由互联网进化论作者计算机博士刘锋与中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心石勇、刘颖教授创建。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
