具身系统中的廉价控制理论

我们提出了一个为具身智能体设计廉价控制架构的框架。我们的推导由通用逼近这一经典问题引导，借此探索利用智能体的具身性来实现由传感器运动控制生成的行为的新颖且更高效的通用逼近的可能性。我们将这种具身通用逼近与经典的非具身通用逼近进行了比较。为了例证我们的方法，我们提出了一个基于条件受限玻尔兹曼机定义的策略模型的详细定量案例研究。与需要指数级参数数量的非具身通用逼近相比，在具身设定下，我们能够用 drastically 更小的模型生成所有可能的行为，从而获得廉价通用逼近。我们通过一个六足行走机器人在实验上测试并证实了该理论。实验表明，我们的理论预测的充分控制器复杂度是紧致的，这意味着该理论具有直接的实践意义。