通过感觉运动依存关系 grounded 视觉场的经验

人工感知传统上通过手工设计特定任务算法来处理。然而，真正自主的机器人应自行发展感知能力，通过与环境的互动并适应新情境。感觉运动依存关系理论提出将这些感知能力的发展建立在智能体主动转换其感官输入的方式之上。我们受该理论启发提出一种感觉运动方法，其中智能体探索世界并通过捕捉其所引发的感觉运动规律性来发现其属性。本工作呈现该方法在发现所谓视觉场中的应用，视觉场被定义为视觉传感器在朴素智能体经验上所施加的规律性集合。我们提出一种形式体系来描述这些规律性如何被捕获于感觉运动预测模型中。最后，该方法在一个粗略受人类视网膜启发的模拟系统上进行了评估。