在身体周围空间中学习与行动：移动、伸手与抓取

幼婴在数月时间内探索自身身体、其感觉运动系统以及环境中可直接触及的部分，由此建立起对身体周围空间（peripersonal space）的模型，用以伸手抓取周围物体。借鉴来自婴儿行为实证文献的约束，我们提出这一学习过程的初步计算模型，并在物理机器人上实现与评估。学习主体探索手臂构型空间（通过本体感觉感知关节角）与其对手和夹爪的视觉感知之间的关系。所得知识表示为身体周围空间 (PPS) 图，其中节点表示手臂状态，边表示安全运动，路径表示从一个姿态到另一个姿态的安全轨迹。在我们的模型中，学习过程由内在动机驱动。当重复执行某一动作时，主体学习典型结果，同时也检测异常结果，并受激励去学习如何使这些异常结果变得可靠。手臂运动通常使静态背景不变，但偶尔会撞到物体，改变其静态位置。伸手动作被学习为一种可靠地撞击并移动环境中物体的方式。类似地，一旦学会可靠的伸手动作，它通常对环境产生准静态改变，将物体从一个静态位置移至另一位置。异常结果是物体被意外抓握（得益于先天的掌反射），此后随手动态移动。使抓握变得可靠比伸手更为复杂，但我们展示了显著进展。我们当前的结果是迈向基于无引导探索与内在动机的身体周围空间中运动、伸手与抓取的自主感觉运动学习的步骤。