机器人中的在线适应：生物发育提供的表型可塑性
机器人学
2020-06-04 v1
摘要
以恰当动作响应环境刺激的能力是所有生物共有的属性，也是机器人系统设计中追求的目标。表型可塑性为实现该属性提供了一条途径，因为它刻画了那些从单一基因型出发、能在不同环境中表达不同表型而不涉及遗传修饰的生物。本工作中，我们研究配备在线传感器适应的机器人的表型可塑性。我们表明，布尔网络控制的机器人可以通过适应接近传感器与其控制网络之间的耦合（而不改变网络结构）来实现带避碰的导航。换言之，这些机器人虽由单一基因型（即网络）表征，却能从多种表型中表达出适合特定环境的某一种。我们还表明，能够实现最佳整体性能的动力学机制是临界态，这进一步佐证了如下假设：能够最优平衡鲁棒性与适应性的自然及人工系统处于临界。
引用
@article{arxiv.2006.02367,
title = {Online adaptation in robots as biological development provides phenotypic plasticity},
author = {Michele Braccini and Andrea Roli and Stuart A. Kauffman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.02367},
year = {2020}
}