基于先验知识、实时态势感知、交互学习的MEMS仿生个体

发布时间：2019-09-03 07:53

【摘要】：信息时代特别重视以传感器应用为特征的智能科技。随着微纳技术、传感技术、信息科学的快速进步，微机电系统（MEMS）的硬件日益成熟并得以广泛应用。MEMS具有计算机的特点，同时又具有测量与控制仪器的特点。然而，目前这类仪器在不少方面显得很笨拙，难以胜任对人类甚至昆虫来说十分简单的任务。在给定的MEMS硬件平台上，迫切需要引入仿生智能从而提升其实用价值。生物具有极其精确和完善的机制，一直为人类科学和技术的发展提供重要启示。智能是生命的特有属性，生产出能以类似生物智能的方式做出反应的智能机器或具有自然生命系统特征的人造系统，是人工生命研究、人工智能研究的共同目标。MEMS具有仿生感官、计算能力、小型体积、独立形体等特点，与生物个体具有硬件方面的相似性，正是适合开展人工智能研究与人工生命研究的硬件平台。在MEMS上开展人工生命研究，可以帮助人们建立对生命现象的深刻理解；在MEMS上开展人工智能研究，为传统人工智能研究的瓶颈难题提供了解答。本文以仿生态势感知和先验知识学习作为切入点，探索MEMS硬件基础上“如其可能的智能”和“如其可能的生命”。提出信息驱动和时间驱动两项蕴含在生物现象下的基本动力学原理，建立生物个体的信息流模型和时间轴模型，用于构建具有生命外在特征和内在机制的MEMS仿生个体。探讨生物使用传感器的机制与特点，使用微纳传感器构建仿生感官完成测试与验证。以有限状态机和软控制器为核心，在MEMS仿生个体中整合先验知识并实现仿生的态势感知、先验知识学习。模拟生物生命历程，实现并测试了MEMS仿生个体的遗传和进化。测试表明，仿生式地使用传感器，可以有效挖掘传感器实测数据中包含的有用信息；多传感器信息融合可以去除观测的不确定性，提高观测的精度和可信度。测试表明，该MEMS仿生个体具有获取信息、学习知识、解析问题的能力；具有感知、认知、学习、遗传、进化能力，不仅具有外在的生命特征，也遵守内在的生命动力学原理。本研究工作探讨了MEMS仿生个体的理论模型、生成方法、实现技术，按照人工生命学科的基本思想构建具有多种生命特征并能够做出类似生命行为的人工生命，试图理解生命并探索生命规律，试图解释和模拟生物个体的智能及其规律，试图为MEMS“注入”智能从而提升其实用价值。
【图文】：

微尘,智能,三轴加速度计,摄像头

器陀螺，，三轴加速度计，三轴磁敏，环境光传，GPS，麦克风，HD (720p)＋VGA 双摄像头，触摸屏陀螺、三轴加速度计、三轴磁敏、压力传感HD (720p)＋VGA 双摄像头、加速度计、磁强计、光纤陀螺、摄像头等器、数字信号处理器 DSP、片上系统 SoC点有：22-45 纳米工艺、GHz 主频、32-64核)、主要采用 RISC（精简指令集计算机）el、ARM、日立等公司生产有数百种不同MEMS。米加工工艺技术，能够监测声、光、电、位移等物理量，按结构原理或被监测量，、磁微传感器、光学微传感器、辐射微传波微传感器、

机器人,人工智能,深刻反思,会议主席

第 1 章绪论了大批研究人员转入人工智能行业的热潮。出现第二次低谷。市场对人工智能系统的需求下降，的转机随着模糊逻辑（1965 年美国数学家 L. Zadeh 创物理学家 Hopfield 于 1982 年和 1984 年发表两篇论文，彩）的发展而出现。 80 年代是人工智能学者开始深刻反思的时期。AI 研类专家知识的难度要远远超过估计。在 1987 年的第七式上，会议主席甚至在总结报告中宣称：“AI has died! 西
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH-39

【参考文献】