库卡机器人体系结构

机器人体系结构，便是指为完结指定方针的一个或几个机器人在信息处理和操控逻辑方面的结构方法。

　　一、根据功用来分化

　　根据功用分化的体系结构在人工智能上归于传统的慎思式智能，在结构上体现为串行散布，在履行方法上归于异步履行，即按照“感知一规划一举动”的模式进行信息处理和操控实现。以美国国家航天局和美国国家标准局所提出的NASR人MtI〕为典型代表。这种体系结构的长处是体系的功用明了.层次明晰，实现简单。可是申行的处理方法大大延长了体系对外部事件的响应时间，环境的改动导致必须从头规划，从而降低了履行效率。因而只适合在已知的结构化环境下完结比较复杂的工作。

　　二、根据行为来分化

　　根据行为分化的体系结构在人工智能上归于现代的反应式智能，在结构上体现为并行(容纳)散布，在履行方法上归于同步履行，即按照“感知一举动”的模式并行进行信息处理和操控。以麻省理工的R.A.Brooks所提出的行为分层的容纳式体系结构(SubsumptionArchitecture) 和Arkin提出的根据MotorSc hema的结构为典型代表。其主要长处便是履行时间短、效率高、机动能力强。可是由于缺少全体的管理，很难适应于各种情况。因而只适用于在沐淘环境下履行比较简单的任务。

　　三、根据智能散布来分化

　　根据智能散布的体系结构在人工智能上归于最新的散布式智能，在结构上体现为涣散散布，在履行上归于协同履行，既可以单独完结各自的部分问题求解，又能经过协作求解单个或多个全局问题。以根据多智能体的体系结构为典型代表。这种体系结构的长处是既具有“智能散布”的特点，又有统一的协调机制。可是如安在各个智能体之间合理的划分和协调依然需求大量的研究和实践。该体系结构在许多大型的智能信息处理体系上有着广泛的使用。

　　除以上三类主要的体系结构之外，还有一些改善的混合式体系结构，如带反应环节的行为分化模式、根据散布式智能的分层体系结构、根据功用分化的多智能体结构等等。可是从全体上来看，它们或是在功用模块的灵活性和扩展性上不足，或是没能很好的协调慎思式智能与反应式智能，或是各层次间的交流机制不行完善。

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