公开(公告)号：CN110788865B

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN201911251206.0

申请日：2019-12-09

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵宇轩 ,  曾毅 ,  乔广

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明属于人工智能以及机器人领域，具体涉及了一种基于多脑区协同条件反射模型的机器人控制方法及系统，旨在现有机器人控制方法对环境适应能力不高解决的问题。本发明方法包括：编码机器人有害刺激作为非条件刺激，选取机器人环境中可预见的非条件刺激信号作为条件刺激；基于神经元模型构建类脑计算生物神经网络模型，通过条件与非条件刺激习得条件反射；通过类脑计算生物神经网络模型获取机器人行为类别；获取行为类别对应的控制指令进行机器人控制。本发明机器人可以根据环境中一些可以预见非条件刺激的信号作为条件刺激，形成条件反射，无需把多变的环境变量全部编码到机器人中，大大提高了机器人对环境的适应能力。

公开(公告)号：CN110788865A

公开(公告)日：2020-02-14

申请号：CN201911251206.0

申请日：2019-12-09

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵宇轩 ,  曾毅 ,  乔广

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明属于人工智能以及机器人领域，具体涉及了一种基于多脑区协同条件反射模型的机器人控制方法及系统，旨在现有机器人控制方法对环境适应能力不高解决的问题。本发明方法包括：编码机器人有害刺激作为非条件刺激，选取机器人环境中可预见的非条件刺激信号作为条件刺激；基于神经元模型构建类脑计算生物神经网络模型，通过条件与非条件刺激习得条件反射；通过类脑计算生物神经网络模型获取机器人行为类别；获取行为类别对应的控制指令进行机器人控制。本发明机器人可以根据环境中一些可以预见非条件刺激的信号作为条件刺激，形成条件反射，无需把多变的环境变量全部编码到机器人中，大大提高了机器人对环境的适应能力。