I den här artikeln beskriver vi en metod för att utveckla neurokontroller av autonoma mobila robotar utan mänsklig inblandning. Presentationen, som sträcker sig från tekniska och metodologiska frågor till flera experimentella resultat om utveckling av fysiska mobila robotar, täcker både tidigare och nyligen w ork i försöket att ge en enhetlig bild inom vilken läsaren kan jämföra eekterna av systematiska variationer i de experimentella inställningarna. Efter att ha beskrivit några viktiga principer för att bygga mobila robotar och verktyg lämpliga för experiment i adaptiv robotik, vi g i v e en n o verview av olika metoder för evolutionsrobotar och presentera vår metodik. Vi börjar granska två grundläggande experiment som visar att dierent e n vironments kan forma mycket olika beteenden och neurala mekanismer under mycket liknande urvalskriterier. Vi tar sedan upp frågan om inkrementell utveckling i två olika experiment ur perspektivet föränderliga miljöer och robotmorfologier. Slutligen, w e i n vestigate möjligheten o f e v olving plastic neurocontrollers och analysera en utvecklad neurocontroller som förlitar sig på snabba och kontinuerliga förändringar synapser som kännetecknas av dynamisk stabilitet. Vi avslutar med att granska implikationerna av denna metodik för ingenjörsvetenskap, biologi, kognitiv vetenskap och konstnärligt liv, och peka på framtida forskningsinriktningar.
Liknande arbete av REF ] beskriver en metod för att utveckla en Artificiell Neural Network-baserad controller för mobila robotar.
Evolutionary Neurocontrollers for Autonomous Mobile Robots
{'venue': 'International Conference on Evolutionary Computation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}