I denna artikel diskuteras hur en beteendebaserad robot kan konstruera en \symbolisk process" som står för dess övervägande tankeprocesser med hjälp av modeller av miljön. Tidningen fokuserar på två grundläggande problem; det ena är problemet med grundsymbolen och det andra är hur de interna symboliska processerna kan placeras med avseende på de beteendemässiga sammanhangen. Vi undersöker dessa problem genom att tillämpa ett dynamiskt systems förhållningssätt till problemet med robotnavigering. Vår formulering, baserad på ett framåtmodelleringssystem som använder återkommande neuralt lärande, visar att roboten kan lära sig grammatiska strukturer gömda i arbetsytans geometri från lokala sensoriska ingångar genom sina navigationsupplevelser. Dessutom kan roboten generera olika handlingsplaner för att nå ett godtyckligt mål med hjälp av den förvärvade framåtmodellen som innefattar kaotisk dynamik. Det väsentliga påståendet är att den inre symboliska processen, som är inbäddad i attraheraren, har sin grund eftersom den är självorganiserad enbart genom interaktion med den fysiska världen. Det visas också att strukturell stabilitet uppstår i samspelet mellan den neurala dynamiken och miljödynamiken, som står för lokaliseringen av den interna symboliska processen. De experimentella resultaten med hjälp av en mobil robot, utrustad med en lokal sensor som består av ett laserområde nder, verifiera våra påståenden.
I REF använder författarna en mobil robot som navigerar i en fast miljö.
Model-Based Learning for Mobile Robot Navigation from the Dynamical Systems Perspective
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}