仿生機器人體系結構

　　機器人體系結構，就是指為完成指定目標的一個或幾個機器人在信息處理和控制邏輯方面的結構方式。

　　1、基于功能來分解

　　基于功能分解的體系結構在人工智能上屬于傳統的慎思式智能，在結構上體現為串行分布，在執行方式上屬于異步執行，即按照“感知一規劃一行動”的模式進行信息處理和控制實現。以美國國家航天局和美國國家標準局所提出的NASR人MtI〕為典型代表。這種體系結構的優點是系統的功能明了.層次清晰，實現簡單。但是申行的處理方式大大延長了系統對外部事件的響應時間，環境的改變導致必須重新規劃，從而降低了執行效率。因此只適合在已知的結構化環境下完成比較復雜的工作。

　　2、基于行為來分解

　　基于行為分解的體系結構在人工智能上屬于現代的反應式智能，在結構上體現為并行(包容)分布，在執行方式上屬于同步執行，即按照“感知一行動”的模式并行進行信息處理和控制。以麻省理工的R.A.Brooks所提出的行為分層的包容式體系結構(SubsumptionArchitecture) 和Arkin提出的基于MotorSc hema的結構為典型代表。其主要優點就是執行時間短、效率高、機動能力強。但是由于缺乏整體的管理，很難適應于各種情況。因此只適用于在沐淘環境下執行比較簡單的任務。

　　3、基于智能分布來分解

　　基于智能分布的體系結構在人工智能上屬于最新的分布式智能，在結構上體現為分散分布，在執行上屬于協同執行，既可以單獨完成各自的局部問題求解，又能通過協作求解單個或多個全局問題。以基于多智能體的體系結構為典型代表。這種體系結構的優點是既具有“智能分布”的特點，又有統一的協調機制。但是如何在各個智能體之間合理的劃分和協調仍然需要大量的研究和實踐。該體系結構在許多大型的智能信息處理系統上有著廣泛的應用。

　　除以上三類主要的體系結構之外，還有一些改進的混合式體系結構，如帶反饋環節的行為分解模式、基于分布式智能的分層體系結構、基于功能分解的多智能體結構等等。但是從整體上來看，它們或是在功能模塊的靈活性和擴展性上不足，或是沒能很好的協調慎思式智能與反應式智能，或是各層次間的交流機制不夠完善。