행동 기반 로봇 (Behavior-based robotics, BBR) 또는 행동 로봇 공학 (behavioral robotics)은 로봇의 접근 방식으로, 내부 환경을 모델링하기 위해 내부 변수가 거의 없어도 복잡하게 나타나는 동작을 나타낼 수 있으며 주로 감각 운동 링크를 통해 동작을 수정합니다.

행동 기반 로봇 (RBC)은 종종 집중적으로 전산화 된 대응 물보다 더 많은 생물학적 기능을 나타내며, 이들은 기능면에서 매우 숙고되어 있습니다. RBC는 종종 실수를하고, 반복하며, 혼란 스럽지만, 의욕적 인 의인화 된 특성을 가지고 있습니다. 적혈구와 곤충의 비교는 행동 때문에 자주 발생합니다. RBC는 약한 인공 지능의 예입니다.

1980 년대에 적혈구를 가장 많이 연구 한 곳은 매사추세츠 공과 대학교 (Rodney Brooks)의 교수 인 로드니 브룩스 (Rodney Brooks)였습니다. 학생과 동료의 도움을 받아 바퀴 식 다리를 갖춘 일련의 로봇을 내장 아키텍처를 사용하여 만들었습니다. Brooks의 간행물은 대개 “계획은 다음에 무엇을해야 할지를 결정할 필요가 없도록하는 방법 일뿐입니다.”라는 로봇의 의인화 된 자질과 상대적으로 낮은 개발 비용으로 행동 기반 접근법이 대중화되었습니다.

Brooks의 작업은 행동 적 접근에서 두 가지 가장 큰 브랜드에 – 우연히 또는 아닌 – 기여했습니다. 1950 년대에 신경학 연구 경험이있는 영어 과학자 인 윌리엄 그레이 월터 (William Gray Walter)는 1950 년 영국의 축제에서 전시되었고 효과적인 시스템을 효과적으로 제어 할 수있는 행동 기반 접근법을 사용하여 1950 년에 열전쌍 밸브 제어 로봇 한 쌍을 만들었습니다.

두 번째 주요 브랜드는 Valentino Braitenberg의 1984 년 “Vehicles – Synthetic Psychology의 실험”(MIT Press)이었습니다. 그는 센서 / 모터 간의 간단한 연결로 인해 공포와 사랑 같은 복잡한 행동이 일어날 수 있음을 보여주는 일련의 실험에 대해 설명합니다.

RBC의 최근 작업 중 일부는 Mark Tilden이 시작한 BEAM Robotics 커뮤니티에서 나옵니다. Tilden은 브룩스 실험 (각 다리마다 마이크로 컨트롤러 사용)의 걷기 메커니즘에 필요한 컴퓨팅 성능의 감소에 영감을 받았으며 간단한 논리 회로, 트랜지스터 기반 전자 장치 및 설계의 계산 요구 사항을 더욱 줄였습니다. 아날로그 회로.

원칙
행동 기반 로봇은 생물학적 시스템을 모델로 사용하여 기존 인공 지능과 차별화됩니다. 클래식 인공 지능은 일반적으로 문제를 해결하기 위해 일련의 단계를 사용하지만 행동 기반 방식과 비교하여 내부적 인 이벤트 표현을 기반으로하는 경로를 따릅니다. 상황을 해결하기 위해 사전 계산을 사용하는 대신 행동 기반 로봇이 적응력에 의존합니다. 이러한 발전으로 인해 행동 기반 로봇이 연구 및 데이터 수집에서 보편화되었습니다.

행동 기반 시스템의 대부분은 반응 적입니다. 즉, 의자의 모양이나 로봇이 움직이는 표면의 내부 표현을 프로그래밍 할 필요가 없습니다. 대신 모든 정보는 로봇 센서의 입력으로부터 수집됩니다. 로봇은이 정보를 사용하여 즉각적인 환경 변화에 따라 점진적으로 조치를 수정합니다.

Behaviour-based Robots (BBR)는 대개 자신의 컴퓨터 집약적 인 것보다 더 생물학적으로 나타나는 행동을 보여 주며, 이는 행동에 매우 숙고되어 있습니다. BBR은 실수를 반복하고, 행동을 반복하며, 혼란 스럽긴하지만, 의인화 된 인성을 보여줄 수도 있습니다. BBR과 곤충의 비교는 이러한 조치 때문에 빈번합니다. BBR은 때로는 약한 인공 지능의 예라고 여겨지지만 일부는 모든 지능의 모델이라고 주장합니다.

풍모
대부분의 행동 기반 로봇은 시작하기 위해 기본적인 기능 세트로 프로그래밍됩니다. 로봇은 어떤 행동을 사용해야하는지, 장애물 회피 및 배터리 충전으로 로봇을 배우고 성공시키는 데 도움이되는 토대를 제공 할 수있는 행동 레퍼토리가 제공됩니다. 행동 기반 로봇은 세계 모델을 구축하는 것이 아니라 환경 내의 문제와 환경에 대응하기 만하면됩니다. 그들은 문제를 해결하기위한 기본 행동과 결합 된 과거 경험으로부터 얻은 내부 지식을 활용합니다.

역사
행동 기반 로봇 학교는 1980 년대 매사추세츠 공과 대학 (Rodney Brooks)의 연구팀이 수행 한 작업에 많은 돈을 쏟아 부었습니다. 로드니 브룩스 (Rodney Brooks)는 학생들과 동료들이 섭식 구조를 활용하여 바퀴 달린 다리가있는 로봇을 만들었습니다. “계획은 다음에해야 할 일을 파악하는 것을 피하는 단순한 방법”과 같은 경쾌한 제목으로 작성된 Brooks의 논문, 그의 로봇의 의인화 된 자질, 그리고 그러한 로봇을 개발하는 비교적 저렴한 비용으로 행동 기반 접근법이 대중화되었습니다 .

Brooks의 작업은 사고 기반 이건 아니건 상관없이 행동 기반 접근 방식의 두 가지 이정표로 이루어집니다. 1950 년대 신경학 연구를 시작한 영국 과학자 인 그레이 월터 (W. Gray Walter)는 1951 년 영국 축제에서 전시되었고 단순하지만 효과적인 행동 기반 제어 시스템을 갖춘 한 쌍의 진공관 기반 로봇을 제작했습니다.

두 번째 이정표는 Valentino Braitenberg의 1984 년 “Vehicles – Synthetic Psychology의 실험”(MIT Press)입니다. 그는 간단하게 유선 센서 / 모터 연결이 공포와 사랑 같은 복잡한 모습의 행동을 일으킬 수 있음을 보여주는 일련의 사고 실험을 설명합니다.

BBR에서의 후속 작업은 Mark Tilden의 작업을 기반으로 한 BEAM 로봇 커뮤니티에서 나왔습니다. Tilden은 브룩스의 실험 (각 다리마다 하나의 마이크로 컨트롤러 사용)에서 걷는 메커니즘에 필요한 계산 능력의 감소에서 영감을 얻었으며 계산 요구 사항을 로직 칩, 트랜지스터 기반 전자 장치 및 아날로그 회로 설계의 요구 사항으로 추가로 줄였습니다.

개발의 다른 방향은 멀티 로봇 팀에 행동 기반 로봇의 확장을 포함합니다. 이 작업의 초점은 암시 적 또는 명시 적으로 그룹 동작을 조정하는 간단한 일반 메커니즘을 개발하는 데 있습니다.