图4 慎思式行为控制规则

图5 悄思式行为的推理规则

    （4）社会式行为控制层的设计实现

    社会式行为控制是指机器人与其他协同完成同一工作任务的机器人或人等类似智能体间的协同控制和共同处理的工作方式。其前提为共同的工作任务，统一的信息格式。

    规则4：阿西莫夫的机器人三定律，即

• 机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为；
• 机器人应服从人的一切命令，但命令与第一定律相抵触时例外；
• 机器人必须保护自身的安全，但不得与第一、第二定律相抵触。

    3.4 各行为层间的学习与进化

    （1）本代内的学习

    本代的学习指的就是一代机器人内将慎思式行为层的控制决策升华到反射式行为层的学习过程，即条件反射的形成和消除过程。

    假设：生物自适应性的本质使其具有在先后发生时间较短的两个事件之间产生关联，并进一步强化或弱化这种关联的本能。

    规则5：设先后发生的事件Ea、Eb，其时间间隔为△τ，事件间的联接强度为R，则条件反射的建立和消除可以按如下规则来实现：

    假设两事件间的初始联接强度为

    R₀= Rand’(0,1) (1)

    条件反射的上限、下限分别为

    Rlowlimit=R₀-R₀/2=R₀/2 (2)
    Ruplimit=R₀+R₀/2=3R₀/2 (3)

    则两事件间的联接强度为

    设i=0，△τ_i=△τ<>subo=0，则

    联接强度R的大小反映的就是事件间的条件反射关系。

    （2）多代间的进化

    目前的仿生机器人时代，机器人已经初步具备了自我进化的能力，但是这种进化主要发生在虚拟世界中，通过移植到机器人本体而发生作用。

    多代间的进化就是指机器人通过计算机仿真计算而获得的由反射式行为到本能式行为的建立和由本能式行为到反射式行为的消除过程。

    本文所研究的机器人的进化在性质上指的是虚拟的进化(或退化)，在内容上指的是本能式行为的进化(或退化)。

    假设：生物的自进化性使其具有把某种反射式行为，变异为相应的本能式行为并传递给下一代的能力，这种变异经过环境的选择和积累便体现为多代间的进化或退化。

    规则6：对于在同一环境下工作的多个机器人，如果都对应的形成了某类条件反射B，那么在下一代机器人中将考虑把其对应的控制规则由反射式控制Cr进化为本能式控制Ci，即在事件Ea发生时直接执行Ra和Rb；对于某类行为的本能性控制直接消除，通过机器人在后天的与环境的交互中建立条件反射来控制执行。

    4、结论

    本文所设计的仿生式控制体系结构全面吸收和借鉴了慎思式智能、反应式智能和分布式智能的优点与长处，生命的本质特征为基础设计适用于第四代仿生机器人的仿生式体系结构，实现了仿生机器人单代间的学习和多代间的进化，对机器人的发展有着重要的意义和影响。

    作者简介：许宏岩(1976-),男，博士研究生，主要研究方向为仿生机器人，移动机器人导航/定位、加工工况监测等。
王树国，男，哈尔滨工业大学校长、教授，博士生导师