中国科技论文在线

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2005年01月19日

蔡自兴，刘娟，涂春鸣

控制理论与应用，2002，19（4）：493～499，-0001，（）：

-1年11月30日

如何提高机器人的自主性和适应性是目前人工智能领域的热点问题之一。传统的集中式规划设计方法难以满足这些性能要求，将进化机制引入自适应机器人的设计为解决这一问题开辟了新的思路。系统地介绍了进化机器人学的研究背景、主要内容和现状，将其与传统人工智能方法和基于行为的机器人学进行比较，探讨了该领域研究中有待解决的问题,并对今后工作进行了展望。

进化机器人学，进化计算，神经网络，机器学习，自适应，突现，自组织

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2005年01月19日

【期刊论文】一种基于连接机制和时空经验的认知地图学习与导航方法

蔡自兴，刘娟，涂春鸣

控制理论与应用，2002，20（2）：161～167，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出了一种连接主义方法，利用移动机器人自身的时空经验，在缺乏全局坐标信息和环境先验模型的情况下，建立面向目标的认知地图。在线形成的时序处理网络（TSPN）可提供简洁的历史感知信息，以神经元激活特性保存空间知识，引导机器人运动。结合TSPN和反应式行为模块的导航系统可实现动态的路标及方向检测、路径学习和实时导航功能。仿真和实际实验验证了系统的有效性和适应性。

连接机制模型，时空推理，移动机器人，认知地图，导航

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2005年01月19日

【期刊论文】未知环境中移动机器人导航控制研究的若干问题

蔡自兴，贺汉根，陈虹

控制与决策，2002，17（4）：385-390，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

未知环境中移动机器人导航控制理论和方法是机器人学和智能控制的一个重要研究领域。综述了该领域研究的主要内容及其发展动态，分析了与导航控制有关的机器学习方法的研究现状，指出了存在的不足和有待进一步研究的问题，并提出了一些解决思路。

移动机器人，未知环境，导航控制

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2005年01月19日

【期刊论文】基于功能行为集成的自主式移动机器人进化控制体系结构*

蔡自兴，周翔，李枚毅，雷鸣

机器人，2000，22（3）：169～175，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

本文针对自主式移动机器人控制体系结构中两类典型方法的不足，提出了一种进化控制体系结构，实现了基于AI模型的方法与基于行为的方法的优势互补。文中阐述了进化控制的思想，并应用于移动机器人控制结构的设计。该结构使移动机器人具备良好的学习和适应能力、较快的响应速度，同时拥有较好的理性和完成给定任务的能力。

移动机器人，进化控制，体系结构

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2005年01月19日

【期刊论文】A Coding and Control Mechanism of Natural Computation

蔡自兴， Tao Gong， Jingfeng Cai， Zixing Cai

International Symposium on Intelligent Control Houston, Texas* October 5-8.2003，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

In this paper, a frame of natural computation has been proposed in order to deal with the challenge from new computing braches such as DNA computation and quantum computation to traditional computing theory, and computation is considered as the inherent mechanism of the nature and the foundation of intelligence. Simulating computation has been created and improved viainspiration of natural computation, and Artificial Intelligence has been stablished on simulation of human brain computing pattern. According to this view, generalized mapping from computing panem existing in the nature to current burgeoning new computing panem inspired by the nature has been modeled, and then a coding and control mechanism of natural CO putation bas been analyzed with formalizing tools. So it can be concluded the theow foundation, intelligent power, and application hme will improve the sciences, such as computer science, artificial intelligence etc.

Natural computation， Simulating computation， Intelligent computation， Immune computation， Generalized mapping model

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