基于动机驱动的发展网络的移动机器人脑启发式行为决策机制

《Neural Networks》：Brain-inspired behavioral decision-making of mobile robots based on the motivated developmental network

移动机器人决策模型优化研究提出融合深度强化学习、神经重塑机制和自适应步长策略的改进方法，解决高维状态空间计算效率低和长期学习能力衰减问题。通过加权整合动机发展网络与目标网络提升Q值估计可靠性，神经重塑机制动态重置神经元年龄维持学习能力，自适应步长策略优化环境接近度下的运动效率，多脑区协同模型经仿真与物理实验验证显著提升复杂动态环境下的决策鲁棒性和泛化能力。

　　
本研究针对移动机器人在未知环境中行为决策面临的计算效率不足与长期学习能力下降问题，提出了一种融合深度学习与神经科学原理的改进模型。该模型通过三重创新机制突破传统技术瓶颈，在复杂动态场景中展现出显著优势。

在问题背景方面，移动机器人作为人机协同的核心载体，其应用已渗透到智能制造、精准农业、医疗机器人、军事系统及太空探索等多个前沿领域。然而现有系统普遍存在两大技术瓶颈：其一，传统强化学习算法在高维状态空间中难以保持计算效率，尤其当环境维度超过200时，模型收敛速度和稳定性急剧下降；其二，长期任务执行中，神经元持续激活导致的"年龄增长"现象使学习效能衰减，这在持续工作场景（如工业巡检机器人）中尤为明显。

针对上述挑战，研究团队构建了包含 cerebellum（小脑）、basal ganglia（基底神经节）和 hippocampus（海马体）的三层仿生架构。这一设计源于神经科学发现：基底神经节负责目标导向行为，小脑调控运动协调与短期记忆，而海马体则参与长期记忆整合。通过模拟人脑多区域协同工作机制，模型实现了感知-决策-执行的闭环优化。

核心创新体现在三个维度：首先，采用改进型深度Q网络（DQN）替代传统Q-learning架构。通过引入动态权重融合机制，将探索型神经网络（MDN）与目标网络（Q-target）的输出进行自适应加权组合。这种设计不仅提升了价值函数估计的准确性（在初始训练阶段误差降低37%），更通过双网络交替更新策略，使模型在512维状态空间中仍能保持0.15秒/步的平均计算耗时，较传统DQN提升2.8倍效率。

其次，开发神经重塑机制解决长期学习衰减问题。借鉴细胞重编程理论，当神经元激活次数超过阈值（本模型设定为500次）时，系统自动触发"年龄重置"过程。实验数据显示，该机制使模型在连续72小时任务执行中，决策准确率维持在98.6%以上，较无重置机制的系统提升41.2%。具体实现方式包括：建立神经元活动谱系数据库，实时监测激活频次；设计双通道重置机制（快速重置响应新刺激，慢速重置维持长期记忆）。

第三，创新性提出自适应步长控制策略。该策略通过构建三维空间感知矩阵（障碍物距离、威胁等级、运动速度），动态调整步长参数。在模拟实验中，当机器人与障碍物距离小于0.5米时，步长缩小至15cm并启动预判转向；当距离超过2米时，步长扩展至80cm以提升移动效率。这种动态调节使路径规划效率提升32%，同时保持避障精度在±2cm范围内。

模型整合创新体现在 cerebellum 基础架构的改良上。通过引入相似度度量指标（计算当前状态与历史最优轨迹的余弦相似度）和轨迹评估系数（基于到达时间、能耗、安全距离三维权重），实现基底神经节与 cerebellum 的动态权值分配。实验表明，这种协同机制使复杂场景（如密集障碍物环境）的决策响应速度提升45%，决策冲突率下降至0.8%以下。

在验证环节，研究团队构建了多层次实验体系。仿真平台采用Gazebo-ROS混合环境，模拟了工业自动化（机械臂协同）、农业巡检（10×10km农田）、医疗辅助（手术机器人）三类典型场景。物理实验选用RikiRobot工业级移动平台，通过搭建双机协作测试场，验证模型在动态环境中的鲁棒性。特别设计的压力测试包含：72小时不间断运行、200次环境突变、10^6步长极限测试，结果显示系统稳定持续工作超过72小时，且在环境突变后平均5.3步内完成决策调整。

实验数据表明，改进模型在常用基准测试集中的性能显著提升：在NavGrid 32x32测试中，任务完成率从78.4%提升至95.6%，平均路径长度缩短41%；在Dynamic Obstacle Avoidance（DOA）测试中，成功避障率从89%提升至97.3%，决策时延降低至0.18秒。物理平台测试显示，在最大载重（50kg）条件下，机器人仍能保持0.25%的轨迹偏移率，且运动能耗较传统模型降低28%。

该研究在理论层面实现了三突破：首次将细胞重编程理论引入神经重塑机制，解决了传统Q-learning的"知识僵化"问题；创新性地构建多模态评估体系，使行为决策兼顾效率与安全性；通过神经解剖结构映射，建立了可解释的决策逻辑链。在应用层面，成功将模型部署于工业巡检机器人，实测数据显示巡检覆盖率从82%提升至96%，异常事件响应时间缩短至1.2秒内。

未来研究将聚焦于：1）开发跨模态知识融合机制，提升模型对非结构化环境的适应能力；2）构建动态环境特征提取框架，解决传统方法在实时性方面的不足；3）探索多机器人协作决策模型，为群体智能机器人研究提供新范式。该成果已申请国家发明专利2项（专利号ZL2024XXXXXX.XX、ZL2024XXXXXX.XX），相关技术正在某汽车制造企业的AGV调度系统中试点应用。