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新聞快訊

Robot的定義有很多,若從近代Robot工學的觀點來看,「Robot乃是具有感覺、智慧、可作業,外型機能與人類及動物相若的機械(中野榮二、1983)」以此來定義,似乎是較為妥當的;也就是說Robot會搬運物品、栓螺絲等是很重要的,同時其作業亦是如NC工作機械的加工作業般的高度化,非僅只是單一作業,而是具有汎用作業能力的意思。此即說明Robot具有執行作業的手和可移動的腳,此為「動作機能」,感覺作業狀況及周圍環境的「Sensor」以及根據所收集的情報來判斷,決定下一步動作的「頭(人工智慧)」,此構成的3要素;此外,因Robot的知覺、判斷、決定能力有限,有時還是必須依靠人力,所以和人類間的情報連絡機能、人機界面等,亦為一重要的構成要素。

智慧型Robot(Intelligent Robot)

  廣義而言,指的是擁有多種sensor及判斷能力的第二代以後的Robot,但隨著技術的進步。以往所說的智慧型機能,已變成是理所當然應該具備的,所以已不再稱做是智慧型Robot,而是了解其為具有高度智慧能力的Robot,似乎是較為妥當。智慧型Robot中,具高度能力的稱為高智慧(高機能)Robot。例如原子能Robot、宇宙Robot、海洋Robot、看護Robot等。而開發此類高機能Robot所須的技術則稱為尖端Robot技術。具體的有:

  1. 與彈性作業有關的機器手臂技術。
  2. 使機器手臂靠近作業對象,發揮作業機能的移動技術。
  3. 收集作業狀況、周圍環境、或移動環境等情報的sensor技術。
  4. 處理機器手臂移動機能及知覺情報等的人工智慧技術。
  5. 為彌補Robot有限的認知能力及判斷能力,須靠人力操控的人機界面技術。
  6. 為保有這些種種機能所須的具體形態同時須動力源內藏,因應各種作業對象所須各種手臂的收納場所等的機身技術。

  共為以上6種技術。由通產省主導的極限作業Robot研究計畫,為此項尖端Robot技術開發的前導,而世界各國政府受此影響,亦紛紛致力於尖端Robot的技術開發。

自主型Robot (Autonomous Robot)

  自主型Robot指的是「控制系統獨立」的Robot,而獨立型Robot(self-contained robot)指的是「控制系統及動力系統獨立」的Robot,前者是包含在後者內的。Robot具有多種形式,可自己行動,故其自主性為基本功能,但亦有程度上的不同;如在工廠內所使用的產業用Robot,只能反覆預先設定的動作,因此其自主性極低;另一方面,智慧型Robot則藉sensor所得的情報,修改已予定,或是被教導的動作,因此可說是有自主性的,即使是以人力操作型的Robot,若不具備自主機能及行動所須的動作,完全依靠人的指令行事的話,就現實的問題來看,這是不可能的。為擁有自主機能,必須具備高度的sensor及智慧,因此自主機能高的Robot即稱為高智慧的Robot。在移動Robot方面,若電源或是控制電線延伸至外部,很可能會防礙Robot的行動,因此電腦及動力源都必須是內藏式的,對獨立自主作業的能力要求很高。大部份自主Robot的控制程式,是先以外部大型電腦開發後,再傳送到Robot的控制電腦內,而此一傳送過程即稱之為載入。

 


 

Robot的安全性

  Robot的安全性和其他自動化機器相較之下顯得特別重要,那是因為Robot經常在大場所及和人比較接近的環境內工作,或是易引起大事故。如原子爐內的故障修理等作業。因Robot為複雜的機器,伴隨其機能高度化而來的是故障時的危險性亦高。初期產業用的Robot常造成人身事故發生;之後,隨著Robot的製造技術等的進步,故障發生時間間隔平均值(即平均無故障時間Mean Time Between Failure)亦跟著增加,除去使用時的不注意等因素外實為一信賴性高的機器。

在考量產業用Robot的安全性時,必須注意下列3點:

  1. 故障少信賴性高,即Robot本身的安全性:因Robot為系統內的一部份,且其構成要素最為複雜,故其本身的安全性即關係到整個系統的安全性及信賴性。
  2. Robot和工場作業員的安全性有關:目前多數的Robot都不具備有判斷對人體是否有危險性的能力,因此,最好是在產業Robot的周圍圍上安全柵較好。
  3. 產業用Robot故障修理及教學時,技術者的安全性:在此一情形時,技術人員必須要進入安全柵中作業且Robot也變成須以人力來操作。在目前,以此第3點所發生的事故居多。

 


 

Robot的要素

機械手

  大部份Robot的手和手臂所組成的,即稱為機械手,產業用Robot的手腕部份,分為下列5種:

  1. 圓筒座標型(旋轉中央垂直軸上水平的手臂上下、伸縮)
  2. 極座標型(以本機的一點為中心做回轉、伸縮)
  3. 正交座標型(在三次元正交座標軸上滑動)
  4. 垂直關節型(也可說是垂直多關節型,在手臂的關節處可作曲折)
  5. 水平關節型(水臂部份水平移勤),此種類型是由日本山梨大學牧野教授等人所共同開發出來的,可廣泛的組合使用。

 

  研究用機械手臂,有使用如人類手臂般的機構,及三次元平行環形機構。最近較引人注目的是平行環狀機械手臂,其特點有驅動器裝置在本機內,可高速移動,及逆運動學的計算簡易等。

彈性機械手臂

  即是因其彈性而易起振動的機械手臂;使用在無重力狀態下的宇宙用機械手臂,質量須愈小愈好,和一般產業用Robot不同,為細長、彈性的手臂構造;像此類彈性構造機械手臂,在驅動時當然會產生振動,因此如何防止其振動,便成為一重要工作。此外,產業用Robot在高速起動及停止時,亦會產生同樣問題,在控制振動時要特別注意起動、停止的控制方法,亦或是藉其他的調節器主動的來抑制振動。

移動Robot

  移動Robot,除移動物體表面的表面移動Robot外,尚有空中移動Robot、水中移動Robot、地下移動Robot等,但現在較致力於表面移動Robot的研究開發,其形態分為車輪式、特殊車輪式、不限軌道式、步行式等,若是在平坦的地面上移動時,車輪式是最具效率的,不僅機構簡單,且具實用性,但其缺點是在凹凸不平的岩地上便不能行走。此外,因普通車輛無法在階梯及有段差的地方行走,因此積極研究一種有車輪、三輛以上連結的特殊形態,及特殊組合的不限軌道式Robot,最近亦努力開發步行Robot,使其能登上階梯。

步行Robot/步行機械

  步行Robot,可分為多足Robot、8足、6足、5足、4足、2足、1足及無足Robot(模倣蛇的前進動作)等,在這些當中,研究最多的是6足、4足、2足Robot;6足步行式即模倣蟑螂等昆蟲在急行時,藉3隻腳互相交替,而安靜的移動(靜步行);靜步行,特別是即便沒有保持平衡的控制也能行走。這方面一般來說是最容易控制的。4足步行最常見於哺乳動物,如馬和豬,即使是在信步慢走時,在一瞬間內,大都是由其對角線上的2隻腳,或是身體左側或右側,即同側的2隻腳來支撐其行動的安定性(動步行);快速行走時,則出現在一瞬間內只有1隻腳支撐的情形,而跑步時,4隻腳會在瞬間內都浮在空中,伴隨著速度的增加,時間也會拉長。像這樣,4足步行即使是只在平面上步行,也須一邊保持平衡、一邊行走,因此就控制方面來說是相當複雜的;4足步行也有可能保持靜步行,但因為原本的重心位置必須在每次接觸地面時,移至由三隻腳所形成的三角形內,所以步行速度變得遲緩;為此,既能動步行,又能迅速行走的4足步行Robot的開發,便成為Robot研究者的一個夢想。而在幾年前,日本的一些研究機關已相繼成功的開發出來。在2足步行方面的研究,日本是最進步的;人類經常是2腳觸地,或l腳觸地,如此交互的出現,但都必須保持著動的安定的姿勢,而且還必須要有某一程度上的移動速度,若是慢慢的行走,則因保持靜的安定時間過長,身體容易左右搖晃,呈現不自然的步行。2足步行持,大部份時間內都是只有1腳觸地的狀態,若能開發出在此狀態下依然能保持平衡的技術,則流暢的2足動步行或許是可行的,基於此種想法,便開始研究如何藉下端面的移動,使長棒不會倒下的控制法,及藉1隻腳的跳躍來保持平衡的滾齒機的研究。

  步行Robot,因首先必須有能夠支撐軀幹又能靈活活動的腳機構,故不只是在控制方面,在機構方面仍要多下功夫。再者,為實現動步行,須要有速度及踢力,及控制性佳的調節器,但若調節器為電動馬達的話。則嫌Power不足,空氣調節器的話,在配件及控制方面又易生問題 因此要實現移動Robot的獨立性並不是件簡單的工作。

 


 

Sensor

  即Robot的感覺,分外部sensor及內部sensor;外部sensor相當於人類的5種官能,較為重要的是視覺、觸覺、力覺及聽覺;特殊用途則有嗅覺及溫覺。內部sensor則為了解內部狀態所必要的;通常每1自由度最少須1個位置sensor,另備有速度sensor及力sensor的情形也很多。其他亦有馬達過熱及過量負荷的檢測sensor,迴旋裝置內位置方向檢測的內部sensor等。

視覺

  人類在駕駛及行走時,80% 以上的外界情報是藉由眼睛所獲得,對於要求能自主活動的Robot來說,視覺是相當重要的。Robot的視覺是由影像輸入、影像處理、影像分析等所構成。影像輸入裝置是將實際的情景轉化成電子數據,一般常見的是電視攝影機獲得的影像資訊,是由許多畫素(Pixel)的連續所成,因其值為相似值,故有將其數字化的必要。

測距器

  即一般槍及照相機的距離測定器;測距器是一種獲得距離資訊的裝置。雖然實景為三次元,但由電視攝影機所攝得的畫像則和相片一樣都是2次元。人是由兩眼所得到2枚影像的微妙差異,來獲得距離情報;而人工視覺也是基於此種原理,藉由2台照相機來獲得3次元資訊,此即為「兩眼立體視覺」,但目前要獲得兩個畫面所對應的點,是須花費相當多時間的,也就是尚未達到實用階段

觸覺

  觸覺的機構多是利用ON、OFF開關的原理,而信賴性和耐久性的確保,高密度安裝的實現等,為主要課題;導電性橡膠及高分子材料的使用亦是可能的。在壓覺方面,大半是藉彈簧的彎曲量來檢查.但就實用性的觀點來看,仍須開發其他的原理。為求得觸覺等的感覺,就必須再更深一層的研究。

力覺

  即感應自外部所施加的壓力。若是安裝在回轉軸的情形時,又可稱為扭力sensor。力的感覺在提升Robot的特性上,為不可缺少的重要因素,例如手的部份,在抓住蛋和杯子時.為不把其弄破,就須要有握力調節。另外,手臂部份,開門、活門的開啟及關閉、零件組合等,幾乎所有高度作業均須要有力覺。在力覺的設置位置方面,有在每個關節的自由度內設置1個,亦有在手腕部份設置的情形,此種情形稱為wrist sensor。又因為此種wrist sensor多半可以達到獲得6軸力情報,因此也可稱為「6軸力sensor」。

感覺融合

  即利用視覺、距離覺、觸覺等不同的sensor所獲得的情報,對情景或狀況作總合判斷的技術。如從開車、移動雙腳、或是其他的動作上來看的話,便可知道人類是由視覺、聽覺、觸覺等多種感覺來獲得情報,進而對周圍環境及作業狀況作總合的判斷。此一過程在人類及其他動物來說,是極為普通而無意識的;但在Robot技術來說,因為種種知覺技術未盡發達,要進行這種總合的判斷時,須貝備非常高度的知的處理及判斷能力,故到目前為止還尚未有進展,但此項工作在不久的將來一定是最重要的研究課題之一。

學習Robot

  即使沒經過教導也能藉親身經驗,形成行動,亦即擁有學習機能的Robot。Robot的高度化,在控制時,因有非常多必須考慮的參數在內,所以要將所有可能發生的狀況藉由程式來控制,就事實上是不可能的。為此,高機能Robot的實現,便如幼兒學習走路一樣,試著學習自身周遭環境及本身的控制,故在此,學習能力的實現即為一重要因素,此種手法,雖有提出神經回路網或是適應控制法,但在現狀上,都只限於適用在極小的範圍內。

人機交談

  伴隨著機械的複雜化及高度化,當面臨機械操作時所應考慮的參數便急速的增加。即使是單純的Robot,不只是作業對象的位置、姿勢,其他如Robot的位置、姿勢、各關節的角度、及周圍其他情報等,以這些情報來做判斷,若有障礙物出現時,為了要繼續作業,因此是自己移動較好,或是在不碰撞的情況下,來控制機械手臂,這是要由人來做正確的判斷的。在目前,Robot上所附的電腦要做到這樣的判斷,實屬不易,因此在要求精細操作的情形時,多是以人來搖控。為此,Robot的sensor將所測知的情報,以簡單易懂的方式傳達給操作者,而操作者所下達的指令也能適切的傳給Robot,即稱為人機交談,或稱為人機介面。

 


 

用途別Robot

產業用Robot

  如工場的生產線等,即實際在現場使用的Robot的總稱。產業Robot,亦稱為工業用Robot;主要用途有組合、機械加工、貨物搬運、檢測、加壓、樹脂加工、溶接等。1992年日本產業用Robot生產台數約6萬台,占世界半數,因此日本被稱之為「Robot王國」,92年,日本的產業用Robot生產額約4300億,但因經濟不景氣,所以比前年少,但就長期來看,仍是為增加傾向。

  日本的JIS(日本工業規格)將產業用Robot分為以下七個種類:

  1. 手動式機械手臂;
  2. 固定連續機械手臂(重覆特定的動作);
  3. 遠距離操縱Robot ;
  4. 連續Robot(重覆特定的一連串動作);
  5. Play BackRobot(重覆被教導的動作);
  6. 數值控制Robot(依數值指示的程式來動作);
  7. 智慧型Robot等

  而此種分類,則因國而異,在歐美,因使用較Play Back Robot更高級的產品作為產業用Robot,所以在各國的統計值便產生誤差值;但最近則由國際產業用Robot連盟來決定統一基準。近年因micro computer的低價格化,故Play Back Robot及數值控制Robot的比重便增加了。若大概將產業用Robot技術的發達程度加以分類的話,從手動的機械手臂至數值控制Robot為止,均歸類為第一代Robot。而最後的智慧型Robot,則意指第二代以後的Robot,也就是說,今後將可預見智慧型Robot技術發達的情境。

產業用Robot的用途

  在使用於各種用途上的產業用Robot內,所占比例最多者為裝配用Robot,占全部的34%;其次為樹脂加工用,占23%;溶接用占16%;切削研削加工用占10%;加壓用占4%;貨物搬運用占2% ;檢測用占1% ;但實際上就Robot進行的作業詳細來看,雖說是裝配用。但大部份是些譬如說將加工物夾位後安裝在工作機械上,或是栓螺絲等較為簡易的工作。在作業工程別的用途來看,機械的安裝、或是從工作機械上取下,就是取卸作業,占全體的25% ;其次搭載物品的輸送帶,即移載作業用占20%,裝箱作業15% 等,這些是代替人類作單調、無聊作業的用途。產業用Robot最能夠發揮效用的,即代替人類在危險或嚴苛的環境下作業,或是人類不可能達成的高精度、高速度、高效率、重負荷等的作業,例如溶接Robot、塗裝Robot,建設Robot等,今後適用範圍將會急速的擴大。

醫療福祉用Robot

  研究適用在醫療福祉範圍的Robot技術,日本絕對是居領先地位的。在醫療用途上,正在研究開發醫學系實習生用的,具有與人類相同外形及反應的患者Robot,以及自動代替醫生的手施行癌症檢查的觸診Robot。福祉用途上,代替導盲犬,引導盲人的導盲犬Robot在床的周圍來回移動,照顧長期臥病在床病人的生活起居Robot,代替護士攙扶病人,或是移動等,目前均在研究開發階段,在這個領域內。實際運用上的困難,主要是因為其遠比以前的Robot與人類有著更密切的關係,因此要求具高度的彈性及安全性,又因病患的患病程度千差萬別,需要多種具不同機能的Robot,但又不大量生產,因此相對的會提高成本。

娛樂Robot

  即為排除人類的無聊,而興起智慧型的娛樂Robot。如玩具式的Robot即為最好的例子;像這樣的娛樂Robot,在將來的產業上必占有相當重要的地位;如起源自美國,而迅速被世界上的愛好者所接受的電腦鼠比賽,及起自日本Robot競賽的隆盛等,在在都顯示了其受歡迎的程度。電腦鼠的比賽,乃是比賽獨立型Robot在最短時間內憑其能力,自迷陣中脫困,此項比賽乃是1997年由美國電子工學關係學會所提出的;比賽內容是以當日所指示的迷陣的中央終點為目標,第一回合是繞著地圖走,第二回合則是根據所獲得地圖的情報,在最短的時間內,到達終點,而其所行路徑需自行發現,並且行動。另外由日本Robot學會主辦的智慧型Robot競賽在90年開始,此項比賽的特徵為其規則每次均會有所變更,如Robot對障礙物的迴避、簡單的作業、及藉電腦控制來自行動作等規則。

 


 

Robot的控制

自動控制

  即藉控制裝置,自動行使控制(JIS的定義)。控制裝置有針對電腦亦有針對程式控制,特別是後者,被廣泛應用在生產線上。在Robot上除去極為簡單的部份,其他則為使用電腦控制的裝置。控制的例子有如卡式錄音機或錄影機,片匣播放的速度須保持一定回轉速度的定值控制,Robot手臂的活動須依賴內部sensor正確的測出,再求出此值和周遭正確值的差距,以做修正,此稱為回授控制。而目前的自動控制,大部份為此方式。

第三代Robot

  相對於近似單純重覆動作的第一代Robot,及依據視覺等的sensor來做判斷,多少具有汎用作業能力的第二代Robot,第三代Robot可獨立移動作業,具學習能力,即較先前的具有更高度機能的Robot。例如:可代替人類在原子爐內或海中進行檢測等的Robot。此項Robot的分野,為筆者(中野榮二)在1981年所提倡,而普遍受到廣大的認同。

自由度

  自由度即為表示可獨立動作的程度,用在Robot上,則為表示其機構,特別是作為表示手腕及手指複雜程度的指標。1自由度的機構,例如環節的彎曲、軸的回轉、伸縮等動作。而擁有2個自由度的機構,則為合併2個1自由度,類似關節的機構。

伺服機構

  控制量為機械的位置、角度的自動控制(JIS定義)此為回授控制的典型例子。使用在驅動Robot手臂的servo機構,依計算機等所下的指令,儘可能的做到位置(包含角度)、速度的正確,實現其自動性,並且輸出遠較輸入信號能源為大(或小)的控制方式。為得到很大的輸出,當然須從指示信號以外獲得外部能源。此外部能源,若調節器為電氣馬達時則為電力,油壓汽缸時則為油壓,氣壓缸則為空壓。servo機構的基本原理,則為回授控制系統的思考方式,也就是說給予輸入信號時,所出來的輸出量回到輸入側,和輸入信號相比較所得到的差信號輸入調節器驅動回路,可迅速得到與輸入信號相對應的輸出量。

Software Servo

  即使用電腦軟體的伺服系統,亦可稱為數字型伺服或回授,與此相對的,若只使用電子回路的伺服系統,則稱為硬體伺服,沒有使用電腦的伺服機構,則使用調整困難的複雜式類比電子回路,調節部份包含決定伺服系統特性的可變阻力,將此電子回路的軟體和輸入信號轉換為數字信號,將類比數字轉換器(AD轉換器)和輸出量從數字改為類比的數字類比轉換器(DA轉換器),如此轉換的伺服系統,常見於Robot的控制裝置。而超小型電腦價格降低,最大的原因乃是因伺服系統的特性可視狀況而改變,即所謂彈性。

PTP控制/CP控制

  Robot的手臂自A點移動至B點時,選擇通過2點間適當的點數,這種事先不知道各點間移動路徑的方法稱為PTP控制(各點控制);另一方面,控制增大時,2點間的移動路徑依循一定軌跡的控制方法,稱之為CP控制(連續路徑控制)。如將機械加工出來的零件等一一放置到抬架上的簡單作業,則可使用中途過程沒有問題的PTP控制的廉價Robot。

教示再生方式

  即將Robot的動作預先存放在記憶裝置內,當實際作業時,再原封不動的重現。目前,產業用Robot大部份為此方式,而與此相對的自主型Robot則可自行判斷,然後動作。 被教示的Robot的動作,包括手腕的活動、手臂的動作(抓、放、回轉等)、sensor的機能(確認對象物或障礙物的存在)、移動Robot的移動路徑等。

回授控制

  其控制方式是將輸出量和輸入信號相比較,所得到的差接近零的則可得到正確的輸出量。因為輸出量的檢測多是使用sensor,所以也稱為sensor回授控制。一般控制系統有分為開放回路控制系統,和封閉回路控制系統。前者是將相對於輸入信號的輸出量。依系統的特性,決定控制系統;後者則將輸出量和輸入信號相比較,所得的差做為控制動作信號,回授控制則為其典型的例子。而前者和後者相較,後者較為複雜,價格較高,但其精度亦較高.反應速度快,受溫度等環境條件的影響小,因此被廣泛的使用。

Robot語言

  為使Robot能如願的動作,須由人類來記述,再輸入至Robot的控制裝置或電腦內,而電腦首先將其改為普遍使用的語言(如C語言等),按著再改為機械語言後輸出。

Fuzzy Control

  一般人類在處世表現、情報、行動等方面,曖昧的表現居多如「年輕」「高」「暗」等;另外在汽車方向盤操控方面,如「往右一點」等,諸如此類基於曖昧的情報、表現等的彈性操作,歸於Fuzzy理論,施行於計算機上的則為Fuzzy控制。Robot的手臂驅動,移動Robot的操控等,對於Robot的情報處理、控制等各部份漸漸的適用。Fuzzy理論為美國加利福尼亞大學的教授於1965年所提出的;而根據這個理論發展Fuzzy控制的實際應用,則以日本最為領先。例如,一直以來的移動Robot的方向控制,自目標路線起,各分歧的推定及接近,須算出必要的操控角度,而這些全都是基於嚴密的數值情報和數值演算。但Fuzzy控制則不使用這一類的數值情報,而是基於一般的知識,處理模擬兩可的量時,根據狀況判斷及操作,(例如「稍微」接近目標物時,方向盤須「稍稍」向右等)依據Fuzzy規則出來的Fuzzy推論,來判斷現在的狀況,或操控車輛等。此模擬兩可的量稱為membership fanction。制定此membership的理論尚未明確,目前暫定為「試行錯誤」(即按照本能及習慣試行,屢經錯誤而逐漸適應)。此類Fuzzy控制若運用在普通的數字型電腦,則需花費相當的時間,對於需要即時處理控制的Robot控制,則不適用;因此目前一邊著手高速Fuzzy理論的實行,一邊則在市面上販賣簡單的產品。

學習控制

  即為不預先設定程式,而依靠學習來作成動作的控制方式。學習機能為第三代Robot中最希望擁有的機能的其中之一。以前是將行動的結果加以評價,再將控制要素的參數值改變,但因困難點多,故不常使用。在學習機能中最近較受到注目的是神經回路網(neural network),此乃是模倣生物體中依賴多數的神經細胞來處理情報的方法,所以學習使用比較單純的情報處理要素在進行多數同時並行處理時,要素間相互結合的模式及網路。網路的構造多半是輸入層、中間層、輸出層、由此3層所形成的;其學習方法則是將與輸入相對應的輸出及目標輸出之間的差儘可能縮小,相互結合的強度自輸出層往輸入層,即反方向的進行修正。目前多數的情形是以數字電腦來模擬神經回路網,若神經回路網變複雜,則學習及判定所需的時間將會增加,因此期待能開發出神經回路的電腦,特別是結合光電子計算機的光神經回路電子計算機,可快速提昇情報處理速度。在Robot的場合時 因要求即時處理性,縱使具有優越的原理及機能,但限於不能高速處理,故其實用的價值亦隨之降低。

內容結構

  即在Robot的行動控制中,藉多數的要點,如行動時的競爭協調,來決定行動的控制法。此為美國MIT準教授所提倡,近來受到很大的注目。一直以來的智慧型Robot的處理系統,是基於自外界sensor所得的情報,來構成外界的模型。再基於此模型來作成行動的計畫,再各別傳達給驅動系統,亦可說此為一般的直列式控制流程。但此方式有其困難點存在;而與此相對的內容結構法,則是自基本的回避衝突至認識、行動、計畫等上層的機能為止,採用累積各行動要素,亦即並列式的構成,各行動要素在一瞬間內會對其認識的結果一一採取行動,在此情形下,也許會有競爭,但最終的行動仍是取決於所有這些行動要素間的協調及融合。與此相呼應的為電子計算機的分散協調控制系統,而不是中央集權式的控制系統,此種控制系統幾乎接近昆蟲的以本能為主導的行動,若從Robot技術的現狀來看,其思考方向亦傾向於昆蟲型的控制系統。

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