仿人机器人自主学习之路
工业机器人的自主学习与控制研究
工业机器人的自主学习与控制研究近年来，工业机器人已经成为工业生产中不可或缺的一部分。
虽然工业机器人的自动化程度已经很高，但它们仍然需要人员进行操作与控制。
为了进一步提高工业机器人的自动化水平与智能化程度，研究人员开始深入探讨机器人的自主学习与控制技术。
本文将从机器人的自主学习与控制入手，详细阐述这方面的应用与研究进展。
一、机器人的自主学习机器人的自主学习是指机器人在工作时能够自主感知与学习周围的环境，并能够根据自己的学习经验来调整自己的行为方式。
目前，机器人的自主学习主要分为以下几种：1.感知学习感知学习是指机器人能够通过感知周围环境中各种信息，并能够根据这些信息来判断周围环境的变化。
感知学习涉及到许多技术，例如图像识别、语音识别、传感器等。
通过这些技术，机器人能够准确地感知到工作环境中各种信息，并据此来调整自己的行为方式。
2.运动学习运动学习是指机器人通过自己的运动过程来学习与感知周围的环境，并能够根据自己的学习经验来调整自己的行动。
运动学习主要涉及到运动规划、运动控制等技术。
通过这些技术，机器人能够在工作过程中不断地学习自己的运动模式，并根据自己的学习经验来进行更精准的运动控制。
3.决策学习决策学习是指机器人能够根据周围环境的变化，通过自己的学习能力来做出更为合理的决策。
决策学习主要涉及到强化学习、深度学习等技术。
通过这些技术，机器人能够根据自己的学习经验来判断周围环境的变化，并据此来做出更为精准的决策。
二、机器人的自主控制机器人的自主控制是指在工作过程中，机器人能够自主进行决策与行动，并能够根据自己的学习经验来调整自己的控制方式。
目前，机器人的自主控制主要分为以下几种：1.运动控制机器人的运动控制是指机器人能够自主地控制自己的运动方式与轨迹，并能够根据周围环境的变化来调整自己的运动控制方式。
机器人的运动控制技术涉及到很多技术领域，例如运动规划、轨迹跟踪等。
通过这些技术，机器人能够更为准确地完成工作任务，并能够适应不同的工作环境。
人形机器人学习心得
人形机器人学习心得
人形机器人设计与制作学习心得
在选修这门通选课之前，我对机器人的认知很少，只是知道他们是由人们编程控制的来进行各种各样的行为活动，但对于如何编程控制我一无所知，更不了解他们是怎样制作的。
但学完这门课程之后，我对机器人的了解加深了许多。
人形机器人具有人的基本特征，可以像人一样行走，还可以做其他各种各样的动作。
他们的动作由伺服电机的运转来控制机器人关节的转动以带动机器人其他部位的动作。
因此，在我看来编程控制的主要对象是伺服电机的活动。
在本次课程中我通过HTH3这个软件来进行程序的编写，但由于我是初次学习，对于编程所用的语言不甚了解，因此我只能通过HTH3软件用其他人已经编好的程序来单步调试控制机器人的动作。
在这个过程中，首先通过串口将机器人与电脑连接起来，打开机器人开关，然后将程序编译将其转换为机器人所识别的指令，之后需要进行下载使其保存如机器人的控制处理器中。
这样之后我们就可以通过HTH3软件对机器人进行控制，使其执行程序中所编写的动作。
另外通过HTH3软件还可以自己编程，但我因为对编程语言了解不多只能编写一点基本动作，如向前行走，摆臂等简单动作指令。
不过HTH3软件提供了编程环境，可以根据其功能自行添加一些已有指令代码。
虽然现在对机器人有了初步了解，并进行过实际操作，但是这还远远不够，机器人还有很多其他的专业技术是我所不知的，我会保持着对机器人好奇的心态继续关注并学习机器人。
机器人自主学习的研究与应用
机器人自主学习的研究与应用一、引言机器人自主学习已经成为了现代人工智能技术的热点研究方向。
与传统的程序控制方法不同，机器人自主学习可以使机器人在实践中不断积累经验和知识，提高机器人在未知环境下自主决策和执行任务的能力，从而真正实现人工智能技术的目标。
本篇文章将从机器人自主学习的定义与概念、机器人自主学习的模型和方法、机器人自主学习的应用与展望等方面展开阐述。
二、机器人自主学习的定义与概念机器人自主学习是一种通过机器人自主感知、探索和学习，在未知环境下积累经验和知识，不断提高机器人自主决策和执行任务能力的技术。
其核心思想就是通过模仿人类儿童学习的经验，让机器人在不断的实践中自主发现规律和特点，积累知识和经验，不断提高自身的智能水平。
三、机器人自主学习的模型和方法机器人自主学习的模型主要有强化学习和深度学习两种，其中深度学习又可以分为监督学习和无监督学习两种。
1、强化学习强化学习是一种通过试错学习，自主寻找最优策略的方法。
其基本思路是建立一个奖励体系，通过给机器人赋予奖励或惩罚的方式来引导机器人进行学习和决策。
常用的强化学习算法有Q学习、SARSA算法和深度Q网络等。
2、监督学习监督学习是一种通过给机器人提供大量带标记的样本来训练机器人，使其具备识别、分类等能力的方法。
常用的监督学习算法有感知器算法、支持向量机、决策树和神经网络等。
3、无监督学习无监督学习是一种通过给机器人提供未标记的数据，使机器人自主发现数据中的规律和特点，实现自主学习和分类的方法。
常用的无监督学习算法有聚类、自组织映射和深度信念网络等。
四、机器人自主学习的应用与展望机器人自主学习已经在多个领域中得到广泛的应用。
如在工业生产中，机器人自主学习可以通过感知和学习生产过程中的异常情况，实现自主修理和维护；在医疗领域中，机器人自主学习可以通过感知和学习患者病情和用药情况，实现精准医疗和健康管理。
未来，随着机器人技术的不断发展和应用，机器人自主学习将会在更多领域中得到应用，特别是在无人驾驶、护理机器人等领域。
智能机器人中的自主学习算法
智能机器人中的自主学习算法智能机器人作为现代科技领域的重要组成部分，正逐渐走入人们的生活。
智能机器人的核心功能之一是具备自主学习的能力，通过自主学习算法，机器人能够从环境中获取信息，并据此改善功能和表现。
本文将从智能机器人的定义、自主学习的概念和算法、以及自主学习算法在智能机器人中的应用等方面来进行讨论。
首先，我们需要明确智能机器人的概念。
智能机器人是一种拥有感知、认知和行动能力的机器人，能够根据环境信息做出自主决策和学习，以完成各种任务。
智能机器人不仅能够通过传感器感知环境，并对其进行解析和理解，还能够通过自主学习算法不断改善自己的功能和性能。
自主学习在智能机器人中起着重要的作用。
自主学习是指机器人能够基于环境中获取的信息，自主地调整自身的行为，并通过学习来不断改进自己的性能。
自主学习算法通过分析和利用机器人获取的数据，从而使机器人能够识别和理解环境中的模式、规律和趋势，并据此作出相应的决策。
在智能机器人中，常用的自主学习算法包括遗传算法、神经网络、强化学习等。
遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来寻找最优解的算法，它通过种群的自然选择、交叉和变异等操作，使得机器人能够通过不断优化参数和结构来适应环境。
神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的算法，通过训练和调整神经元之间的权重和连接关系，使机器人能够进行模式识别和决策。
强化学习则是一种通过试错和反馈来学习的算法，机器人通过与环境的交互，通过试错来获得奖励和惩罚信号，从而逐步优化自己的行为。
自主学习算法在智能机器人中有着广泛的应用。
首先，自主学习算法可以应用于机器人的导航和路径规划。
通过学习环境中的地图和路径信息，机器人可以自主规划出最优路径，并在导航过程中实时根据环境的变化进行调整。
其次，自主学习算法可以应用于机器人的目标识别和物体抓取。
通过学习环境中不同物体的特征和位置信息，机器人可以自主进行目标识别和抓取动作，提高抓取的准确度和效率。
另外，自主学习算法还可以应用于机器人的语言处理和对话交互。
仿生机器人技术与智能控制
仿生机器人技术与智能控制在科学技术的快速发展中，仿生机器人技术与智能控制逐渐成为研究的热点之一。
仿生机器人技术的目标就是通过模仿生物的形态、功能和行为，使得机器人能够更好地适应和融入人类社会。
一、仿生机器人的定义和发展现状仿生机器人是一种通过仿照生物系统和生物结构的形态、功能和行为来设计和制造机器人的技术。
通过模拟生物的学习、感知、运动等能力，仿生机器人能够更好地适应各种复杂环境，完成各种任务。
目前，仿生机器人技术已经取得了许多重要的进展。
例如，人类仿生机器人和动物仿生机器人实现了高度逼真的外形和动作，具备了良好的稳定性和灵活性。
仿生机器人在医疗、救援、农业等领域的应用也取得了一些初步的成果。
二、仿生机器人技术的核心要素仿生机器人技术的实现离不开智能控制技术的支持。
智能控制技术是通过模拟人类的感知、认知和决策过程，使机器人具备主动学习、自主决策和自适应能力。
这些能力是仿生机器人实现高度适应性和灵活性的关键。
在智能控制技术的支持下，仿生机器人还需要具备精确的感知能力。
传感器网络的应用使得机器人能够实时获取环境信息，例如摄像头、声音传感器等。
这些传感器将感知到的信息通过智能控制系统进行分析和处理，从而生成适应环境的控制策略。
三、仿生机器人技术的应用领域和前景展望仿生机器人技术的应用领域十分广泛，涉及到医疗、救援、农业、制造业等众多领域。
例如，在医疗领域，仿生机器人可以用于辅助医生进行手术操作，提高手术的精确度和安全性。
在救援领域，仿生机器人可以承担各种危险任务，例如火灾救援、核辐射清理等。
在农业领域，仿生机器人可以用于自动采摘、自动除草等工作，提高农业生产效率。
未来，仿生机器人技术还有许多发展潜力。
首先，随着人工智能和机器学习的进一步发展，仿生机器人将具备更强的自主学习和自适应能力，能够更好地适应各种环境和任务。
其次，仿生机器人的外形和功能将更加逼真和多样化，使得其在与人类交互、协作方面具备更广阔的应用空间。
机器人的自主学习能力
机器人的自主学习能力机器人的自主学习能力是指机器人在没有人类直接干预的情况下，能够通过从环境中获取数据并进行分析和学习，从而改进其性能和表现的能力。
随着人工智能技术的不断发展，机器人的自主学习能力成为了追求的目标之一。
本文将从机器人的自主学习方法、实现自主学习的挑战以及自主学习的应用领域等方面进行探讨。
一、机器人的自主学习方法在机器人的自主学习中，常常使用强化学习和深度学习方法。
强化学习是指机器人通过与环境不断交互，通过奖励和惩罚的反馈机制来调整其行为，从而实现自主学习。
深度学习则是指机器人通过神经网络的设计和训练，从大量的数据中学习到模式和规律，进而实现自主学习。
二、实现自主学习的挑战实现机器人的自主学习并非易事，面临着许多挑战。
首先，机器人需要具备感知和认知能力，能够准确地感知和理解环境中的各种信息。
其次，机器人需要有较强的决策能力，能够根据获得的信息做出合理的决策。
除此之外，机器人还需要具备自主学习的算法和模型，并能够利用这些模型来推理和解决问题。
三、自主学习的应用领域机器人的自主学习能力在许多领域都有广泛的应用。
例如，在工业生产中，机器人可以通过学习来提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，机器人可以通过分析大量的病例和医学数据来辅助医生进行诊断和治疗。
此外，在家庭、服务业等领域，机器人也可以通过学习来提供更好的服务和支持。
总结：机器人的自主学习能力是实现人工智能的重要一环。
通过强化学习和深度学习等方法，机器人可以从环境中获取数据并进行学习，从而不断改进自身的表现和性能。
然而，实现机器人的自主学习并非易事，面临着许多挑战。
尽管如此，机器人的自主学习能力在许多应用领域都有着广泛的应用前景，为我们的生活和工作带来了更多的便利和可能性。
机器人的自主学习与决策能力
机器人的自主学习与决策能力在科技的快速发展下，机器人已经成为我们生活中一种常见的存在。
机器人的自主学习与决策能力的发展，极大地提升了它们的智能水平和应用范围。
本文将探讨机器人的自主学习与决策能力的重要性、应用场景以及未来的发展趋势。
一、自主学习的重要性机器人的自主学习能力使其能够在面对不同的任务和环境时，根据经验和数据自主地学习和改进。
这种能力让机器人能够适应新的情境，不仅提高了其工作效率，还大大增强了其灵活性和适应性。
1.1 提升工作效率机器人的自主学习能够让其通过对大量数据的分析和学习，快速掌握新的技能和知识。
例如，在工业生产中，机器人可以通过学习和模仿人类操作，完成一系列的复杂任务，提高了生产效率和质量。
1.2 增强适应性机器人的自主学习能力让其能够根据不同的环境变化和任务要求做出相应的决策。
无论是在危险的环境下进行救援任务，还是在多变的工业生产线上工作，机器人可以凭借自身的机器学习能力，适应各种复杂的情况。
二、自主学习与决策的应用场景机器人的自主学习和决策能力广泛应用于各个领域，包括医疗、教育、交通等。
2.1 医疗领域在医疗领域，机器人可以通过学习医疗数据和经验，辅助医生进行诊断和治疗。
例如，机器人可以通过学习X光片上的特征，快速判断出病变和异常，提供快速而准确的诊断。
2.2 教育领域机器人的自主学习能力使其成为理想的辅助教育工具。
机器人可以通过学习教育内容和学生反馈，根据学生的个性和需求提供个性化的教育。
例如，机器人可以根据学生的学习进度和能力，调整教学内容和方式，提供更好的学习体验。
2.3 交通领域自动驾驶汽车是目前交通领域中应用自主学习和决策能力的典型例子。
通过对大量交通数据的学习和分析，自动驾驶汽车可以实现自主导航和避免碰撞等功能，提高交通安全和效率。
三、机器人自主学习与决策的发展趋势随着人工智能和机器学习技术的不断进步，机器人自主学习与决策能力将会得到进一步的提升和发展。
3.1 深度学习技术的应用深度学习技术是目前机器学习领域的热点，它模拟人脑神经网络的结构和功能，可以让机器更好地理解和分析数据。
仿生机器人技术的发展与未来趋势
仿生机器人技术的发展与未来趋势近年来，随着技术的不断发展，仿生机器人技术日益成熟。
仿生机器人技术旨在让机器人更像人类，从而能够在某些领域发挥更高的效能。
本文将探讨仿生机器人技术的发展与未来趋势。
一、仿生机器人技术的发展历程仿生机器人技术起源于上世纪六七十年代。
当时，W. R. Walter 和W. Grey Walter等人开发出了可以模拟人类神经系统的电子神经元。
这是仿生学研究的一个重要里程碑。
接下来，科学家们陆续针对仿生机器人的各个方面进行了研究，包括仿生机械结构、仿生机器人控制系统、仿生机器人感知系统等等。
随着科技的不断进步，仿生机器人的应用范围不断拓展。
如今，仿生机器人已经被广泛用于医疗、军事、教育、科研等领域。
二、仿生机器人技术的现状相比于传统机器人，仿生机器人具有更好的灵活性和适应性。
仿生机器人的动力系统、执行系统、感知系统等方面，都受到了人体生理结构的启发。
目前，仿生机器人领域的最新进展主要体现在以下三个方面：1. 微型化和柔性化微型化和柔性化是现代仿生机器人技术的一大重要方向。
这得益于新材料的开发和微纳技术的发展。
微型化使得机器人能够更灵活地穿越不同形状和大小的空间，而柔性化则使得机器人更易于模仿人类和动物的柔软骨骼结构和柔软肌肉组织。
2. 多模态感知仿生机器人需要感知其周围环境并做出相应的反应。
多模态感知包括视觉、听觉、触觉、力觉等各种感官信息的融合，能够使机器人更快速、准确地获取环境信息，并根据环境信息做出反应。
3. 学习能力仿生机器人需要具备从环境中学习的能力，以实现更好的智能化。
近年来，深度学习被广泛应用于仿生机器人领域，可以使机器人根据环境变化自主进化。
三、仿生机器人技术的未来趋势未来，仿生机器人技术将呈现出以下几个发展趋势：1. 机器人将更智能化技术的不断进步和学科交叉合作，将推动仿生机器人智能化水平的不断提高。
未来的仿生机器人将具备更高的自主决策和自主学习能力，可以更好地适应复杂环境和人机交互。
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仿人机器人的自主学习之路-机械制造论文仿人机器人的自主学习之路文/罗定生罗定生北京大学机器感知与智能教育部重点实验室副教授中国电子学会教育工作委员会副秘书长使机器人具备智能，目前对人类来说还是一项巨大挑战，甚至“智能的本质是什么？”这个问题都还没有确切的答案。
但是以人的智能行为能力为蓝本，从机器人环境知觉组织、交互与协作、知识获取与推理、自主认知与高级决策等角度展开机器人的智能性研究，正成为现阶段机器人领域研究的主题。
设计和制造机器人并使之具有类人的智能，是人类文明进步与科技发展的目标之一。
自上世纪中叶第一台可编程机械手及工业机器人问世以来，机器人的研究取得了丰硕的成果，并在包括工业、医学、农业、建筑业、军事等领域得以广泛应用。
由于机器人技术综合了多个学科的研究成果，代表了高科技发展的前沿，因此机器人成为体现各国科技实力的一项重要指标，引发了全球研究的热潮。
探索的步伐从未停歇综观机器人研发的历程，从最早我国西周出现的“歌舞伶人”、古希腊人发明的“自动机(Automata)”，到当下各国研发的各类先进的机器人，人类对机器人的研究经历了从探索概念原型、面向程控机械、注重自主功能到强调高智能水平等发展阶段。
1954年，第一台可编程机器人(机械手)和1959年第一台工业机器人相继问世，标志着真正意义上的机器人诞生；1968年美国斯坦福研究所研制出名为Shakey的第一台自主移动机器人，机器人以独立可移动个体的身份出现在世人面前；1969年日本早稻田大学加藤一郎实验室研制了第一台以双脚走路的人形机器人，与人们长期期待的真正像人一样的机器人梦想实现了接轨。
机器人学涉及众多学科的技术革新以及来自人们生产生活的大量实际需求，促使机器人技术飞速发展。
然而，重中之重是机器人行业巨大潜在价值引发了各国政府的强大支持、各大公司及科研院所的产学研整合。
正是这些力量的汇聚，架构了一个前景广阔的机器人产业。
随着与机器人学紧密相关各学科的不断突破和迅猛发展，机器人的研发有了坚实的基础。
20世纪末，一系列各种各样各具特色的机器人井喷式地涌现。
在2015年6月份由美国国防先进项目研究局(DARPA)举办的挑战赛上，登台亮相了一批来自世界各国的先进机器人。
几乎每一款先进机器人的研制都有其相对应的强大力量作支撑——美国国防先进项目研究局（DARPA）支持下的波士顿动力研究所（Boston Dynamics）大狗(BigDog)机器人、Petman机器人、美国麻省理工学院（MIT）Atlas机器人与猎豹（Cheetah）机器人、欧盟框架计划（EUFP6, EUFP7, Horizon 2020）支持下的iCub 、日本产业技术综合研究所（AIST）HRP系列机器人、日本本田公司的ASIMO机器人，以及韩国高等科技研究院的HUBO机器人等。
尽管机器人的研发取得了长足的进展，然而，如何使机器人具备智能仍然是一项具有极大挑战的课题。
而首先要回答的问题便是：机器人能否具备智能？这是一个哲学性质的命题，对这一命题的完美解答，是以另一个问题的回答为基础的，那就是“智能的本质是什么？”（该问题与物质、宇宙、生命被学者并列为自然界的四大奥秘）。
目前看来，在包括脑科学与认知科学在内的众多相关学科取得更大的根本性突破进展之前，该问题是无法予以完美解答的。
与人工智能领域的研究及发展类似，如何使机器人具备智能这一课题的研究，并未因其根本问题未予完美解答而停滞。
相反，研究机器人具备高智能性正成为现阶段机器人领域研究的主题。
研究者以人的智能行为能力为蓝本，从强调机器人环境知觉组织、复杂场景适应、交互与协作、概念形成与整合、知识获取与推理、自主认知与高级决策、类人智能行为等角度，展开机器人的智能性研究。
双足才是最优选与轮式、履带式和多足式机器人不同，双足的仿人机器人(Humanoid Robot)作为结构复杂、高度集成的机器人家族成员，由于外形与人相似，不仅更适合于在人的生活和工作环境中与人协同工作，而且更适宜借鉴来自人的智能行为能力的启示，从而成为研究机器人智能性的最佳选择。
最典型的代表是在欧盟第6及第7框架计划(EUFP6, EUFP7)以及Horizon 2020计划支持下的iCub机器人。
iCub由欧洲10所大学组成的欧洲创新大学协会联合研制，他们认为“仿人的操作是人类认知能力至关重要的因素”。
基于这一“具身认知(Embodied Cognition)”思想，研究人员尽最大可能地模仿人的各类传感及结构，历时6年（2004年至2010年）开发了一个外形像2岁儿童iCub。
iCub强调“认知能力的学习”，并将其作为开源平台，通过与环境交互和与人交互来获得各类行为能力和认知能力。
日本本田公司研发的ASIMO机器人以其移动能力和能实现复杂动作的特点而声名大噪。
随后在其版本不断更新的过程中，ASIMO对环境的认知能力不断加强，如复杂办公室环境下灵活避障、与人交互的基本智能行为等。
由于双足机器人是一个固有的非线性不稳定系统。
现阶段，复杂多变路面环境下的稳定、快速双足行走，仍然是一个挑战。
韩国高等科技研究院HUBO仿人机器人，在2015年6月举行的美国DARPA机器人挑战赛上一举夺魁，其主要技术策略正是对双足行走的规避。
HUBO机器人利用在其膝盖和脚踝处装置的滚轮，通过一个跪下行为很容易地实现了，由双足行走到轮式行走的切换，极大地提升了移动速度。
这为研究机器人智能行为借鉴其他优势模式的有益性，提供了例证。
自主学习不可或缺学习能力是系统智能性的必要条件，一个不具备学习能力的系统，当然谈不上“智能”二字。
学习的本质是指系统能根据过往经验提升自身性能。
机器学习作为人工智能领域的核心内容，是一个持续受到高度关注的热点，特别在“深度学习（Deep Learning）”取得巨大成功之后。
在探索机器人智能性的过程中，强调学习的特性是自然而然的事情。
然而，我们想要强调的是，这种学习更应是机器人的自主学习。
以机器人获得识别人脸的能力为例，自主学习指的是这样的情形：机器人自己通过自己的眼睛（安装在机器人头上的摄像头），不断观察呈现在它面前的人脸图像，最终形成能正确识别人脸的策略，而且这一过程是增量式的，亦即识别的性能可随着观察的增多而不断地提升（Incremental Learning）；这一过程也是终生性的，像人类一样，在机器人生命期内一直持续（Life-long Learning），而并非仅仅将一个事先训练好的人脸识别模型，装载在“机器人的大脑”（机器人的主机）中便万事大吉了。
尽管后一种处理方式可能省时省力，也可能暂时性地具备更好的识别性能，但忽略了机器人在“习得”这一能力过程中所拥有的丰富“副产品”——其他各种可能会在以后转化为知识的有用图像信息。
机器人智能的体现不应是在代替人从事单一工作时的表现，更应是像人类那样能智能地从事各类工作，并应对多种情况。
工业机器人引发了社会的“重要”变革，极大地提高了生产力。
但那仅仅是“重要”，并不是“彻底的”、“颠覆性的”。
真正能够使人类的生产生活发生深刻变革的，只可能是具备“通用智能”（General Intelligence）的机器人。
尽管这极具挑战，甚至可能无法实现，但有关机器人智能性的研究正朝着这个目标迈进，而强调机器人的自主学习方式，无疑是一个很好的出发点。
自主学习的三大特点智能机器人自主学习的基本场景，体现在其各项技能的具体获取过程中。
前面提到的机器人自主学习识别人脸正是机器人获得人脸识别这项技能的一个例子，另一个更直接的例子是机器人获得各项运动行为能力的过程。
根据机器人系统的构造方式，理论上，在其工作空间内的任意稳定运动行为（不仅包括静态稳定，也包括动态稳定），都可以通过设计一组多关节运动轨迹来实现。
比如双足仿人机器人的起立、行走，甚至跳舞、打太极拳等。
如果这些行为是根据专家经验事先设计调整而成的，那么这些行为便毫无智能性可言，顶多是个耗时耗力极难维护的体力活。
只有这些行为是在自主学习框架下获得的，并且具备前述增量学习（Incremental Learning）和终生学习（Life-long Learning）的特点，才算是机器人具有智能性的一种体现。
智能机器人自主学习的另一个特点，是对过往经验或已有知识的再利用，正如人类那样。
这一思路与发展学习(或发育学习，Developmental Learning)的思想是相吻合的。
它是对人的学习成长过程的借鉴，因为利用已有经验或知识，学习新事物是人类提升认知能力和行为能力的一个基本特征。
“机器人能否像小孩一样学习？”事实上，机器人基于自主学习思想获得智能行为能力的过程，正是借鉴了儿童认知发展的过程。
早在1950年，以阿兰·图灵（Alan Turing）为代表的许多先驱学者已提出“机器人能否像小孩一样学习？”等类似问题。
然而针对这些问题的系统性研究，直到20世纪末才得以展开，以Weng等人于2001年在美国《科学》杂志上发表的“机器人或动物的自主心智发展”为代表。
在机器人的已有研究中，有不少工作借鉴了人的行为方式并取得成功，如基于人体运动捕获数据(Human Motion Capture Data, HMCD)的一系列研究、机器人稳定行走研究中的膝盖拉伸(Knee Stretched)及支撑脚横滚策略(Rolling Foot)、抗推搡研究中的踝关节策略(Ankle Strategy)、臀部策略(Hip Strategy)，以及迈步策略(Stepping Strategy)等。
在探索“机器人能否像小孩一样学习？”这个问题之前，首先要弄清楚的问题是“小孩是如何学习的？”。
著名心理学家皮亚杰（J. Piaget）关于儿童认知发展理论的重要思想，被公认为20世纪发展心理学上最权威的理论，他将儿童的认知发展分为四个阶段：感知运动阶段Sensorimotor Stage（0岁至2岁左右）、前运算阶段Preoperational Stage（2岁至6或7岁）、具体运算阶段Concrete Operations Stage（6或7岁至11或12岁）、形式运算阶段Formal Operations Stage（1 1或12岁及以后）。
该思想为机器人自主学习各项行为能力，特别是运动行为能力,提供了理论依据和实施借鉴。
从儿童认知发展的过程，我们能够得到一系列智能机器人构建其自主学习框架的重要启示。
第一，完全自主性。
我们完全做不到像对待机器人那样，对婴儿各关节赋以角度序列，使其完成某些动作；第二，家长示教。
尽管不能直接干预婴儿的运动行为，家长仍可通过间接辅教，协助婴儿完成特定的运动行为；第三，主观模仿。
无论是家长刻意重复特定运动行为过程，还是婴儿自己的主观观察，都更有助于婴儿获得该运动的行为能力；第四，环境交互学习。