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General Principles of Neurorobotic Models Employing Entrainment and Chaos Control

机译:带有引诱和混沌控制的神经机器人模型的一般原理

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摘要

Neurorobotic models are perfect candidates for proving the validity of embodied/dynamical approaches to cognition. In order to control bodies of arbitrary complexity in complex environments, it is necessary to coordinate vast numbers of sensory and motor components. In this review, we took at several studies of neurorobotics and generalize common principles of how they achieve this massive feat, relying on the key concepts of entrainment and chaos control. We discuss current limitations and ways that these techniques could be expanded to cover more wide ranges of behavior, for example by taking inspiration from ecological psychology.
机译:神经机器人模型是证明认知的体现/动力学方法有效性的理想人选。为了控制复杂环境中任意复杂的物体,有必要协调大量的感觉和运动组件。在这篇综述中,我们对神经机器人技术进行了几项研究,并根据夹带和混沌控制的关键概念归纳了它们如何实现这一巨大成就的通用原理。我们讨论了当前的局限性以及这些技术可以扩展到涵盖更广泛行为范围的方式,例如,从生态心理学中汲取了灵感。

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