Робототехника, основанная на поведении

Робототехника на основе поведения отличается от традиционного подхода искусственного интеллекта, который опирается на моделирование биологических систем. Классический искусственный интеллект обычно использует набор заранее заданных шагов для решения задач и строит внутренние представления событий, в отличие от поведенческого подхода. Вместо применения предустановленных вычислений при реагировании на ситуацию, робототехника на основе поведения основывается на адаптивности. Применение этого подхода получило широкое распространение при исследовательских работах и сборе данных^[1].

Большинство поведенческих систем также являются реактивными, а значит, для их работы не требуется программирование внешнего вида объектов или типа поверхности, по которой движется робот. Вся необходимая информация поступает от датчиков, а робот на её основе постепенно корректирует свои действия в ответ на изменения в ближайшей среде.

Роботы, построенные по принципу поведения, обычно проявляют внешне более биологически похожую активность по сравнению с вычислительно-интенсивными системами, действия которых строго просчитаны. Поведенческий робот часто ошибается, повторяет действия, может казаться «смущённым», но способен проявлять антропоморфную настойчивость. Подобные черты часто приводят к сравнению таких роботов с насекомыми. BBR иногда рассматриваются как примеры слабого искусственного интеллекта, хотя высказывались мнения, что это модели любой формы интеллекта^[2].

Большинство поведенческих роботов изначально программируются с базовым набором возможностей. Им задаётся репертуар поведения, определяющий, какое поведение применять и когда — например, избегание препятствий или автоматическая подзарядка могут служить основой для дальнейшего обучения и успешного функционирования. Вместо создания моделей окружающего мира роботы такого типа просто реагируют на окружающую их среду и возникающие в ней проблемы. Для решения этих задач они используют внутренние знания, накопленные в процессе работы, и уже имеющиеся базовые алгоритмы поведения^[1][3].

Школа робототехники на основе поведения во многом обязана своему становлению работам Родни Брукса, проводившимся в 1980-х годах в Массачусетском технологическом институте. Вместе с учениками и коллегами он создал серию колёсных и шагающих роботов, реализующих архитектуру подчинения. Научные статьи Брукса, а также антропоморфные черты его роботов и сравнительно низкие затраты на их разработку способствовали популяризации подхода.

Работы Брукса — случайно или целенаправленно — опирались на два предыдущих достижения. В 1950-х годах английский учёный Уильям Грей Уолтер, специалист по неврологии, построил пару роботов на вакуумных лампах, продемонстрированных на Фестивале Британии 1951 года. Несмотря на простоту, эти устройства отличались достаточно эффективным поведенческим управлением.

Второй вехой принято считать книгу Валентино Брайтенберга «Механизмы — эксперименты по синтетической психологии» (англ. Vehicles – Experiments in Synthetic Psychology, MIT Press, 1984), где представлены мысленные эксперименты по моделированию поведенческих стратегий через простые сенсорно-моторные связи, что приводит к появлению внешне сложных реакций вроде страха или симпатии.

Позднейшие работы связаны с сообществом BEAM-робототехники, развивающим идеи Марка Тильдена. Вдохновлённый экспериментами Брукса, в которых для управления кажой ногой требовался отдельный микроконтроллер, Тильден ещё больше снизил вычислительные требования — до использования логических микросхем, транзисторной электроники и аналоговых электрических цепей.

Отдельное направление связано с развитием поведения в группах роботов — расширением подхода на многороботные команды^[4]. Здесь внимание уделяется созданию простых универсальных механизмов, которые обеспечивают координированное групповое поведение — явно или неявно.

В период с 2005 по 2014 год поведенческая робототехника получила значительное развитие, особенно в области роевой робототехники. Этот этап ознаменовался переходом от фундаментальных исследований к созданию более сложных, в том числе гетерогенных, систем и разработке новых инженерных подходов.

Ключевым направлением стали проекты, посвящённые роевому интеллекту, где группы роботов координируют свои действия без централизованного управления. Проект SWARM-BOTS (2001—2005), финансируемый Европейской комиссией, заложил основу для последующих работ. В его рамках были созданы «сварм-боты» (s-bots) — роботы, способные физически соединяться друг с другом для формирования более крупных структур, что позволяло рою совместно решать задачи коллективной транспортировки и преодоления препятствий^[5][6]. Его продолжением стал проект Swarmanoid (2006—2010), особенностью которого стало использование гетерогенного роя из трёх типов роботов: летающих «ай-ботов» (eye-bots) для разведки, карабкающихся «хэнд-ботов» (hand-bots) для манипуляций и наземных «фут-ботов» (foot-bots) для транспортировки. Совместная работа этих роботов позволила решать сложные задачи, такие как поиск и извлечение объектов в трёхмерном пространстве^[6].

Параллельно развивались и программные методологии. В этот период в робототехнике начали активно применяться деревья поведений (англ. Behavior Trees, BTs), изначально разработанные для искусственного интеллекта в компьютерных играх. Деревья поведений представляют собой иерархическую структуру для организации и переключения между различными простыми действиями (например, «избегать препятствий», «двигаться к цели»), что позволяет создавать сложное и модульное управление роботами^[7]. Также в этот период произошёл сдвиг к становлению «роевой инженерии» (англ. Swarm Engineering) — более строгой инженерной дисциплины, направленной на систематическое проектирование коллективного поведения.

Для проведения исследований были созданы новые аппаратные платформы, ставшие доступными для широкого круга исследователей. Среди них — компактный мобильный робот e-puck (2009), разработанный для образовательных и исследовательских целей, и marXbot (2010), усовершенствованная версия роботов из проекта SWARM-BOTS^[5].

В период с 2015 по 2024 год поведенческая робототехника претерпела значительную эволюцию, связанную с переходом от чисто реактивных систем к гибридным архитектурам, интеграцией с машинным обучением и практическими успехами в области роевого интеллекта.

Основной тенденцией стало развитие гибридных архитектур, объединяющих преимущества реактивного и совещательного (англ. deliberative) подходов^[8]. Такие системы состоят из нескольких уровней: реактивного, обеспечивающего быстрые рефлекторные реакции (например, обход препятствий); совещательного, использующего символьные модели для долгосрочного планирования; и промежуточного, который согласует работу двух других уровней^[9]. Этот подход позволяет роботам эффективно действовать в динамичных условиях, сохраняя способность достигать сложных целей^[10].

Важнейшим прорывом стало слияние поведенческих подходов с глубоким обучением с подкреплением (англ. Deep Reinforcement Learning, DRL)^[11]. DRL позволяет роботам автономно приобретать сложные навыки методом проб и ошибок, получая вознаграждение за успешные действия^[12]. Этот метод используется для обучения манипуляциям с объектами, передвижению, а также для координации в мультиагентных системах, где роботы учатся взаимодействовать для достижения общей цели^[13]. Роботы также научились адаптировать своё поведение к изменениям в среде или собственным сбоям^[14].

В этот период роевая робототехника перешла от лабораторных экспериментов к реальным применениям. Примерами служат рой микродронов Perdix, продемонстрированный Министерством обороны США для разведки и наблюдения^[15], использование небольших автономных роботов для борьбы с сорняками в сельском хозяйстве (проект SwarmFarm Robotics) и мониторинг состояния окружающей среды^[16]. В конце 2024 года был предложен новый подход к координации роя — самоорганизующиеся нервные системы (англ. Self-Organizing Neural Systems, SoNSs), в которых рой формирует временную иерархию с «мозгом»-координатором для выполнения конкретной миссии^[17]. В целом, интеграция с передовыми методами ИИ и переход к коллективным системам открыли путь к решению практических задач в различных отраслях^[18].

В 2025 году в поведенческой робототехнике ключевой тенденцией стало развитие так называемого «физического ИИ» (англ. Physical AI), который позволяет машинам приобретать навыки на основе собственного опыта, а не жёсткого программирования^[19][20]. Международная федерация робототехники (IFR) назвала этот подход одним из главных трендов года. Он предполагает обучение роботов в виртуальных симуляциях с последующим переносом навыков в реальный мир, что значительно ускоряет их адаптацию^[19]. В рамках этого направления получили развитие методы обучения на основе демонстрации, когда робот осваивает сложные манипуляции, наблюдая за действиями человека^[20][21].

Этот период ознаменовался выходом гуманоидных роботов за пределы лабораторий. Началось их применение на реальных производствах и в быту, при этом основное внимание в разработке уделяется трём модулям: двуногой локомоции, обработке речи и социальному поведению^[22]. Примерами стали робот Atlas от Boston Dynamics, задействованный на производстве, и доступный гуманоид R1 от Unitree Robotics, способный к сложным действиям, что ускоряет их массовое внедрение^[20].

Значительное развитие получили и системы роевого интеллекта, где группы роботов действуют скоординированно без централизованного управления. Появились системы коллективного обучения, в которых роботы обмениваются полученным опытом, позволяя всей группе мгновенно осваивать новые навыки^[22]. Такие рои разрабатываются для поддержки спасательных операций в опасных зонах^[23], а также для оптимизации логистики, как, например, модель DeepFleet, используемая Amazon для управления парком складских роботов^[20].

Одновременно вырос акцент на безопасном и интуитивно понятном взаимодействии человека и робота. Коллаборативные роботы (коботы) оснащаются сенсорами и алгоритмами для предотвращения столкновений, а разработчики уделяют внимание «эмоциональному интеллекту» машин, обучая их распознавать жесты, мимику и интонации голоса.