机器人学的超维计算导论

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An Introduction to Hyperdimensional Computing for Robotics 机器人学的超维度计算导论 摘要 超维计算结合了非常高维的向量空间（例如10,000维）和一组精心设计的运算符，以执行具有大数值向量的符号计算。目标是利用它们的表示能力和对噪声的鲁棒性，来处理广泛的计算任务。尽管文献中有令人惊讶和印象深刻的结果，但到目前为止，它在机器人学领域的实际应用非常有限。在这项工作中，我们旨在提供一个易于理解的介绍，介绍底层的数学概念，并描述现有的计算实现形式，即向量符号架构（VSAs）。这伴随着对文献中VSAs现有应用的引用。为了将这些理论与实际应用联系起来，我们描述并实验性地展示了VSAs在三个不同的机器人任务中的应用：视角不变的物体识别、地点识别和学习简单的反应行为。文章最后讨论了当前的局限性和未解决的问题。 关键词： ………………………………