Perceptual Distortions and Autonomous Representation Learning in a Minimal Robotic System

📄 arXiv: 2507.07845v1 📥 PDF

作者: David Warutumo, Ciira wa Maina

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-10

备注: 2 authors, 23 pages, 11 figures

💡 一句话要点

研究感知扭曲对自主表征学习的影响，应用于最小机器人系统。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人导航 自主学习 感知扭曲 具身认知 最小能动性 环境表征 人工生命

📋 核心要点

  1. 机器人感知存在固有扭曲，影响其对环境的理解和导航能力。
  2. 通过分析模拟机器人的传感器数据，揭示感知空间中的扭曲和涌现结构。
  3. 展示了机器人如何在扭曲的感知空间中自主学习结构化表征，用于导航。

📝 摘要（中文）

自主智能体，尤其是在机器人领域，依赖于感知信息来理解和导航环境。然而，这些感知输入通常是不完美的，导致智能体对世界的内部表征产生扭曲。本文研究了这些感知扭曲的本质，以及它们如何影响使用最小机器人系统的自主表征学习。我们使用一个模拟的两轮机器人，配备距离传感器和指南针，在一个简单的正方形环境中运行。通过分析机器人在随机探索期间的传感器数据，我们展示了扭曲的感知空间是如何产生的。尽管存在这些扭曲，我们识别出感知空间中与物理环境相关的涌现结构，揭示了机器人在没有明确空间信息的情况下如何自主学习用于导航的结构化表征。这项工作有助于理解具身认知、最小能动性以及感知在人工生命中自我生成导航策略中的作用。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人依赖不完美的传感器数据，导致对环境的感知存在扭曲，影响导航和决策。现有方法通常依赖于精确的传感器模型或预先定义的地图，难以适应真实世界中复杂和变化的感知环境。

核心思路：通过分析最小机器人系统在简单环境中的随机探索行为，研究感知扭曲的产生和影响。核心思想是观察机器人在没有明确空间信息的情况下，如何从扭曲的感知数据中自主学习有效的环境表征。

技术框架：该研究使用一个模拟的两轮机器人，配备距离传感器和指南针。机器人在一个正方形环境中进行随机探索，收集传感器数据。然后，分析这些数据以识别感知空间中的扭曲和涌现结构。通过关联感知空间和物理环境，研究机器人如何学习用于导航的结构化表征。

关键创新：该研究的关键创新在于揭示了即使在存在感知扭曲的情况下，机器人仍然可以自主学习有效的环境表征。这表明了具身认知和最小能动性的潜力，即智能体可以通过与环境的交互来学习，而无需复杂的先验知识。

关键设计：实验环境为一个简单的正方形，机器人配备距离传感器和指南针，简化了感知输入。机器人采用随机探索策略，避免了人为干预。通过分析传感器数据的统计特性和空间分布，识别感知空间中的扭曲和涌现结构。没有使用特定的损失函数或网络结构，重点在于观察和分析机器人的自主学习行为。

📊 实验亮点

实验结果表明，即使在存在感知扭曲的情况下，机器人仍然可以自主学习与物理环境相关的结构化表征。通过分析传感器数据，识别出感知空间中的涌现结构，这些结构与机器人在环境中的位置和方向相关。这表明机器人可以在没有明确空间信息的情况下，学习用于导航的有效策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更鲁棒和适应性更强的机器人导航系统。通过理解感知扭曲的影响，可以设计出能够更好地处理不确定性和噪声的算法。此外，该研究对于理解具身认知和最小能动性具有重要意义，有助于开发更智能和自主的机器人。

📄 摘要（原文）

Autonomous agents, particularly in the field of robotics, rely on sensory information to perceive and navigate their environment. However, these sensory inputs are often imperfect, leading to distortions in the agent's internal representation of the world. This paper investigates the nature of these perceptual distortions and how they influence autonomous representation learning using a minimal robotic system. We utilize a simulated two-wheeled robot equipped with distance sensors and a compass, operating within a simple square environment. Through analysis of the robot's sensor data during random exploration, we demonstrate how a distorted perceptual space emerges. Despite these distortions, we identify emergent structures within the perceptual space that correlate with the physical environment, revealing how the robot autonomously learns a structured representation for navigation without explicit spatial information. This work contributes to the understanding of embodied cognition, minimal agency, and the role of perception in self-generated navigation strategies in artificial life.